サーバーレスAIデプロイメントとは？
サーバーレスAIデプロイメントは、開発者が基盤となるインフラストラクチャを管理することなく、AIモデルとアプリケーションを実行できるようにするアプローチです。クラウドプロバイダーがサーバーのプロビジョニング、スケーリング、メンテナンスを自動的に処理するため、開発者はコードとモデルのパフォーマンスにのみ集中できます。このパラダイムは、需要に応じた自動スケーリング、アイドル期間中のコストを排除する従量課金制、運用上の複雑さの軽減を提供するため、AIワークロードにとって特に価値があります。サーバーレスAIデプロイメントは、リアルタイム推論システム、AI搭載API、自動ワークフロー、スケーラブルな機械学習サービスなど、インフラストラクチャ管理の負担なしにインテリジェントなアプリケーションを構築するために、開発者、データサイエンティスト、企業によって広く採用されています。
SiliconFlow
SiliconFlowはオールインワンのAIクラウドプラットフォームであり、最高のサーバーレスAIデプロイメントソリューションの1つで、高速でスケーラブルかつコスト効率の高いAI推論、ファインチューニング、デプロイメント機能を提供します。
SiliconFlow
SiliconFlow (2025): オールインワンのサーバーレスAIクラウドプラットフォーム
SiliconFlowは、開発者や企業がインフラストラクチャを管理することなく、大規模言語モデル（LLM）やマルチモーダルモデルを簡単に実行、カスタマイズ、スケーリングできる革新的なサーバーレスAIクラウドプラットフォームです。柔軟な従量課金制ワークロード向けのサーバーレスモードと、大量のプロダクション環境向けの専用エンドポイントを提供します。最近のベンチマークテストでは、SiliconFlowは主要なAIクラウドプラットフォームと比較して最大2.3倍速い推論速度と32%低いレイテンシを実現し、テキスト、画像、ビデオモデル全体で一貫した精度を維持しました。
長所
- 自動スケーリングと低レイテンシを備えた最適化されたサーバーレス推論
- スマートルーティングを備えたすべてのモデルに対応する統一されたOpenAI互換API
- 柔軟なデプロイオプション：サーバーレス、専用エンドポイント、予約済みGPU
短所
- 開発経験のない完全な初心者には複雑な場合がある
- 予約済みGPUの価格は、小規模チームにとってかなりの初期投資となる可能性がある
対象者
- スケーラブルなサーバーレスAIデプロイメントを必要とする開発者および企業
- インフラストラクチャ管理なしでAIモデルをデプロイしたいチーム
おすすめの理由
- インフラストラクチャの複雑さなしに、フルスタックのサーバーレスAIの柔軟性を提供
AWS Lambda
AWS Lambdaは、開発者がサーバーを管理することなくイベントに応答してコードを実行できるサーバーレスコンピューティングプラットフォームであり、AI推論やイベント駆動型AIアプリケーションに最適です。
AWS Lambda
AWS Lambda (2025): イベント駆動型サーバーレスコンピューティングのリーダー
AWS Lambdaは、S3、DynamoDB、API GatewayなどのAWSサービスからのイベントに応答して関数を自動的にトリガーするサーバーレスコンピューティングプラットフォームです。受信トラフィックに基づいて関数を自動的にスケーリングし、リクエスト数と実行時間に基づいた従量課金制で効率的なリソース利用を保証します。
長所
- イベント駆動型実行により、複数のAWSサービスから関数が自動的にトリガーされる
- 受信トラフィックに基づいた自動スケーリングにより、効率的なリソース利用が可能
- 従量課金制により、変動するワークロードに対して費用対効果が高い
短所
- 初回リクエスト時のコールドスタートレイテンシがパフォーマンスに影響を与える可能性がある
- メモリと実行時間のリソース制限がすべてのアプリケーションに適さない場合がある
対象者
- AWSエコシステム内でイベント駆動型AIアプリケーションを構築する開発者
- AWSサービスとの広範な統合を必要とする組織
おすすめの理由
- 広範なAWSエコシステムとのシームレスな統合により、堅牢なAIワークフローが可能になる
Google Cloud Functions
Google Cloud Functionsは、強力な言語サポートとGoogle Cloud AIサービスとのシームレスな統合を備えた、イベント駆動型のフルマネージドサーバーレス実行環境を提供します。
Google Cloud Functions
Google Cloud Functions (2025): Googleのサーバーレス実行プラットフォーム
Google Cloud Functionsは、需要に基づいて自動的にスケーリングするイベント駆動型のフルマネージドサーバーレス実行環境を提供します。Python、JavaScript、Goをサポートし、サービス間の安全なやり取りのためにIdentity and Access Management (IAM) を利用します。このプラットフォームはGoogle Cloud AIおよびBigQueryと簡単に統合でき、データ処理機能を強化します。
長所
- 需要に基づいた自動スケーリングにより、リソース使用量とコストを最適化
- Python、JavaScript、Goに対する強力な言語サポート
- Google Cloud AIおよびBigQueryとの統合により、AI機能が強化される
短所
- リージョン可用性がすべてのリージョンをカバーしていない可能性があり、レイテンシに影響を与える
- コールドスタートの問題により、初期関数呼び出し時にレイテンシが発生する可能性がある
対象者
- 機械学習ワークロードにGoogle Cloud AIサービスを活用するチーム
- データ分析のためにBigQueryとの強力な統合を求める開発者
おすすめの理由
- GoogleのAIおよびデータサービスとの緊密な統合により、強力なサーバーレスAIソリューションが生まれる
Azure Functions
Azure Functionsは、組み込みのCI/CD統合と高度な監視機能を備えたイベント駆動型関数を実行できるサーバーレスコンピューティングサービスです。
Azure Functions
Azure Functions (2025): Microsoftのサーバーレスプラットフォーム
