概要
- AIモデルの進化が急速に進行中、最適なモデル選択が頻繁に変化
- Cloudflareは複数プロバイダーのAIモデルを単一APIで利用可能に
- コスト管理・信頼性・レイテンシー最適化を一元化
- 独自モデルのデプロイやマルチモーダル対応も拡充
- Replicateとの統合によるモデル提供の拡大
AIモデル運用の課題とCloudflareの新提案
- AIモデル は急速に進化し、最適なモデルやプロバイダーが短期間で変化
- 現実のユースケースでは 複数モデル の組み合わせ利用が一般的
- 例：カスタマーサポートエージェントは、分類・計画・実行に異なるモデルを使用
- 単一プロバイダー依存 による金銭的・運用的リスクの回避が必要
- 複数プロバイダー間での コスト管理・信頼性・レイテンシー 最適化が不可欠
- エージェント構築時は 推論回数・失敗時の影響 が大きくなるため、課題が深刻化
Cloudflareによる統合インファレンスレイヤーの提供
- Cloudflare AI Gateway と Workers AI の普及と機能拡張
- ダッシュボード刷新、デフォルトゲートウェイ追加、自動リトライ、詳細ログ管理など
- 単一API であらゆるプロバイダーのAIモデルにアクセス可能
- 70以上のモデル、12以上のプロバイダーをサポート
- 1行のコードでモデル切替、統一クレジットで支払い
- REST API対応 も近日公開予定、どんな環境からも利用可能
モデルカタログとマルチモーダル対応
- オープンソースから主要プロバイダーまで 多様なモデル をカタログで提供
- Alibaba Cloud、AssemblyAI、Bytedance、Google、InWorld、MiniMax、OpenAI、Pixverse、Recraft、Runway、Viduなど
- 画像・動画・音声モデルも拡充し マルチモーダルアプリケーション 構築を支援
コスト・利用状況の一元管理
- 平均3.5モデルを複数プロバイダー経由で利用する企業が多い現状
- AI Gateway で全AI利用のコスト・利用状況を一元管理
- カスタムメタデータ付与による細やかなコスト分析（ユーザー種別・顧客単位・ワークフロー単位など）
独自モデルの持ち込みと運用
- 独自データでファインチューニングしたモデルや特化モデルの 持ち込み も可能に
- ReplicateのCog技術 を活用し、モデルのコンテナ化・デプロイを簡易化
- 依存関係はcog.yaml、推論コードはPythonで記述
cog buildコマンドでコンテナビルドしWorkers AIへデプロイ
- 顧客向けAPIやwranglerコマンド、GPUスナップショットによる高速コールドスタートも開発中
レイテンシー最適化と信頼性向上
- Workers AI と AI Gateway の組み合わせで 最速の応答 を実現
- 330都市のデータセンター網でユーザー・推論エンドポイントの距離を最小化
- Cloudflare内で推論処理が完結し、インターネット越しの遅延を排除
- 自動フェイルオーバー により、プロバイダー障害時もシームレスに他プロバイダーへ切替
- 長時間動作するエージェントも ストリーミング応答のバッファリング で中断復帰が容易
Replicateとの統合強化
- Replicateチーム がCloudflare AI Platformチームに正式合流
- Replicateの全モデルをAI Gateway経由で利用可能に
- ReplicateでデプロイしたモデルをWorkers AIでホスト可能に
はじめ方とCloudflareのミッション
- AI Gateway や Workers AI のドキュメントで導入方法を案内
- Agents SDK でエージェント構築もサポート
- Cloudflare TVで関連情報を配信中
- Cloudflareは Zero Trust やDDoS対策、インターネット高速化など多様なサービスを提供
- 無料アプリやキャリア採用情報もWebサイトで案内
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