ネオクラウドとは何ですか？AIファーストのクラウドインフラストラクチャの台頭

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ネオクラウドとは何ですか？

ネオクラウドは、汎用コンピューティングではなく、モデルのトレーニングや推論といったAIワークロードを実行するために特化して構築された、GPU中心の特殊なクラウドコンピューティングプロバイダーです。生成型AIにおける高密度GPUクラスターと高帯域幅ネットワークへの需要は、従来のクラウドプラットフォームが提供できる範囲を超えており、この新しいカテゴリーのプロバイダーが出現した。

ハイパースケーラー（AWS、Microsoft Azure、Google Cloud）は、可能な限り幅広い汎用ワークロードに対応するように設計された多様なサービスカタログを提供しているのに対し、ネオクラウドは、高密度なGPUコンピューティング、高速ネットワーク、およびAI向けのベアメタル性能の提供に特化している。代表的な例としては、CoreWeave、Lambda、Crusoe、Nebius、Vultrなどが挙げられる。

この用語は2024年後半から2025年にかけて登場し、以来、業界標準のカテゴリーとなっている。その規模は既に相当なものであり、加速的に拡大している。

Synergy Research Groupによると、ネオクラウドの収益は2025年には250億ドルを超え、第4四半期だけで90億ドルに達し、前年同期比223%増となった。同分析によると、市場規模は2031年までに4000億ドルに迫り、年平均成長率は58%に達すると予測されている。これは、現在のインフラ構築計画と、AIコンピューティング需要とハイパースケーラーの供給能力とのギャップを反映したものだ。

この傾向は構造的な現実を反映している。すなわち、GPUアクセラレーションによるコンピューティングに対する需要は、従来のハイパースケーラーが提供できる容量を上回り続けているということだ。これは周期的な急増ではない。これは、AIの計算処理が行われる場所が大きく変化したことを反映している。

GPUネオクラウドとは何ですか？また、なぜ重要なのでしょうか？

実際には、ほとんどのネオクラウドはGPUネオクラウドである。このカテゴリーを理解するには、まずGPUがなぜ決定的な要素なのかを理解することから始める必要がある。

GPU（グラフィックス処理ユニット）は並列演算に最適化されたプロセッサであり、数千もの計算を同時に実行できるのに対し、CPUはタスクを順次処理する。AIモデルの学習と推論は、大規模並列処理を必要とする問題であるため、CPUではなくGPUがその処理を担う。これは、「GPUaaS（GPU-as-a-Service）」という消費モデルの基盤となるもので、顧客はハードウェアを直接購入するのではなく、必要に応じてGPUの容量をレンタルする。

GPUネオクラウドの決定的な特徴は以下のとおりです。

• GPU優先アーキテクチャ：演算、ネットワーク、ストレージは、汎用仮想マシンではなく、アクセラレータの性能に合わせて最適化されている。

• ベアメタルまたはシンVMアクセス：ワークロードはハードウェアに近いレベルで実行されるため、AIパフォーマンスを低下させる可能性のある仮想化のオーバーヘッドが最小限に抑えられます。

• 高速ネットワークファブリック： InfiniBandまたは400G/800G Ethernetにより、GPUクラスタを接続して分散トレーニングを実現します。

• 絞り込んだサービスカタログ：無関係な数百ものサービスではなく、AIコンピューティングサービスに特化したセット。

• オンデマンド、従量課金制のアクセス：ハイパースケール環境でよく見られる階層型料金体系ではなく、時間単位のGPU料金体系。

AIワークロードにおけるネオクラウドの主なメリットは何ですか？

ネオクラウドを評価するチームにとって、その価値は仕様ではなく成果によって測られる。それぞれのメリットは、「これはビジネスにとってどのような意味を持つのか？」という直接的な問いに答えるものです。

• AIの導入時間が短縮：プロビジョニングは数週間ではなく数分で完了し、新しいサイトは数年ではなく数か月でオンラインになる。

• GPU時間あたりのコスト削減：専用に構築されたインフラストラクチャは、計算負荷の高いAIワークロードにおいて、大幅に優れたユニットエコノミクスを実現する可能性があり、ネオクラウドは通常、同等のハイパースケーラーインスタンスよりも低価格でハイエンドGPUを提供します。

• 予測可能で高性能なAIワークロード：ベアメタルアクセスとAIに最適化されたネットワークにより、汎用クラウドにつきものの仮想化のオーバーヘッドやノイジーネイバー効果を排除します。

• 透明性の高い従量課金制：ハイパースケール環境でよく見られる階層的な料金体系ではなく、時間単位のGPU料金体系を採用しています。

• 最新のGPUハードウェアへのアクセス： neocloudsは通常、サービス開始から数週間後に新しい世代のGPUを導入し、数か月後には導入しません。

これらの利点により、ネオクラウドはバースト容量、実験、および最先端モデルのトレーニングといったワークロードにおいて特に強力なソリューションとなります。これらのワークロードでは、最新のアクセラレータへのアクセス速度が最も重要となるからです。しかし、定常状態の24時間365日稼働する推論や、厳しく規制されたデータセットの場合、計算方法は変わり、その違いが今後何年にもわたって組織がAIをどのように設計するかを左右するだろう。