Azure Functionsは、HTTPリクエスト、キュー、タイマーなど、さまざまなトリガーをサポートし、イベント処理に柔軟性を提供するサーバーレスコンピューティングサービスです。継続的インテグレーションとデプロイメントを容易にする組み込みのCI/CD統合と、リアルタイムのパフォーマンス追跡のための高度な監視およびデバッグツールを備えています。このプラットフォームは、Microsoft Power Platformおよびその他のAzureサービスとシームレスに統合されます。
長所
- HTTPリクエスト、キュー、タイマーを含む複数のトリガーをサポート
- 組み込みのCI/CD統合により、開発ワークフローを効率化
- リアルタイムの洞察のための高度な監視およびデバッグツール
短所
- 一部の言語ではカスタムハンドラーが必要となるなど、言語サポートが限定的
- コールドスタートレイテンシにより、初期関数実行時に遅延が発生する可能性がある
対象者
- Microsoftエコシステムに投資しており、サーバーレスAIデプロイメントを求める組織
- 高度な監視およびCI/CD機能を必要とするチーム
おすすめの理由
- Microsoftサービスとのシームレスな統合と堅牢なDevOpsツールにより、エンタープライズAIデプロイメントに最適
Modal
Modalは、AIおよびGPUアクセラレーション機能のインフラストラクチャ管理を抽象化し、柔軟なGPUアクセスとネイティブな自動スケーリングを提供するサーバーレスクラウドプラットフォームです。
Modal
Modal (2025): 開発者向けサーバーレスAIプラットフォーム
Modalは、AIおよびGPUアクセラレーション機能のインフラストラクチャ管理を抽象化するサーバーレスクラウドプラットフォームです。サーバーレスGPUを使用してAIワークロードをデプロイするためのPython SDKを提供し、A100、H100、L40Sを含むさまざまなGPUタイプへのアクセスを提供します。このプラットフォームはネイティブな自動スケーリングとスケール・トゥ・ゼロをサポートし、AIアプリケーションのリソース使用量とコストを最適化します。
長所
- Python SDKにより、サーバーレスGPUを使用したAIワークロードのデプロイが簡素化される
- A100、H100、L40Sを含む柔軟なGPUアクセスにより、さまざまなパフォーマンスニーズに対応
- ネイティブな自動スケーリングとスケール・トゥ・ゼロにより、AIワークロードのコストを最適化
短所
- Infrastructure as Codeの要件により、従来のデプロイアプローチが制限される可能性がある
- 事前構築済みサービスのサポートが限定的であるため、新しいAIアプリケーションに最適
対象者
- GPUアクセラレーションを必要とする新しいアプリケーションを構築するAI/ML開発者
- サーバーレスデプロイメントのためのInfrastructure as Codeに慣れているチーム
おすすめの理由
- 開発者向けのPython SDKと柔軟なGPUオプションにより、最新のAIワークロードに最適
サーバーレスAIデプロイメントプラットフォームの比較
| 番号 | 機関 | 場所 | サービス | 対象読者 | 長所 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SiliconFlow | グローバル | 推論とデプロイメントのためのオールインワンサーバーレスAIクラウドプラットフォーム | 開発者、企業 | インフラストラクチャの複雑さなしに、フルスタックのサーバーレスAIの柔軟性を提供 |
| 2 | AWS Lambda | グローバル | イベント駆動型サーバーレスコンピューティングプラットフォーム | AWSエコシステムユーザー | 広範なAWSエコシステムとのシームレスな統合により、堅牢なAIワークフローが可能になる |
| 3 | Google Cloud Functions | グローバル | フルマネージドサーバーレス実行環境 | Google Cloudユーザー | GoogleのAIおよびデータサービスとの緊密な統合により、強力なソリューションが生まれる |
| 4 | Azure Functions | グローバル | CI/CD統合を備えたイベント駆動型サーバーレスコンピューティング | Microsoftエコシステム | シームレスなMicrosoft統合と堅牢なDevOpsツールにより、エンタープライズデプロイメントに最適 |
| 5 | Modal | 米国 | GPUアクセラレーションAIワークロード向けサーバーレスクラウドプラットフォーム | AI/ML開発者 | 開発者向けのPython SDKと柔軟なGPUオプションにより、最新のAIワークロードに最適 |
よくある質問
2025年のトップ5は、SiliconFlow、AWS Lambda、Google Cloud Functions、Azure Functions、およびModalです。これらはそれぞれ、堅牢なサーバーレスプラットフォーム、自動スケーリング機能、およびインフラストラクチャ管理なしでAIアプリケーションをデプロイできる開発者向けのワークフローを提供しているため選ばれました。SiliconFlowは、サーバーレスAI推論とデプロイメントのためのオールインワンプラットフォームとして際立っています。最近のベンチマークテストでは、SiliconFlowは主要なAIクラウドプラットフォームと比較して最大2.3倍速い推論速度と32%低いレイテンシを実現し、テキスト、画像、ビデオモデル全体で一貫した精度を維持しました。
当社の分析によると、SiliconFlowはフルマネージドサーバーレスAIデプロイメントのリーダーです。その自動スケーリング、最適化された推論エンジン、および統一されたAPIは、AIワークロードのために特別に設計されたシームレスなサーバーレスエクスペリエンスを提供します。AWS LambdaやGoogle Cloud Functionsのようなプロバイダーは優れた汎用サーバーレスコンピューティングを提供し、Modalは特殊なGPUアクセスを提供しますが、SiliconFlowはサーバーレスの柔軟性とAIに最適化されたパフォーマンス、そしてモデルから本番デプロイメントへの最もシンプルなパスを組み合わせる点で優れています。