推論AI時代に対応するGPUクラスタを、
高電力対応かつ堅牢なデータセンターで実現

GPUクラスタの価値を最大化するための
パートナーシップ
デジタルダイナミック×モルゲンロットの関係性

－最初に、お二方の自己紹介をお願いいたします。

デジタルダイナミック 花島氏
デジタルダイナミックは、「AIクラスタアセットマネジメント事業」を事業を展開しています。
また、急速なクラスター規模の拡大を実現するために、事業提携やオーナー制度によって、GPUサーバーを単なる計算資源としてではなく、資産として提案し、運用・管理サービスを提供する「AIクラスタアセットマネジメント事業」など、新しい取り組みに挑戦していることを特徴としています。

データセンターのREITへの組み入れなどの社会的背景からも、GPUクラスタも同様に、社会的な価値を持つインフラ資産になっていくと考えています。デジタルダイナミックは、そうした視点が一般的でなかった時期から、企業や投資家の皆様からGPUサーバーをお預かりし、管理・運用する取り組みを続けてきました。

冒頭で申し上げましたとおり、弊社は生成AI向けの推論サーバーを中心に事業を展開しているところですが、一般的にAIといえば「学習」に注目が集まりがちです。 しかし、日本国内では、AIのモデル開発を行い、chatGPTなどのグローバルに成果を出しているモデルの機能を超えるイノベーションを起こすユースケースより、AIモデルを活用した実際のサービスづくりが爆発的に進んでいくと考えております。
そうした中で、AIモデルの動かし成果物を生成する、「推論」に使われるGPUサーバーの役割が、日本においては、一層重要になると考えています。

弊社がコミュニケーションを取らせていただく企業の中には、データセンターなどのAIインフラ関連事業に興味はあるものの、「AIインフラに関連する事業にどのように参加したら良いのか」「どのようにハードウェアの選定や管理・運用をしたらよいのか」といったお悩みを持つ方も多く、私たちはそうした課題に対しサービス提供することで、事業資産の運用を実現しています。

私はもともと外部パートナーとしてデジタルダイナミックと連携していましたが、現在は社内にチームインし、執行役員CCOとして、CTOなど技術陣と連携しながら、GPUリソースをいかに効率的かつ安全に、セキュリティを確保したかたちで活用できるかを考える事業戦略面を担っています。

モルゲンロット 中村氏
モルゲンロットは、GPUというAI向けの高性能なハードウェアを、最大効率で利用いただくためのプロダクトを開発・提供している企業です。現在、GPUは非常に高価で、消費電力も大きく、ユーザーの皆様にとってはなかなか扱いづらいリソースになっています。さらに、外資系メガクラウドであっても、GPUリソースを十分に提供することが難しいケースもあり、「必要なときに思い通りに使えない」という状況です。

モルゲンロットは、こうした課題を解決するために、次の3つのプロダクトを中心にサービスを展開しています。「GPUを管理するためのツール」、「GPUクラウドサービス」、「GPUを仮想化するためのツール」。これらのプロダクトを通じて、ユーザーの皆様がGPUリソースを必要なときに、必要なだけ使える環境を提供しています。

私自身は、もともとエンジニアとしてモルゲンロットに入社し、その後、CTOとして技術領域をリードしてきました。現在は、代表取締役CEOとして、技術開発だけでなく、販売や組織づくりなど事業全体の戦略から実行までを担っています。

－2社の関係性について教えてください。

デジタルダイナミック 花島氏
日本国内では、海外AIモデルのAPIを活用したAIサービスを開発する企業が多く、我々のGPUをそのまま使うという方はなかなかいらっしゃいません。
AIを開発する企業からすると、「ハードルが低い開発環境にしてほしい」というニーズがあると思います。その開発環境をつくってくれているのが、モルゲンロットさんです。

AI開発をされている企業が使いやすい開発環境にするために、モルゲンロットさんがシステム提供を行い、そのシステム上で弊社のGPUを活用しているという構図です。

モルゲンロット 中村氏
花島さんがおっしゃったように、多くの企業は、GPUを“そのまま”使えるわけではありません。学習モデルを使って推論し、それがチャットボットや画像生成といったAIサービスに反映されています。そのため「ここでピンポイントに使いたい」とか、「この期間だけ使いたい」など、ユーザーごとに細かい要望があるんです。

