投稿者 global-ai-media 
生成AIの社会実装が進む中、企業の課題は「モデルの精度」から「運用コストとリソース効率」へとシフトしつつあります。特に大規模言語モデル（LLM）と軽量な埋め込みモデルが混在する現代のAIワークロードにおいて、高価なGPUリソースをどのように使い切るかは、ROI（投資対効果）を左右する重要テーマです。本稿では、NVIDIAの最新ソリューションを事例に、日本企業が意識すべきAIインフラの最適化戦略について解説します。
モデルサイズの多様化が招く「計算リソースのムダ」
生成AI活用、特にRAG（検索拡張生成）などのシステムを構築する場合、システム内では複数の異なるAIモデルが動くことになります。例えば、ユーザーの質問をベクトル化するための「埋め込み（Embedding）モデル」は、GPUメモリを数ギガバイトしか消費しない軽量なものです。一方で、回答を生成する700億（70B）パラメータクラスのLLMは、推論だけでも高性能なGPUを複数枚（マルチGPU）必要とします。
従来の単純なインフラ割り当てでは、軽量なモデルに対してもGPU 1枚を専有させてしまい、結果としてGPUメモリの大部分が「遊んでいる」状態、つまり計算資源のムダが発生しがちでした。昨今の円安や半導体不足により、GPU調達コストが高騰している日本企業にとって、この「稼働率の低さ」は看過できない経営課題となります。
「分割」と「統合」による動的なリソース管理
NVIDIAが提唱する「NVIDIA NIM」と「Run:ai」の組み合わせは、この課題に対する技術的な解の一つです。NIM（NVIDIA Inference Microservices）は、モデルを最適化されたコンテナとして提供し、デプロイを容易にする仕組みですが、ここで重要なのはインフラ管理ツールであるRun:aiとの連携です。
実務的なポイントは以下の2点に集約されます。
- Fractional GPU（GPUの分割利用）：軽量なモデル（埋め込みモデルなど）に対しては、1枚の物理GPUを論理的に分割し、複数のモデルでシェアする仕組み。これにより、高価なGPUのリソースを余すことなく使い切ることができます。
- Multi-GPU（GPUの統合利用）：逆に、巨大なLLMに対しては複数のGPUを束ねて計算力を提供する仕組み。
これらの切り替えを静的な設定ではなく、ワークロードの状況に応じて動的にオーケストレーション（管理・調整）できるかどうかが、AIインフラの成否を分けます。
日本市場における「オンプレミス回帰」とガバナンス
日本国内では、機密情報の取り扱いやレイテンシ（応答遅延）への厳しい要求、さらには経済安全保障の観点から、パブリッククラウドだけでなく、オンプレミス（自社保有）やプライベートクラウドでAI基盤を構築する動きが強まっています。
クラウドであれば「使った分だけ払う」ことで非効率さをある程度吸収できますが、自社でGPUサーバーを保有する場合、稼働率の低さはそのまま「投資の失敗」に直結します。そのため、インフラエンジニアやMLOps担当者は、単に「動く環境」を作るだけでなく、Kubernetesなどのコンテナ技術を活用し、GPUの計算能力を「仮想化」して極限まで使い倒す設計が求められます。NVIDIAのソリューションはこの文脈で語られるべきものであり、特定のベンダー製品を使うか否かに関わらず、「リソースの粒度を管理する」という思想自体が重要です。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、GPUリソースの最適化という技術的トレンドから、日本のビジネスリーダーや実務者が持ち帰るべき示唆を整理します。
1. AIインフラは「ピーク時」ではなく「密度」で設計する
最大サイズのLLMが動くことだけを想定してハードウェアを調達すると、コスト超過に陥ります。小規模なモデルと大規模なモデルが混在することを前提に、リソースを柔軟に分割・統合できるミドルウェアや管理ツールの導入を初期段階から検討してください。
2. MLOpsに「FinOps（コスト管理）」の視点を組み込む
開発環境や推論環境において、「どのチームがどの程度GPUリソースを占有しているか」を可視化し、無駄な割り当てを自動で回収するガバナンスが必要です。これはコスト削減だけでなく、限られた計算資源を全社で公平に活用するためにも不可欠です。
3. ハイブリッドな環境への適応
法規制やセキュリティポリシーにより、機微なデータはオンプレミスのGPUで処理し、汎用的なタスクはクラウドで行うといった使い分けが進みます。コンテナベースの推論サービス（NIMのような技術）を採用することで、環境間のポータビリティ（移行のしやすさ）を高めておくことが、将来的なリスクヘッジにつながります。