投稿者 global-ai-media 
生成AIの自社活用が進む中、GPUリソースの確保とコスト、そしてデータプライバシーは日本企業にとって大きな課題です。AppleのThunderbolt 5におけるRDMA（Remote Direct Memory Access）サポートは、Macを連結させた「クラスターコンピューティング」の実用性を飛躍的に高め、NVIDIA一強のAIインフラに一石を投じる可能性があります。本記事では、この技術的進歩が日本のAI開発・実務にどのような影響を与えるかを解説します。
NVIDIA H100不足とクラウドコスト高騰への対抗策
現在、大規模言語モデル（LLM）の開発や運用において、NVIDIA製のデータセンター向けGPU（H100やA100）は「AIの通貨」と呼ばれるほど貴重な資源となっています。しかし、日本企業にとっては、ハードウェアの調達難に加え、円安によるクラウド利用料の高騰が重くのしかかっています。
こうした中、Apple Silicon（Mシリーズチップ）を搭載したMacを複数台接続し、一つの巨大な計算リソースとして扱う「Macクラスター」への注目が高まっています。Apple Siliconは「ユニファイドメモリ」というアーキテクチャを採用しており、メインメモリをGPUメモリとして広帯域で利用できるため、単体でも比較的大規模なモデルを動かせるのが特徴です。しかし、複数台を接続してさらに巨大な計算力を得ようとする際、これまではコンピュータ間の通信速度がボトルネックとなっていました。
Thunderbolt 5とRDMAが突破した「通信の壁」
最近の実証実験により、Thunderbolt 5規格におけるRDMA（Remote Direct Memory Access）のサポートが、このボトルネックを解消する鍵となることが示されました。
RDMAとは、CPUを介さずにコンピュータのメモリ同士が直接データをやり取りする技術です。通常、データセンターの高性能サーバー間通信（InfiniBandなど）で利用されますが、これがMac同士の接続（Thunderbolt 5）で利用可能になったことは画期的です。これにより、複数台のMac StudioやMac miniを接続した際のデータ転送遅延が大幅に削減され、スループット（処理能力）が向上します。
具体的には、LLMの推論（Inference）やファインチューニング（Fine-tuning）において、メモリ容量の制約から単一のマシンでは扱えなかった70B（700億パラメータ）クラス以上のモデルを、複数のMacに分割して高速に実行する「モデル並列化」が、現実的な速度で行えるようになります。
日本企業におけるメリットとリスク・限界
この技術動向は、日本の実務環境において以下のようなメリットと注意点をもたらします。
メリット：データガバナンスとコストパフォーマンス
最大のメリットは「高度なオンプレミス環境の民主化」です。金融、医療、製造業など、機密性の高いデータを扱う日本企業にとって、データを社外（クラウド）に出さずにLLMを動かせる環境は、セキュリティガバナンスの観点から極めて重要です。数千万円〜数億円規模のGPUサーバーを導入せずとも、市販のMacを組み合わせることで、社内専用のセキュアなAIサンドボックスや推論環境を構築できる点は、コスト意識の高い日本企業のニーズに合致します。
リスク・限界：学習用途とソフトウェアエコシステム
一方で、過度な期待は禁物です。Macクラスターは推論や軽量な追加学習には向いていますが、ゼロからの事前学習（Pre-training）においては、依然としてNVIDIA製GPUクラスターに圧倒的な分があります。また、AI開発の標準であるCUDA（NVIDIAのプラットフォーム）のエコシステムに対し、AppleのMLXフレームワークなどは発展途上です。既存のライブラリやツールチェーンがそのまま動かないケースもあり、エンジニアによる技術的な工夫や適応コストが発生する点は考慮すべきです。
日本企業のAI活用への示唆
今回の技術的進歩を踏まえ、日本のAI活用担当者は以下の点を考慮すべきでしょう。
- 「オンプレミス回帰」の選択肢を持つ：すべてをクラウドに依存するのではなく、機密データを含むPoC（概念実証）や社内ツールの運用基盤として、Macクラスターのような「ローカルLLM環境」を検討のテーブルに乗せる価値があります。
- 適材適所のハードウェア選定：「学習はクラウドのNVIDIA GPU、推論や小規模なチューニングはローカルのApple Siliconクラスター」といったハイブリッドな構成が、コストとセキュリティのバランスを取る現実的な解になり得ます。
- エンジニアのスキルセット拡張：Python/PyTorch/CUDA中心のスキルセットに加え、MLXなどのApple Siliconに最適化されたフレームワークを扱える人材を育成・確保することで、インフラコストを抑えた柔軟な開発体制が構築できます。
Thunderbolt 5とRDMAのサポートは、決して「NVIDIAキラー」となる魔法の杖ではありません。しかし、AIインフラの選択肢を広げ、特にデータ主権とコスト効率を重視する日本企業にとっては、無視できない重要な技術トレンドと言えるでしょう。