生成AIの技術革新により、ビジネスや研究開発への活用が急拡大しています。しかし、その一方で、クラウドAIの利用コストや通信負荷が大きな課題となっています。本章では、現在の市場動向と、直面するコストなどの問題について整理します。

ChatGPTを代表とする生成AIの登場により、AIは一般ユーザーにとっても身近なツールへと変化しました。企業においても様々な業務プロセスや製品開発に生成AIを取り入れる動きが急速に広がっています。総務省の「令和6年版 情報通信白書」によれば、生成AIの市場規模は2022年から2027年までに66%の成長が見込まれているとのことです。

この急成長の背景には、インターネットやIoTなどによってAIが学習できるデータが飛躍的に増加したこと、そして生成AIモデルの技術的ブレークスルーがあります。特に製造業では品質検査や異常検知、予知保全といった分野でAI活用が進んでいます。ヘルスケア、メディア、金融など様々な業界でも同様の動きが見られます。

一方で、多くの企業がクラウドサービスを利用してAIを活用していますが、このアプローチにはいくつかの課題が浮上しています。最も大きな問題は利用コストの高騰です。生成AIの需要増加に伴い、クラウドでのGPUリソース利用料が急激に上昇しています。また、大量のデータをクラウドに送信する必要があることから、通信コストや帯域の負荷も無視できません。

さらに、ネットワークの遅延問題も重要です。自動運転や医療機器など、即時応答が必要なアプリケーションでは、クラウドでの処理による数百ミリ秒の遅延が致命的となる場合があります。セキュリティとプライバシーの観点からも、機密性の高いデータをクラウドに送信することへの懸念が広がっており、データ漏洩やサイバー攻撃のリスクは常に存在します。

これらの課題を背景に、多くの企業がオンプレミス環境でのAI運用、いわゆる「エッジAI」に注目し始めています。クラウドとオンプレミスのハイブリッド運用によって、コスト効率とパフォーマンスのバランスを最適化する戦略が広がりつつあるのです。

クラウドAIのコスト増加を抑えるため、GPUサーバーを導入し、オンプレミス環境でAIを運用する企業が増えています。本章では、GPUサーバー導入によるコスト削減効果と、そのメリットについて解説します。

AIの導入を検討する際、多くの企業が直面するのが「スモールスタート」と「大規模投資の壁」という矛盾するニーズです。新たな技術を導入する際は、まず小規模な実証実験（PoC）から始め、効果を確認しながら段階的に拡大していくアプローチが一般的です。しかし、AI関連のハードウェア、特に高性能GPUを搭載したサーバーは高価であり、初期投資のハードルが高いことが課題となっています。

また、産業用途においては、標準的なIT環境とは異なる特殊なハードウェアやソフトウェアへの対応が求められることも少なくありません。例えば、製造ラインでのAI活用では、特定の産業用ネットワークプロトコルに対応する必要があるケースや、リアルタイム性能が要求される場合があります。

このような課題に対応するために、オンプレミスGPUサーバーの導入が有効です。クラウドサービスを利用する場合、GPUリソースを使用した時間に応じて課金されるため、長期間にわたって大量のデータを処理する場合、コストが予想以上に膨らむことがあります。一方、自社所有のGPUサーバーであれば、初期投資は必要ですが、利用量に関わらず固定費として管理できるため、長期的なコスト予測が立てやすくなります。

通信コストの削減も大きなメリットです。クラウドサービスでは、大量のデータを頻繁にアップロードする必要があり、通信料金やデータ転送料が発生します。オンプレミス環境であれば、これらのコストを削減でき、ネットワーク帯域の制約も回避できます。

さらに、リアルタイム処理の向上も見逃せないポイントです。クラウドでの処理では必ず通信による遅延が発生しますが、オンプレミス環境では処理が即時に行われるため、ミリ秒単位の応答速度が要求されるアプリケーションにも対応可能です。この特性は、生産ラインでの異常検知や自動制御などのリアルタイム性が重要な用途で大きな価値を持ちます。

プライバシーとセキュリティのリスク低減も重要なメリットです。機密性の高いデータを自社内で処理することで、外部への漏洩リスクを最小限に抑えることができます。特に医療データや個人情報を扱う業種では、このメリットは無視できません。

