アリババクラウド、GPUプーリングソリューションを発表、計算コストを大幅に削減
アリババクラウドは、SOSP 2025カンファレンスにて「Aegaeon」と名付けられたコンピューティングプーリングソリューションを発表しました。このソリューションはトークンレベル仮想化などの技術を活用し、複数のAIモデルがGPUリソースを動的に共有できるようにします。テストでは、720億パラメータの大規模モデル数十個をサービス提供するために必要なGPUの数が1,192個から213個にまで減少し、**82％の削減を実現し、大規模モデルサービスのハードウェアコストを大幅に削減します。
国産汎用GPU「曦雲（Xiyun）C600」、南京で発表
沐曦（MetaX）テクノロジーズは、南京で初の完全国産汎用GPUである「曦雲（Xiyun）C600」を正式に発表しました。このチップは大容量メモリと混合精度演算能力を統合しています。中国科学院との共同開発による国産千枚規模GPUクラスターは、複数の大規模モデルの全パラメータ学習を正常に完了し、国産コンピューティングパワーが大規模モデルの事前学習能力を有することを実証しました。
南京浦口、集積回路の全産業チェーン生態系を形成
「曦雲C600」の誕生の地である南京浦口経済開発区は、300社以上の集積回路関連企業（設計、ウェハー製造、パッケージング・テスト、素材・資材など）を集積し、完全な産業チェーンを形成しています。この産業生態系は、国産チップの継続的な革新と発展に重要な基盤を提供します。
欧州初！デンマークのDCAI、NVIDIA DGX B300システムを導入
デンマークのAIインフラプロバイダーであるDCAIは、そのGefionスーパーコンピューターにNVIDIA DGX B300 AIインフラを導入すると発表しました。これにより、同社は欧州で初めて、かつデンマーク初の同システム導入企業となります。この動きは、欧州全域の研究者や企業に対し、AI学習と推論においてより強力な計算能力を提供します。
Hyperscale Data、オンデマンドNVIDIA GPUクラウドサービスを開始予定
Hyperscale Dataは、2026年前半を目処に、ミシガン州のAIデータセンターキャンパスを通じて、オンデマンドのNVIDIA GPUクラウドサービスプラットフォームを開始する計画を発表しました。このサービスは、H100、B200、B300などの先進的なNVIDIA GPUへの即時かつ柔軟なアクセスを提供し、顧客がAIやハイパフォーマンスコンピューティングプロジェクトにおけるハードウェアへの参入障壁を下げることを支援します。
GoogleとAnthropic、数百億ドル規模のコンピュート契約を締結
Googleは、AI企業Anthropicに対し、自社開発のTPUチップを**100万個提供します。この取引は数百億米ドルと評価されています。2026年への導入を予定しているこれらのチップは、1ギガワットを超える計算能力を提供し、AnthropicのNVIDIA GPUへの依存度を低下させることを目的としています。
Oracle、世界**のAIスーパーコンピューターを発表、OpenAIにサービス提供
Oracleは、OCI Zettascale10と名付けられたAIスーパーコンピューティングクラスターを発表しました。これは80万個のNVIDIA GPUを統合し、ピーク性能は16 ZettaFLOPSを主張しています。これは、OpenAIの将来の「Stargate」スーパーコンピューターの計算コアとなることが決定しており、2026年後半に顧客へのサービス提供を開始する予定です。
世界のAIコンピューティング需要は継続的に急増
先端AIシステムの開発コストは、大規模言語モデルの学習と実行に莫大な計算能力を必要とするため、急激に上昇しています。GoogleとAnthropic間の数百億ドル規模のコンピュート契約は、現在のAIハードウェア競争において**規模の取引の一つであり、この傾向を浮き彫りにしています。
多様化するコンピュートアーキテクチャが発展の趨勢に
産業界は、コンピュート供給の多様化を積極的に模索しています。例えば、AnthropicはGoogleのTPUとAmazonの自社開発チップの両方を利用しています。アリババクラウドの「Aegaeon」ソリューションは、既存のGPUリソースの利用効率をプーリング技術によって向上させます。
コンピュートコストの最適化が重要な課題
計算能力の規模が拡大し続ける中、如何に効果的にコストを管理し最適化するかは、世界中の企業にとって重要な焦点となっています。アリババクラウドのプーリング技術を通じるにせよ、Hyperscale Dataが提供するオンデマンドクラウドサービスを通じるにせよ、中核的な目標の一つは、企業がより経済的に計算能力にアクセスできるようにすることです。