AWSとNVIDIAがAIインフラを大幅強化：次世代AI開発を加速する200万基のGPUと新技術を提供

結論：AWSとNVIDIA、次世代AI開発を加速する大規模インフラを提供

Amazon Web Services (AWS) とNVIDIAは、AIインフラに対する世界的な需要の急増に対応するため、戦略的な取り組みを大幅に拡大すると発表しました。両社は、AWSのグローバルインフラ全体に新たに200万基のNVIDIA GPUを展開し、AIファクトリー、CPU、ネットワーキング、オープンモデル、データ処理、ロボティクスといった広範な分野で連携を深化させます。これにより、企業や研究機関はかつてない規模でAIの開発と展開を加速できるようになります。

なぜ今、AIインフラの強化が必要なのか？

AIワークロードは、モデルのトレーニングから実行、データの処理、インテリジェントなアプリケーションの駆動に至るまで、急速に拡大しています。特に、エージェント型AI（自律的にタスクを実行するAI）、科学的発見、企業の業務自動化、そしてフィジカルAI（ロボットなどの物理デバイスに組み込まれるAI）といった新たな領域でAIの活用が進むにつれて、より多様なモデルの選択肢、高速なデータパイプライン、そして高いセキュリティと信頼性を備えたインフラが求められています。

今回のAWSとNVIDIAの提携強化は、これらの課題に対応し、最先端の研究機関からグローバル企業、スタートアップ、政府機関まで、あらゆる組織のAIイノベーションを支援することを目指しています。

提供されるAIインフラとサービスの詳細

大規模なGPU展開と高性能CPUの導入

AWSは、AIおよび機械学習ワークロードを支えるため、クラウドプロバイダーとして最も幅広いGPUベースのインスタンスを提供しています。今回の発表により、2027年から2028年にかけて、NVIDIA Blackwell Ultra、Rubin、Rubin Ultraといった次世代GPUをさらに200万基追加展開する計画です。これにより、AIコンピューティング能力が大幅に拡大されます。

また、AWSはNVIDIA Vera CPUベースのインフラを導入します。これは、高速化されたインフラと高性能なCPU演算を必要とするエージェント型AIワークロードをサポートする新たな選択肢となります。さらに、Amazon EC2 G7インスタンス（AWSが提供する仮想サーバー）向けにNVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUの提供能力も拡大され、前世代と比較してAI推論性能が4.6倍、グラフィックス性能が2.1倍向上します。

ネットワーク面では、NVIDIA Spectrumネットワーキング（NVIDIAの高速ネットワーク技術）の分野でも協力し、GPUクラスター間での大規模AIトレーニングワークロードに向けたネットワーク性能の最適化が進められます。

高度なセキュリティと信頼性

今回の連携拡大では、NVIDIAプラットフォームをAWS Nitro System（AWSの仮想化基盤）およびElastic Fabric Adapter (EFA) （AWSの高性能ネットワークインターフェース）と統合し、セキュリティと信頼性を強化します。これにより、大規模な本番環境のAIワークロードにおいて、顧客が必要とするセキュリティ、信頼性、ネットワークパフォーマンスが維持されます。

特に、米国政府向けには、連邦政府および国家安全保障に関わるワークロードに対応するため、セキュアなAWSインフラ上に10万基のGPUを含むAIファクトリーが構築される予定です。これは、インパクトレベル6 (IL6) 以上（米国政府のセキュリティガイドラインにおける最高レベルの機密性）が求められるワークロードでの大規模AI展開を可能にします。

オープンモデルとデータ処理の高速化

AWSは、顧客に最も幅広いAIモデルの選択肢を提供するため、Amazon Bedrock（AWSの生成AIサービス）およびAmazon SageMaker（AWSの機械学習サービス）でNVIDIA Nemotron（NVIDIAのオープンな基盤モデル群）のサポートを継続します。これにより、顧客はAWSのセキュリティ、拡張性、運用ツールを活用しながら、NVIDIAの最新オープンモデルを利用できるようになります。