セミナーでは、GIGABYTEのAIサーバーが高密度GPU搭載と冷却技術の最適化により、効率的なAI運用を可能にすることが紹介されました。本章では、その技術的特長を掘り下げます。

GIGABYTE（ギガバイト）は1986年に創業された台湾に本社を置くIT企業で、GIGABYTEの名前は自作PC用パーツのメーカーとして知られていますが、実は1998年からサーバービジネスにも参入しています。2023年1月には、サーバー専業メーカーとしてGiga Computing Technology Co., Ltd.が設立されました。

Giga Computingの最大の強みは、Intel、AMD、Arm、NVIDIAなど、主要なプロセッサーメーカーの製品を網羅的に取り扱っていることです。Intel Xeonプロセッサー対応サーバー、AMD EPYCプロセッサー対応サーバー、AMD製GPUを搭載したGPUサーバー、Aｒｍプロセッサー搭載サーバー、NVIDIA GPUを搭載したサーバーなど、多様なラインナップを提供しています。

特に、AMD EPYCプラットフォームの発売当初から強力に推進しており、NVIDIA H100認定サーバープラットフォームにおいても、Giga ComputingはNo.1のサーバーベンダーとなっています。

Giga Computingのサーバー製品は、マザーボードからネットワークカード、ストレージカードに至るまで、多くのコンポーネントを自社で設計・製造しています。これにより、様々なカスタマイズニーズに対応できる柔軟性を持っています。また、サーバー管理ソフトウェアについても、業界標準のツールを採用しており、異なるプラットフォーム間でも極力同じ操作感での管理が可能です。

GPUサーバーに関しては、1U（ラックユニット）から8Uまでの様々な筐体サイズで製品が提供されており、搭載するGPUの数や冷却方式に応じて最適な構成を選択できます。特筆すべきは、2Uサイズの筐体に8枚のGPUを搭載できる「G293-Z40」などの高密度GPUサーバーで、業界最高レベルのGPU搭載密度を誇っています。

冷却技術においても優れた特徴を持っており、空冷だけでなく、直接液体冷却や液浸冷却など、様々な冷却方式に対応しています。最新のAIモデルのトレーニングやインファレンスでは、GPUの発熱量が増大する傾向にあるため、効率的な冷却技術は非常に重要です。

セミナーでは、具体的な製品提案として、NVIDIA H100 NVLを1基搭載した2U1GPUサーバー「R283-ZF0-AAL1」と、NVIDIA H200 HGXを8基搭載した8U8GPUサーバー「G893-ZD1-AAX5」が紹介されました。これらの製品は、AIの利用規模に応じて選択できるように設計されており、小規模な実証実験から本格的な大規模AIインフラまで、様々なニーズに対応可能です。

タワー型サーバーも提供されており、小規模導入に適したエントリークラス、アクセラレータカードを複数搭載できるミドルクラス、サーバー専用プロセッサーを搭載したハイエンドの3つのセグメントで展開されています。これにより、オフィスデスクサイドでの利用から始めて、段階的に拡張していくようなアプローチも可能となっています。

最後に、企業が生成AIを導入する際の具体的なアプローチを整理します。スモールスタートから段階的に拡張することで、効率的かつコストパフォーマンスの高いAI活用が可能となります。

アドバネットは1981年に岡山で創業し、2007年にユーロテックグループの傘下に入った産業用機器向けハードウェアの開発・製造・販売を行う企業です。産業用途向けの豊富な経験と技術力を活かし、Giga Computingのサーバー製品を日本市場に提供しています。

アドバネットの強みは、産業用機器向けハードウェアの開発・製造の豊富な経験にあります。標準仕様ではないソフトウェアの導入や、産業用ネットワークなど産業環境特有のニーズにも対応可能です。また、お客様のニーズに合わせた柔軟な対応力も特徴で、スモールスタート、PoC、試作品開発など、様々な段階をサポートし、少量納入にも対応しています。

導入事例として、高度な画像解析や高速ADCボードを用いた高精度データ計測などの活用シーンが紹介されました。量産化を見据えた段階的導入として、まず1〜3台程度の試験導入による実証実験を行い、厳正な評価プロセスを経て選定されたケースもあります。この事例では、優れたコストパフォーマンスとお客様のニーズに合致した仕様が評価されました。