ネオクラウドはハイパースケーラーとどのように異なるのでしょうか？

弾力的なウェブワークロードに優れていたハイパースケールプラットフォームは、AI向けの個別ソリューションを寄せ集め続けることはもはや不可能だ。今後10年間は、最も多くのサービスを提供できる企業ではなく、企業が現在求めるスピード、規模、そして主権をもってAIコンピューティングを提供できる企業によって決まるだろう。

その違いは、広さと深さという観点から捉えるのが最も適切だろう。一方、ハイパースケーラーは、数百ものサービス、グローバルなリージョン、汎用的な機能など、幅広い選択肢を提供している。一方、neocloudsは、充実したGPUカタログ、予測可能なAIパフォーマンス、そしてシンプルな価格設定といった点で、より深い価値を提供します。

出現しつつある傾向は、代替ではなく専門化である。企業は、ビジネスアプリケーションをハイパースケーラー上で、AIワークロードをネオクラウド上で実行し、より広範なハイブリッドマルチクラウド戦略の一環として両者を連携させる傾向を強めている。ネオクラウドの信頼性は、それらがハイパースケーラーの代替ではなく、補完的なものとして認識されるかどうかにかかっている。これら二つは、組織が今後一体として統治していくことを学ばなければならない、ハイブリッドなAI現実の両端を形成している。

ネオクラウドの一般的な利用事例は何ですか？

Neocloudは、高密度で専用のGPU容量を必要とするワークロードに対応します。最も一般的なものには以下が含まれます。

• 大規模AIモデルのトレーニング：数千個のGPUを使用して基礎モデルのトレーニングや大規模な言語モデルのファインチューニングを行う場合、アクセラレータを所有することよりも、必要に応じてアクセラレータにアクセスできることが重要になります。

• 高スループットAI推論：予測可能なレイテンシと専用のパフォーマンスが不可欠な、本番環境における推論ワークロードの実行。

• 生成型AIアプリケーション開発：スタートアップ企業や大企業のAIチームが、ハードウェア購入に伴う調達リードタイムなしに、GPUの能力を活用して開発を進める。

• 科学計算および高性能計算：ゲノミクス、気候モデリング、創薬、大規模シミュレーション。

• 主権および規制対象のAIワークロード：特定の管轄区域内に留まるAIインフラストラクチャを必要とする企業および公共部門組織。

最後のユースケースは、このカテゴリーの成長がより広範な地政学的変化と交差する部分であり、ネオクラウドが調達の選択肢ではなく、主権戦略となる部分である。

ネオクラウドはどのようにして主権型AIをサポートするのか？

ネオクラウドというカテゴリーは、規模が拡大しているだけでなく、地理的、政治的な多様性も増している。現在、世界中で100以上のネオクラウドが稼働しており、ヨーロッパ、中東、アジアへと拡大している。

主権型AIは主要な推進力である。簡単に言うと、主権型AIとは、データとガバナンスを特定の国または管轄区域内に保持するAIインフラストラクチャであり、主権型クラウドの根底にある原則と同じである。データ所在地の規制、政府、防衛、医療、金融などの規制対象産業、そしてハイパースケーラーへの依存に関する地政学的な懸念の高まりといった理由から、これは重要な問題である。

EUのAI法やDORA（デジタル運用レジリエンス法）といった枠組みは、こうした期待を法律に明文化し、組織に対し、機密データや運用上の依存関係を管理された管轄区域内に保持することを義務付けている。大規模で汎用的な環境向けに構築されたハイパースケーラーは、これまで真のローカライゼーションを実現するのに苦労してきたが、現在では多くの企業がこうした要件に対応するために設計された、地域固有のクラウド環境を提供している。

地域的および主権的なネオクラウドは、これらのワークロードに非常に適している可能性がある。なぜなら、地域に特化したインフラストラクチャの展開や、機密性の高い知的財産や地域データが管轄区域外に流出しないようにするための地域的な領域設定を通じて、主権の目標をサポートできるからである。

しかし、その主権を確保するには、地域的なデータセンターだけでは不十分だ。そのためには、データ所在地の明確化、ガバナンス、セキュリティを環境全体にわたって徹底するハイブリッドマルチクラウドプラットフォームが必要であり、これは単一の製品機能ではなく、法的、運用上、およびアーキテクチャ上の決定によって形成される規律である。主権は目的地ではなく、規律である。そして、成功するネオクラウドは、それを強制するためのプラットフォームと連携するものとなるだろう。