外資系メガクラウドには多彩な機能がありますが、GPUに関して本当に必要とされている機能は、それほど多くありません。モルゲンロットはGPUを使いやすくするための機能開発に注力しており、デジタルダイナミックさんが提供するGPUサーバーを、ユーザーが“そのまま”ではなく、“使いやすい形”で使えるようにしているのが我々の役割です。

今、デジタルダイナミックさんが管理・運用しているGPUサーバーは、主にNVIDIAのL40SというGPUで、AIモデルの学習にも使えますが、どちらかというと推論向けのバランスがいいモデルです。ただ、このL40Sを提供している事業者は、外資系メガクラウドか我々になるかと思います。実際、我々のお客様の中には「L40Sを使いたい」という目的で来られる方も多くいらっしゃいます。それを大量に保有しているデジタルダイナミックさんの存在自体が、非常に注目されています。

デジタルダイナミック 花島氏
AIサービス開発事業者の多くは、サーバーを直接使うことが少ないため、自分たちがどのサーバーを使っているのか、裏側で何が行われているのかまでは、知らないことも多いんです。

推論というのは、AIが実際に動くために必要なプロセスです。この部分をより効率的に運用しようとすると、高度で専門的な知識が必要になります。 現在は学習サーバーのほうが注目されていますが、これからは一層推論の重要度が上がっていくと考えています。我々としては先行して、推論用のGPUクラスタを大規模に展開していく方向で事業に取り組んでいます。

大規模GPUクラスタ構築に求める
高い基準をクリアする、
豊富な電力供給量と堅牢性を備えたデータセンター

－このような大規模なGPUクラスタを組成されるにあたり、データセンターの選定要件はどのようなものだったのでしょうか？

デジタルダイナミック 花島氏
AI開発に用いる高密度なGPUサーバーを設置するうえで、まず最初に大きな課題となったのが電力の確保でした。ニュースなどでも取り上げられているように、こうしたAI向けGPUサーバーの運用には非常に大きな電力を消費するため、一般的なリテール型のデータセンターでは対応が難しいのが実情です。

また、GPUサーバーは重量も大きく、建物の堅牢性や、ネットワーク・物理面の両方におけるセキュリティの高さも求められます。そうした中で私たちは、これらすべての条件を満たす、高い基準をクリアしたデータセンターを探していました。

IDCフロンティアから東京府中データセンターについて話を聞く機会を得て、高電力を確保できる点がまず大きなポイントとなりました。加えて、セキュリティの高さ、ネットワーク面の充実、そして何より、私たちのさまざまな要望に対してフレキシブルかつ前向きに対応いただける姿勢を強く感じました。

実際に設置・運用を進める中でも、「ユニットをまとめて設置したい」といった細かな要望にも協力いただき、スピード感やセキュリティといった面で多様な要件を持つAI開発企業にも十分応えられる環境であると実感しています。

－今、性能の検証をされているとお聞きしました。

モルゲンロット 中村氏
現在、GPUサーバーと他のサーバーを同じデータセンター内に設置した場合の効果について検証を進めています。
AI、特に生成系の処理では、自社のデータサーバーやデータレイクに対して大量かつ頻繁にアクセスすることが多く、処理機とデータが“どれだけ近くにあるか”が非常に重要になってきています。

デジタルダイナミック 花島氏
実際に、同じデータセンター内で4K画像生成を行ったところ、処理時間が10分から10秒に短縮されました。
こうした、開発や運用に必要な計算資源の獲得をスマートにできる構成によって、GPUの活用ハードルが下がり、サービスそのものの形も変わってくると感じています。

推論AI時代の本格化に向け、全国への展開を視野に

－今後の展望について教えてください。

デジタルダイナミック 花島氏
もともとこの事業は、「これからは推論AIの時代だ！」という基本的な考えからスタートしました。実際に今、まさにその推論の時代が本格的に到来しようとしていることを実感しています。
推論処理はエッジ（末端）側に近い場所で実行されることが理想とされており、データセンターの“立地”が非常に重要になります。現在は東京府中データセンターを拠点としていますが、今後は、全国分散的に拠点を少しずつ拡大し、より多くの地域でAIの社会実装を実現する推論サービスを提供できる体制を目指したいと考えています。
AIは今後ますます、社会の中で多様なサービスとして実装されていきます。そうした状況の中で、各地で柔軟性が高い計算力を安定的に供給できるインフラを構築することが私たちの次のステップです。

－本日は貴重なお時間をいただきありがとうございました。