「ソブリンAI」構築に向けてAI時代を牽引する2大企業

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の開発には、大量データの高速処理が可能なGPUをそなえた「GPUクラウド」が不可欠。海外大手に依存せず、国内インフラやデータを活用し、独自の計算基盤に基づく「ソブリンAI」を展開する国内GPUクラウド事業者2社の動向は？

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の開発には、画像や映像など大量のデータを高速に処理できる演算装置「GPU」（Graphics Processing Unit）を核とする「GPUクラウド」が不可欠。また、アマゾン等海外大手のサービスに依存せず、国内のインフラやデータを活用し、独自の計算基盤に基づいて国内でデータを管理・運用できる「ソブリンAI」の重要性もますます高まっている。日本の代表的なGPUクラウド事業者「さくらインターネット」と「ソフトバンク」は今、どのような戦略を立てているのか。

さくらインターネットの歴史は、現代表の田中邦裕氏が高専の3年生だった1996年、共用レンタルサーバーの貸与を開始したことに始まる。その後、専用サーバーの提供やデータセンター内のスペースを貸し出すハウジング事業もスタート、2000年代に「さくらのレンタルサーバ」、「専用サーバPlatform」等のサービスを次々と立ち上げて急成長し、企業や個人のウェブ活用を支えた。2011年には、北海道に従来よりはるかに大規模な「石狩データセンター」を建設。「さくらのクラウド」事業も開始し、2016年にはGPUサービスである「高火力シリーズ」の提供も始めた。「高火力シリーズ」には、現在、秒単位利用も可能な「DOK」、小中規模スポット学習に適した「VRT」、LLM学習の基盤となる「PHY」がラインナップされ、生成AI関連の様々な需要に対応している。