GPUレンタルからフルサービスプラットフォームへ：ネオクラウドはどのように進化しているのか？

初期のネオクラウドのビジネスモデルはシンプルで、GPUをそのままレンタルし、時間単位で料金を支払うというシンプルなものだった。そのモデルは変わりつつある。主要なネオクラウド企業は、より幅広いAIサービスを提供するために、技術スタックの上位へと移行しつつある。

• GPUaaS（GPU as a Service）

• Kubernetes-as-a-Service (K8s-aaS)

• ノートブック・アズ・ア・サービス

• ベクトルデータベース・アズ・ア・サービス（検索拡張型生成およびエージェント型AI向け）

• サービスとしてのモデル

この変化は、中心的な運用上の課題を浮き彫りにしている。共有GPUインフラストラクチャから複数の企業顧客にサービスを提供するには、強力なマルチテナント、メータリング、ガバナンスが必要となるが、これらの機能はほとんどのネオクラウドではまだゼロから構築されていない。ほぼすべてのネオクラウドは独自に同じ基本スタックに収束しているものの、真のマルチテナント対応で、管理されたAIサービスカタログと統合された計測・課金機能が欠けている。

要するに、ネオクラウドはハードウェア供給の問題は解決したが、企業向けソフトウェアの問題は解決していない。AIクラウドの構築はソフトウェアの問題であり、生のGPUだけでは完全なアーキテクチャとは言えません。次の段階に向けて最も有利な立場にあるネオクラウドプロバイダーは、このギャップを埋めることができる企業だろう。

ソフトウェアギャップ：ネオクラウドにプラットフォームレイヤーが必要な理由

Neocloudsはハードウェアの供給面では問題を解決したが、マルチテナントやガバナンスといった企業向けソフトウェアのニーズには対応できていない。Nutanix Cloud Platformのようなプラットフォームは、このギャップを埋めるソフトウェアの一例であり、ネオクラウドとオンプレミスインフラストラクチャ間のオーケストレーション、ガバナンス、ハイブリッドルーティングを提供します。

Nutanixはネオクラウドではありません。これは、ネオクラウドプロバイダーがエンタープライズグレードのAIサービスプロバイダーのように運用できるよう支援するソフトウェア機能を提供し、企業がハイブリッドAI運用モデルの一部としてネオクラウドの容量を管理できるようにするものです。

ネオクラウド構築者にとって、 Nutanix Cloud Platformは、安全なマルチテナントAIサービスを提供するためのソフトウェア基盤を提供します。

• Nutanix Kubernetes Platformは、データセンター、エッジ、パブリッククラウド全体にわたるクラウドネイティブAIワークロードに、エンタープライズグレードのオーケストレーション、回復力、および運用管理機能を提供します。

• Nutanix Cloud Managerは、単一のコンソールを通じてガバナンスと運用を統合し、ネオクラウドの拡張に必要な管理を効率化します。

• Nutanix Enterprise AIは、ロールベースのアクセス制御とエアギャップ運用により、AIモデルの導入、監視、適応を容易にし、アクセラレータの生の容量を統制されたマルチテナントAIサービスへと変革します。

これらを組み合わせることで、組織が主権目標を支援するエンタープライズ対応のAI運用環境を構築するのに役立つソフトウェア層が構成される。

企業にとって、同じプラットフォームはネオクラウドとの関係性を再構築する。ネオクラウドは、移行先の目的地というよりも、動的にルーティングを行うためのエンドポイントとなる。Nutanix Agent Gatewayは統合制御プレーンとして機能します。バースト負荷や機密性の低いワークロードはネオクラウドにルーティングされ、一方、主権管理が必要なワークロードや規制対象のワークロードはオンプレミスに留まり、すべてが単一のインターフェースを通じて管理されます。

原理は単純明快だ。AIをデータが存在する場所に導入し、GPUをレンタルしている場所にデータを送る必要はない。AIインフラストラクチャを所有することは、持続的なボリュームにおける総所有コストとデータグラビティの点で優位性を持ち、ネオクラウドは所有容量を置き換えるのではなく、拡張するものである。組織はオンプレミスAIとネオクラウドのどちらかを選択する必要はなく、両方を管理するための単一の制御プレーンが必要なのです。

だからこそ、デジタル主権は後回しにできるものではないのだ。Nutanixと組み合わせることで、neocloudsは、特定の地域において主権的なAI目標を追求する組織を支援し、機密性の高い知的財産や地域データを管轄区域内に保持しながら、クラウドネイティブなGPUのスケーラビリティを実現できます。

ネオクラウドは強力なアーキテクチャコンポーネントであり、ハイブリッドAI運用モデルと組み合わせることで初めてその真価を発揮します。Nutanixがどのようにネオクラウドを強化し、ハイブリッドAI戦略を統合できるかについては、専門家にご相談いただくか、当社のAIソリューションをご覧ください。