生成AIの導入を検討する際には、まず自社のAI活用シナリオを明確にすることが重要です。どのような業務プロセスや製品開発にAIを活用するのか、それによって必要となるハードウェア要件や処理性能も変わってきます。明確な目標設定があることで、過剰なスペックのシステムを導入するリスクを避け、コスト効率の高い投資が可能になります。

GPUサーバーを選定する際のポイントとしては、以下の点に注目するとよいでしょう。

• 必要なGPU性能と数量：用途に合わせて、適切なGPUモデルと搭載数を選定
• 拡張性：将来的な規模拡大を見据えた拡張スロットの確保
• 冷却方式：設置環境に適した冷却方式の選択
• 管理ツール：効率的な運用のための管理インターフェースの使いやすさ
• サポート体制：トラブル時の迅速な対応や技術サポートの有無

小規模から始めて段階的に拡張していく戦略は、多くの企業にとって現実的なアプローチです。例えば、デスクサイドに置けるタワー型のAIワークステーションから始め、効果を確認しながらラックマウント型のサーバーに移行していくといった段階的な導入が考えられます。また、初期段階では初期段階では1〜2枚のGPUから始め、ニーズが増えるに従って高密度GPUサーバーへと移行するという選択肢もあります。

アドバネットが提供するサポート体制も、GPUサーバー導入の成功には欠かせない要素です。柔軟なカスタマイズ対応として、ハードウェア・ソフトウェアのカスタマイズ、特定のニーズに合わせた技術作業、内蔵カードの追加などが可能です。また、Giga Computing社との緊密な連携により、迅速かつ的確なサポートが提供されます。

さらに、検討段階から導入後の運用サポートまで、一貫したサービスを提供するワンストップソリューションも魅力の一つです。技術的な検討から導入計画の立案、実際の設置・構築、そして導入後の運用サポートまで、一連のプロセスをトータルでサポートしています。

導入を検討する際には、以下のような具体的な情報を整理しておくと、より適切な提案を受けることができます。

• 検討している活用シナリオ（どのような業務や製品開発にAIを活用するか）
• 目標とする処理性能（どの程度の速度や精度が必要か）
• 必要なハードウェア要件（必要なGPU性能、メモリ容量、ストレージ容量など）
• 導入に向けたスケジュール（いつまでに導入したいか）
• デモ機による評価の希望（事前に実機で性能を確認したいか）
• 予算感（投資可能な金額の目安）

これらの情報を基に、アドバネットでは最適なGPUサーバーの提案と、導入支援を行っています。

生成AIの急速な普及に伴い、企業のAI活用戦略も進化しています。クラウドサービスの利用コスト高騰や、リアルタイム処理の必要性、データセキュリティの懸念などを背景に、オンプレミスGPUサーバーの導入が注目されています。

Giga Computing社が提供する多様なGPUサーバーラインナップと、アドバネットの産業用機器向けの豊富な経験・技術力を組み合わせることで、企業は自社のニーズに最適なAI基盤を構築することができます。特に、スモールスタートから始めて段階的に拡張していくアプローチは、投資リスクを抑えつつ効果的なAI活用を実現する現実的な戦略です。

最新のNVIDIA H100やH200 GPUを搭載したサーバーから、コンパクトなタワー型AIワークステーションまで、多様な製品オプションが用意されており、企業規模や用途に合わせた選択が可能です。また、自社設計・製造のコンポーネントによるカスタマイズ対応力も、産業用途での活用において大きな強みとなっています。

生成AIの活用は、今後も様々な業界で拡大していくことが予想されます。その流れの中で、コスト効率とパフォーマンスのバランスを取りながら、自社の競争力強化につながるAI基盤を構築することが重要です。GPUサーバーの適切な選定と段階的な導入戦略が、その成功の鍵を握っています。

企業がAIの可能性を最大限に引き出すためには、ハードウェア選定だけでなく、導入目的の明確化、運用体制の整備、人材育成なども含めた総合的なアプローチが必要です。アドバネットとGiga Computingは、そのようなトータルソリューションの提供を通じて、企業のAIによる価値創造を支援しています。

生成AIのコスト削減と最適活用を目指すなら、ぜひGIGABYTEサーバーの導入を検討してみてはいかがでしょうか。アドバネットでは、お客様のニーズに合わせた柔軟な提案と、導入後の安心サポートを提供しています。