Multi-cloud AI

単一provider依存を減らし、model capability・価格・地域・quota・障害条件に応じてrouteできる一方、API互換性だけではsemantic equivalence、data residency、tool semantics、safety policy、observability、failover correctnessは保証されない。公開後版では「providerを複数登録する」から一段上のportable control planeが必要。

Enterprise AI Core / provider mapping / interoperability / reliability / governance / implementation

Multi-cloud AIは、共通request envelopeだけでなく、capability・policy・data-boundary・evaluation・fallback semanticsを明示したrouting contractとして設計すべきか。

• [official spec / PRODUCT_VOLATILE] Amazon Bedrock, “Route model inference requests across AWS Regions with cross-Region inference”, AWS, accessed 2026-09-16. https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html — cross-Region profileは複数Regionへrouteし、Geo/Globalでdata-residency条件が異なる。CloudTrailのinferenceRegionで処理Regionを追跡可能。 relation=support/context.
• [official spec / PRODUCT_VOLATILE] Amazon Bedrock, “Supported Regions and models for inference profiles”, AWS, accessed 2026-09-16. https://docs.aws.amazon.com/us_en/bedrock/latest/userguide/inference-profiles-support.html — model/profileごとにsource/destination RegionとIDが異なり、SCP/IAM制約で失敗し得る。 relation=limit/context.
• [official product docs / PRODUCT_VOLATILE] “Use open models using Model as a Service (MaaS)”, Google Cloud, last updated 2026-01-02, accessed 2026-09-16. https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/open-models/use-maas — Model Garden/MaaSはGoogle/partner/open modelを扱い、API enablement等のgateを持つ。 relation=support/context.

• provider abstractionは「同じpromptを別APIへ送れる」だけでは不十分。model ID、context/tool/schema、streaming、structured output、safety、retention、region、quota、cost、latency、eval profileをrouting metadataにする。
• AWS自身のcross-Regionでもdestination Region・SCP/IAM・data residencyがrouting correctnessを左右す。multi-cloudではこの差がさらに大きい。
• portabilityの単位はproviderではなくcapability contract。tool use、JSON schema、vision、batch、cache等をfeature flagとして扱う。

同名/同系列modelでもhosted providerごとにrevision、system wrapping、safety、tool implementation、quota、loggingが一致するとは限らない。failover先が応答したことは業務上のequivalenceを意味しない。shared dependency（同一upstream model vendor、DNS、identity、network、common SDK）によりmulti-cloudでもcorrelated failureが成立する。

provider/model/region/account/project、API enablement、quota、contract、data residency、IAM/SCP、egress、secret/KMS、model availability。current matrixはPRODUCT_VOLATILE。

実装可能。将来Core候補 MULTI_CLOUD_AI_ROUTING_CONTRACT: request_class, required_capabilities, data_class/residency, preferred/fallback provider+model+region, policy version, timeout budget, retry/failover budget, eval profile, cost ceiling, trace ID, selected route, route reason, result status。

同一frozen fixtureを各routeでshadow評価し、task quality/tool correctness/schema compliance/refusal behavior/latency/costを比較。単一aggregate scoreでequivalence判定しない。

route変更でdata processor/region/logging/retentionが変わり得るため、route decisionをaudit artifact化。secretはprovider別。costはfallback amplificationとegressを含める。

「Multi-cloud AIは可用性と選択肢を増やせるが、provider間の意味的・運用的同一性を保証しない。routeごとにcapability、data boundary、policy、評価、監査を固定する。」

EA-092 DR/BCPと結合し、route tableを通常時最適化と障害時failoverの二用途に分離。provider/model/region matrixは公開直前に再pin。

Azure/Vertex/AWS/OpenAI/Anthropic各routeの2026年公開時点model/revision/region/SLA/retention matrixは再確認必須。tenant実測なし。Core contractと主要failure boundary確立につき本RUN停止条件充足。

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Bedrock Geographic and Global cross-Region routing have distinct residency semantics; cross-Region is not cross-provider portability and destination/model/IAM sets are version-specific.