クラウド活用：AI開発環境の特徴
問題
クラウド環境を利用したAI開発に関する記述のうち、誤りを1つ選べ。
解説
AI（特にディープラーニング）の学習にはGPUなどの膨大な計算資源が必要です。しかし、自社で機材を揃える（オンプレミス）と多額の初期費用と保守の手間がかかります。
AWSやGCP、Azureなどの「クラウド環境」を利用すれば、必要な時に必要なスペックのサーバーを借りて使った分だけ支払う（従量課金）ことができるため、コストとリソースの柔軟性が高く、実務で広く利用されています。
1. クラウドは必要な計算資源を柔軟に利用できる。
正しい：クラウドは、データ量や学習の規模に合わせてサーバーの台数やスペック（GPUなど）を柔軟に増減（スケール）できる。
2. クラウドは初期投資を抑えつつAI開発環境を利用できる。
正しい：高価なGPUサーバーを自社で購入・維持する必要がなく、使った分だけの従量課金となるため初期投資を大幅に抑えられる。
3. クラウドは常にオンプレミスより性能が低い。
誤り：クラウドベンダーは最新の高性能なGPUや専用チップ（TPUなど）を常に提供しており、オンプレミスよりも高性能な環境を容易に利用できることが多い。
4. クラウドはAIモデルの学習環境として広く利用されている。
正しい：計算資源の柔軟性や豊富なマネージドサービス（AI開発支援ツール）が揃っているため、AIモデルの学習・推論環境として標準的に利用されている。
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