「小型のAIデータセンター」初期費用は“たった3億円”から――なぜクラウドではなく敷地内にニーズ？（＠IT）

　生成AIやAIエージェントの活用が実証実験（PoC）から実業務へと広がれば、その取り組みを支えるコンピューティング基盤が必要になる。「GPU」を利用するインフラをどこでどう確保するかは、AI活用を進める企業がぶつかる課題の一つだ。 「水冷GPUコンテナDC-PKG」の構成要素 　そうしたAI向けのコンピューティング基盤について、従来業務システムを動かしてきた一般的なサーバの調達や運用と同じように考えることはできない。求められる演算性能が異なるのはもちろんのこと、膨大な電力消費や、効率的なサーバ冷却も求められる。 　選択肢の一つは、クラウドサービスやデータセンター事業者が提供する設備を利用することだ。一方で、AIで扱うデータや用途によっては、自社の管理下にコンピューティング基盤を持つことも選択肢になる。 　そうした中、初期費用3億円から、自社敷地内にAI向けのデータセンターを構築できる選択肢も登場した。高性能なGPUを稼働させるために必要な設備をまとめて提供し、オンプレミスでAI基盤を構築できるようにするというものだ。

　AI向けの小型データセンターを自社敷地内に設置できる選択肢としてこのほど発表されたのが、NTTPCコミュニケーションズ、ゲットワークス、フィックスターズの3社が2026年9月8日に提供を開始したオンプレミスAI基盤「水冷GPUコンテナDC-PKG」だ。 　40フィートのコンテナ型データセンターに、水冷GPUサーバや冷却設備、ネットワークおよびセキュリティ機器などを収容する。サーバの性能可視化や統合監視、運用支援も組み合わせ、AI基盤の設計・構築から運用までをまとめて提供する。 　クラウド上のGPUを利用する方法もあるが、なぜ自社の敷地にGPU基盤を構築する必要があるのか。3社は、背景として以下のような課題があると指摘する。 ・機密データの保護 ・ネットワーク上の制約 ・大容量データを転送する際の通信コスト ・遠隔地にある設備の運用負荷 　想定する用途としては、機密データを外部に持ち出すことなくAIに活用することや、設計データや生産ラインの映像データを活用するなど製造業やフィジカルAIでの活用などが挙げられている。 NVIDIA GPU搭載、納期は最短8カ月から 　水冷GPUコンテナDC-PKGは、水冷GPUサーバとコンテナ型データセンター設備、運用支援ソフトウェアがまとめて構成されている。コンテナ型データセンター内部には、水冷GPUを冷却するCDUチラー、空調設備、監視カメラなどを備える。 　GPUサーバには、「NVIDIA HGX B300」を搭載した「HPE ProLiant Compute XD685」を含む構成を用意。ファイアウォールやUTM（統合脅威管理）、ネットワークスイッチなども組み合わせている。これらを統合的に監視し、異常の早期発見やGPUリソースの効率的な利用にもつなげるとしている。 　参考価格は、GPUサーバ1台を搭載する「スモール構成」で初期料金が3億円から。月額料金は75万円から。納期は最短8カ月となっている。コンテナを設置するための建築・電源工事は含まれず、別途費用がかかるそうだ。