データ処理においては、Amazon EMR（AWSのビッグデータ処理サービス）およびAmazon OpenSearch Service（AWSの検索・分析サービス）でNVIDIA cuDFおよびcuVS CUDA-X™ライブラリ（NVIDIAが提供するGPUアクセラレーション対応のデータ処理・ベクトル検索ライブラリ）を活用し、データ処理とベクトルインデックス作成を高速化します。これにより、CPUベースの構成と比較して最大3.7倍の処理速度と30%優れたコストパフォーマンスを実現し、AIアプリケーションやRAG（検索拡張生成：外部データソースから情報を取得し、生成AIの回答を補強する手法）、セマンティック検索（意味に基づいて情報を検索する技術）などの効率が向上します。

ロボティクス分野でのフィジカルAI推進

Amazon RoboticsはNVIDIAと協力し、NVIDIA Jetson™プラットフォーム（NVIDIAのエッジAIデバイス向けプラットフォーム）、NVIDIA Omniverse™ライブラリ（NVIDIAの3Dデザインコラボレーション・シミュレーションプラットフォーム）、NVIDIA Isaac™オープンロボティクス開発プラットフォーム（NVIDIAのロボティクス開発プラットフォーム）を含む、NVIDIAのフルスタックフィジカルAIプラットフォームを統合した次世代ロボットの開発を加速させます。この協力関係は、倉庫の自動化や次世代ロボットにおけるイノベーションを推進します。

導入メリットと活用シーン

情報システム担当者やDX推進担当者にとって、今回の発表は以下のメリットをもたらします。

イノベーションの加速: 最新かつ最先端のAI技術（GPU、CPU、ソフトウェアスタック）をAWS上で迅速に利用できるため、企業内のAI開発や新サービスの創出を加速できます。
コスト効率の向上: GPUアクセラレーションによるデータ処理やAIワークロードの高速化は、計算時間を短縮し、結果として運用コストの削減に繋がります。
セキュリティと信頼性: AWS Nitro SystemとEFAの統合により、ミッションクリティカルなAIワークロードでも最高水準のセキュリティと信頼性を確保できます。特に政府機関向けのAIファクトリーは、高機密性要件への対応を示しています。
多様なワークロードへの対応: エージェント型AI、科学的発見、企業業務の自動化、フィジカルAIを搭載したロボティクスなど、多岐にわたるAIワークロードに対応できる柔軟なインフラが提供されます。

活用シーンの例

研究開発: 大規模なAIモデルのトレーニングやシミュレーションを高速かつセキュアに実行。
製造業: ロボットによる倉庫自動化や生産ラインの最適化、予知保全など、フィジカルAIを活用したDX推進。
金融サービス: 大量のトランザクションデータのリアルタイム分析や不正検知、顧客対応の自動化。
公共機関: 高度なセキュリティを要求される環境でのデータ分析やAIモデルの運用。

対象企業規模は、最先端の研究機関、グローバル企業、スタートアップ、政府機関など、AI活用を大規模に進めたいあらゆる組織が恩恵を受けられます。

料金・提供形態、導入・問い合わせについて

今回の取り組みで提供されるサービスは、AWSのクラウドサービスの一部として提供されます。具体的な料金については、AWSの各サービス（Amazon EC2、Amazon Bedrock、Amazon SageMakerなど）の料金体系に準じます。

導入や詳細な情報、お問い合わせについては、AWSの公式ウェブサイト、またはAWSの営業担当者にご相談ください。

まとめ

AWSとNVIDIAの戦略的提携の拡大は、AI時代のインフラを根底から強化し、情報システム担当者やDX推進担当者が直面するAI活用の課題に対し、強力な解決策を提供します。200万基のGPU追加、次世代CPUの導入、セキュリティ強化、そして多様なAIワークロードへの対応は、企業のイノベーションを加速し、新たなビジネス価値の創出に貢献することでしょう。

関連リンク