オタクエンジニア的！2026年に来るクラウド×AIトレンド予測
僕たちオタクエンジニアの目線から見ると、AIはもはや「魔法のようなアプリケーション」ではなく、「インフラそのものに組み込まれた機能」へと進化しつつあります。
この記事では、僕自身の学習経験と、技術ブログで考察してきた内容を踏まえ、2026年に来るであろう「クラウド×AI」のトレンドを、独断と偏見で予測します。
🧭 はじめに：2026年は「AIがインフラに溶け込む年」になる
2025年は、生成AI（Generative AI）がクラウド業界の最大の牽引役となりました。しかし、そのAIを動かすGPUやデータ、学習環境は、すべてAWS、GCP、Azureといったクラウドインフラの上で成り立っています。
僕たちオタクエンジニアの目線から見ると、AIはもはや「魔法のようなアプリケーション」ではなく、「インフラそのものに組み込まれた機能」へと進化しつつあります。
この記事では、僕自身の学習経験と、技術ブログで考察してきた内容を踏まえ、2026年に来るであろう「クラウド×AI」のトレンドを、独断と偏見で予測します。
🎨 本論：2026年に注目すべき「クラウド×AI」トレンドTOP3
トレンド1：GPUの「民主化」と新しいリソースタイプ
AIの進化のボトルネックは、常にGPUという計算資源の確保でした。2026年は、このGPUがより多くのユーザーに、より柔軟な形で提供されるようになります。
具体的な変化
- GPUのスポット化、より細分化された提供: 大規模なアニメ制作現場だけでなく、個人制作者向けに、GPUのスペックを時間単位、分単位で細かく貸し出すサービスがさらに加速します。
- 例：「推しキャラの学習モデル（LoRA）作成に、GCP A2インスタンスを15分だけ利用」といった、短時間・高負荷の利用シーンが一般化します。
- 非NVIDIA系GPUの台頭: AWSのInferentiaやTrainiumなど、AIに特化したカスタムチップの選択肢が増え、アプリケーションによって最適なハードウェアを選ぶ「異種GPU分散コンピューティング」が常識になります。
トレンド2：インフラコード管理の「AI化」
IaC（Infrastructure as Code）の運用は、コードが複雑になるほど難易度が上がります。2026年、この IaC の管理がAIによって劇的に変わります。
AIによるコード管理の進化
- AIによるTerraformコード生成・レビュー:
- 「VPCとEC2とRDSをTerraformで構築して」と自然言語で入力すると、AIが即座にコードを生成。
- Pull Request（PR）で
terraform planの結果をレビューする際、AIが「この変更でコストが30%増加します」「このSG設定は脆弱性があります」と警告してくれるようになります。
- セルフヒーリングの進化: 従来のオートスケーリングに加え、サーバーやVPCの異常を検知した際、AIが「自律的に最も安全なState（状態）にロールバックする」といった、より高度な自己修復（セルフヒーリング）機能が実用化されます。
トレンド3：エッジAIと5Gの融合（リアルタイムの夢）
クラウドで学習したAIモデルを、ユーザーに近い場所（エッジ）で動かすトレンドが加速します。
実用化が期待される技術
- 技術: エッジコンピューティング / AWS Wavelength, Outposts
- 創作への応用: アニメの配信やVtuberのリアルタイム配信において、「視聴者の反応をエッジでAIが即時分析し、演出をリアルタイムで変更する」といった、超低遅延のインタラクティブな体験が一般化します。
💡 具体例
視聴者のコメントからAIが感情を読み取り、「推しキャラの表情を瞬時に変化させる」といった、「夢のリアルタイム演出」が技術的に可能になります。
⚠️ 注意点・失敗談：AIの「ブラックボックス」を許容しない
AIとクラウドが高度に統合されるほど、僕たちエンジニアは「ブラックボックス」との戦いを強いられます。
⚠️ 失敗談
「AIが生成したTerraformコードだから大丈夫だろう」と、深くレビューせずにそのまま本番環境に適用した結果、AIが意図しない設定値（例: キャッシュのTTLが短すぎるなど）を埋め込んでおり、後でパフォーマンス問題を引き起こしたことがありました。正直かなり焦りました。
学びの整理
✅ AIを使う際の原則
- AIは強力なツールですが、「最終的な責任はエンジニアにある」という原則を忘れてはいけません。
- AIが生成したコードや設定値こそ、「なぜAIはこう出力したのか？」という設計思想まで立ち戻って、レビューする習慣が必要です。
📚 まとめ：オタクエンジニアが2026年に学ぶべきこと
2026年は、AIが「インフラの常識」となる年です。この波に乗るために、僕たちオタクエンジニアがやるべきことはシンプルです。
2026年に向けた3つのアクション
- AI基盤の知識を深める: GPU、データ転送、MLOpsといったAIの裏側のインフラ知識を徹底的に学ぶ。
- IaCスキルを強化する: AIが生成したコードをレビューし、修正できる「人間側のスキル」を磨く。
- 基礎を忘れない: 結局、ネットワーク、Linux、セキュリティの基礎知識が、新しい技術を理解するための「土台」となります。
最高の技術を学び、最高の創作を支える。2026年も、この交差点で学びを続けていきましょう。
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