NVIDIAは、AIクラウドプロバイダーへの収益分配とクレジットサポートを組み合わせることで、AIインフラストラクチャの導入を加速させる新たなビジネスモデルを導入した。CFOのコレット・クレス氏が共同執筆したブログ記事で7月1日に発表されたこの取り組みは、本番環境における推論ワークロードの増加に伴い、AIスタートアップ企業、モデル開発者、大企業、研究機関、地域AIプロバイダーが高速コンピューティングを利用できる機会を拡大することを目的としている。
今回の発表は、業界全体が大規模言語モデルのトレーニング中心から、本番環境におけるAIサービスの運用へと移行していることを反映している。AIの普及が進むにつれ、インフラ要件は、推論トークンを大規模に継続的に生成するAIファクトリーにますます集中するようになっている。こうした環境では、迅速に展開可能なGPUインフラ、高い利用率、そして持続可能な推論経済を支えるマルチテナントアーキテクチャが求められる。
新興AI企業は、GPUインフラの資金調達に苦戦している。大規模なAI導入に必要な資金は、利用可能な資金を上回ることが多く、スタートアップ企業が本番環境のワークロードに必要な計算能力を構築することは困難だ。
NVIDIAの新しいモデルは、収益分配と信用支援を組み合わせた枠組みの下で、AIクラウドプロバイダーがNVIDIAのインフラストラクチャを取得できるようにすることで、この課題に対処します。参加プロバイダーは、AIネイティブ企業、エンタープライズ顧客、および独立系ソフトウェアベンダー（ISV）にNVIDIAベースのクラウドサービスを提供します。NVIDIAは、インフラストラクチャの販売と、サポート対象の容量に関連するクラウド収益の一部から収益を得ます。
同社はこのアプローチによって、AIプラットフォームの普及を加速させると同時に、インフラ利用に直接連動した、継続的な利用ベースの収益源を創出できると期待している。
基盤モデルの構築、推論サービスの運用、AIエージェントの開発、エンタープライズAIアプリケーションの展開を行う組織にとって、このモデルは、本番規模のコンピューティングリソースの取得に必要な時間を短縮することを目的としています。顧客は、新しいデータセンターの建設、電力供給の確保、ハードウェアの展開を待つことなく、既存のAIクラウド容量を活用できます。
この取り組みは、AIクラウドプロバイダーがNVIDIA DSX AIファクトリーを構築し、地域および企業向けのAIワークロードに対応することを中心としている。NVIDIAは、Sharon AIとFirmusを最初の参加企業として選定した。
Sharon AIは、インフラ拡張の一環として、最大40,000万台のNVIDIA Grace Blackwell GB300 GPUを導入する計画だ。Firmusは、インドネシアのバタム島にDSX AIファクトリーキャンパスを開発中で、施設の規模を360MWまで拡大し、最大170,000万台のNVIDIA GPUをサポートする計画だ。
NVIDIAはまた、Baseten、Fireworks AI、Together AIといったAIネイティブなクラウドプラットフォームを、オンデマンド高速コンピューティングの需要を牽引する組織の例として挙げた。これらのプロバイダーは、モデルのトレーニングやファインチューニングから、トレーニング後の最適化、大規模な推論まで、企業や開発者の顧客向けに幅広いワークロードをサポートしている。
全体として、この取り組みは、クラウドプロバイダーがより幅広いAI開発者や企業に本番規模のGPU容量を提供できるようにすることで、ハードウェア販売にとどまらずAIインフラストラクチャの拡大に継続的に注力しているNVIDIAの姿勢を強調するものです。
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