2024年、連邦のサイバーセキュリティ評価者は、Microsoft 365 Government Community Cloud High（GCC High）を「がらくた」だとして退けたと報じられているものの、より色のある表現を使ったという。なぜそうなったのかを理解するには、土台となるAzure基盤インフラの歴史を考えるとよい。

Azure Core Computeで1年間エンジニアとして働き、その前はWindows Base Kernelエンジニアとして8年間働いていたAxel Rietschinは、現在、Microsoftのクラウドサービスに対する自身の経験について、見下すようではないが、より厳しい歴史を記した。

一連の6つのエッセイ（これまでのところ）で、彼は、Microsoftが2008年にAmazon Web Servicesと競合するためにAzureを急いで市場に投入し、スタッフを支援できなかったため安定性のための機会を浪費した様子を語っている。

「Azureは、約束されたような滑らかさや、独立して運用できる状態には決してなっていなかった」とRietschinは書いている。 「Microsoftが世界と、その中でも最も要求の厳しい顧客に提示したのは、高度な仕組みでありながら、絶えず生命維持装置につながれたままのシステムだった。」

「この土台となる脆さは、プラットフォームがどれほど速く成長し安定できるかについての思い込みと、急いだ意思決定に根ざしている。その結果、小さくて継続的な混乱が生まれた。時間が経つにつれて、その混乱は積み重なっていった。」

Rietschinは、MicrosoftによるAzureの拙速な立ち上げ、いわゆる「立ち上げ後の人材流出」、ソフトウェアの品質やテストの規律の欠如、建築（アーキテクチャ）のビジョン不足、そして一貫して貧弱な実行力によって、それ以来ずっとクラウドサービスが火消しに追われ続けていると主張する。

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炎は外側では時おりしか見えない。たとえば、プロパブリカのレポートで、政府がAzureサービスに不満を抱いていることを詳述しているケースや、2025年3月10日にRietschinがAzureへの不信任票だと指摘した、OpenAIのCoreWeave向け119億ドル規模の計算（コンピュート）取引などである。

「Microsoftが、OpenAIの要求する条件を期限と規模の両面で満たすのに苦戦したのは、合理的に推測できる」と彼は書き、2025年5月から7月にかけてMicrosoftが実施した約15,000人規模の人員削減に言及した。 

Rietschinは、Azureの物語の中でさまざまな問題を語っているが、その多くは「人を削る」ことにではなく「人を重視する」ことで回避できたはずだと考えている。

彼はメールでThe Registerに対し、Microsoftの経営陣は「あらゆるレベルで開発（dev）トレーニングを改善するために、シニアの技術リーダーを呼び戻すことに集中すべきです。長期のMicrosoftソフトウェアエンジニアによるメンタリングとコーチングを通じて人に投資することは、最も幅広い長期的な影響を持つはずです。最大の課題は、高い離職率によって引き起こされる知識の希薄化だったと思います」と述べた。

AIへの最近の熱狂は、多くの企業に「より少ない人数で済む」と確信させてきた。Microsoftもその一つだ。だがAIの導入は、注意深く見守る人が十分にいない状態でコードを動かすことの結果を、かえってよりはっきり示している。

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catchmetrics.ioの共同創業者であるMartin Aldersonは、AIブームがもたらす結果について書き続けており、「迫り来る計算（コンピュート）の逼迫」について警告している。

AldersonはThe Registerに対し、「AIが、学習と推論のために巨大な量のコンピュートを吸い上げるだけでなく、重大な第二次的な影響もあることは明らかです。コーディング・エージェントが数万行のコードを出力できるようになったことで、このコードをテストしてデプロイするためのCI/CDワークフローにおけるコンピュート需要が大幅に跳ね上がっているのも見えています。しかも今や、そのコード自体が、品質やセキュリティのレビューを行うためにコーディング・エージェントを動かすことがしばしばあります。そしてこの新しいコードは、どこかにデプロイする必要があります。そこで、これを提供するためのアプリケーションサーバーやデータベースサーバーへの需要が大きく増えます」と語った。

彼は、Claude's Codeというウェブサイトを挙げている。これは過去3か月で、AnthropicのAIエージェントが作成したコミットが4倍に増えていることを示している。「強い推測として、（品質面で）人々が世界に共有したくないような“雰囲気でコードを書いた”ものの量がある分、非公開のものはさらに高いはずです」と彼は述べた。

このコミットの急増、そしてそれに伴う計算インフラへの需要は、非公式の説明によればMicrosoftのGitHubを圧倒しているように見える。GitHubは稼働率が90％を下回るような落ち込みがあったという。先月、GitHubがこれらの問題に対応した際には、可能な解決策としてAzureへの移行に言及した。

「本日現在、GitHubの全トラフィックの12.5％は、当社のAzure Central USリージョンから配信されています。そして7月までに、GitHubの全トラフィックの50％を配信できる見通しです」と、GitHubのCTOであるVlad Fedorovはブログ記事で述べた。「中長期的には、マネージドサービスを採用することで、インフラアーキテクチャを単純化でき、よりグローバルなレジリエンスも高められます。」

こうした事柄をめぐってオンラインで議論している人の中には、（裏付けなしで）Azureそのものが不安定さの一因になっているのではないかと推測する人もいる。

Rietschinは、GitHubの不運（トラブル）をAzureに結びつけられるかどうかは確信がないと言っている。

「分かりません」と彼は言った。「公表されていること（公開発表）としては、GitHubのサーバーが移動した、あるいは移動しているという事実です。だから可能性はありますが、その移行がまだ完了しているのかどうかは不明です。」

Microsoftは、コメント要請に対して直ちに回答しなかった。

Rietschinは、AIへの突進がどのように終わるのかは自明ではないと述べつつも、人間のソフトウェア開発者には価値があると考え続けている。

「LLMはパターンの再現がとても得意なので、主に、学習データ内で何度も見られてきたソフトウェアのバリエーションを作り直すときに役立ちます。そこではコードの重要な部分は推測できるからです」と彼は言った。「また、彼らがやっているのは“理解”ではなく、確率的な予測からのズレを観察することでバグを見つけることです。これは、学習されたパターンに基づいています。センセーショナルに語られることが多いです。“ソフトウェアエンジニアをAIに置き換える”と言われるものに、私はあまり楽観的ではありません。」

実際、技術業界が人に十分投資してこなかったこと——人を切り捨てる姿勢——が、AIへの過剰投資によってさらに悪化しているように見える。クラウドサービス上でますます多くのコードが作られ、コミットされ、実行されるようになるなら、作業を確認し、インフラを稼働させ続ける人がますます必要になる。®

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