投稿者 global-ai-media 
世界的な生成AIブームの裏で、AWSのようなハイパースケーラーでさえGPUリソースの確保が困難な状況が発生しています。本記事では、QumulusAIなどのスタートアップが直面した「インフラの壁」を起点に、プライベートLLM（大規模言語モデル）の構築を目指す日本企業が、今の時期に検討すべきインフラ戦略とリスク管理について解説します。
「クラウドの巨人」にも及ぶGPU供給不足の波
米国市場の新たな報道によると、AIスタートアップであるAmberd（QumulusAI）のCEO、Mazda Marvasti氏は、AWS（Amazon Web Services）におけるGPU容量の制約が、同社のプライベートLLMインフラ計画に混乱をもたらしたことを明らかにしました。これは単なる一企業の事例ではなく、世界的なGPU争奪戦がいかに深刻化しているかを示す氷山の一角です。
これまで多くの企業は、「パブリッククラウドを使えば、必要な時に必要なだけリソースを調達できる」という前提で開発計画を立てていました。しかし、生成AIの急速な普及により、NVIDIA製のH100やA100といった高性能GPUは、AWSやAzure、Google Cloudといったハイパースケーラーにおいてさえ、オンデマンドでの確保が難しくなりつつあります。特に、自社専用のデータを学習・調整（ファインチューニング）させる「プライベートLLM」の開発においては、安定的かつ大量の計算リソースが必要となるため、この供給不足はプロジェクトの遅延や中止に直結する深刻なリスク要因となっています。
プライベートLLM開発における「専用インフラ」への回帰
日本企業においても、セキュリティやコンプライアンスの観点から、OpenAIなどのAPIをそのまま利用するのではなく、自社環境内に閉じた「プライベートLLM」を構築したいというニーズが高まっています。しかし、前述のようなパブリッククラウドの供給不安を受け、戦略の転換が求められています。
元記事の事例にあるように、企業は今、共有のリソースプールではなく、「優先的な専用インフラ（Dedicated Infrastructure）」の確保へと動き出しています。これは、従来のクラウドのメリットであった「弾力性（使った分だけ課金）」を一部犠牲にしてでも、「確実性（リソースの予約・占有）」を優先せざるを得ない状況を示唆しています。日本企業においても、開発フェーズに入る前に、リザーブドインスタンスの契約や、場合によってはGPU特化型クラウド（国内のさくらインターネットやソフトバンクなどを含む）、あるいはオンプレミス回帰といった選択肢を、コストと納期のリスクバランスを見ながら再考する必要が出てきています。
日本企業特有の課題：円安とデータガバナンス
日本の実務家にとって、このGPU不足は「コスト」と「法規制」の二重苦としてのしかかります。第一に、歴史的な円安傾向です。ドル建て決済が基本となる外資系クラウドでのGPUリソース確保は、リソース単価の高騰と為替の影響により、当初予算を大幅に超過する可能性があります。
第二に、改正個人情報保護法や経済安全保障推進法への対応です。機微な情報を扱う金融・医療・製造業などでは、データの海外移転を避けるため、国内リージョンや国内事業者のインフラを選択したいという要望が強くあります。しかし、国内リージョンのGPU在庫はグローバルと比較しても枯渇しやすい傾向にあります。したがって、「AWS東京リージョンが空いていないから、米国リージョンを使う」という安易な回避策をとると、今度はガバナンス上のリスクを抱えることになります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本のAIプロジェクト責任者やエンジニアは以下の点に留意して意思決定を行うべきです。
1. インフラ調達のマルチ戦略化
「AWS一択」のようなシングルベンダー依存は、供給リスクの観点から脆弱になりつつあります。GPUリソースに関しては、複数のクラウドベンダーを併用する、あるいは特定のGPUクラウド事業者と早期に予約契約を結ぶなど、調達ルートの多様化を検討してください。
2. 「本当に学習が必要か」の冷静な見極め
プライベートLLMの構築（事前学習やフルファインチューニング）は莫大なGPUリソースを消費します。RAG（検索拡張生成）やプロンプトエンジニアリングで代替できる業務要件であれば、推論用リソースだけで済むため、インフラ確保のハードルは劇的に下がります。技術的なロマンではなく、ROI（投資対効果）に基づいたアーキテクチャ選定が不可欠です。
3. MLOpsチームへの投資
専用インフラやオンプレミスに近い環境を利用する場合、マネージドサービス（AWS Bedrockなど）のような便利機能が使えず、インフラ運用負荷が高まる可能性があります。ハードウェアを確保するだけでなく、それを安定稼働させ、モデルを継続的に更新できるMLOps（機械学習基盤運用）エンジニアの確保・育成が、プロジェクト成功の鍵を握ります。