AIインフラストラクチャ

AIインフラストラクチャ（AI Infrastructure）とは、大規模なAIモデルの学習・推論・運用を支える計算基盤の総称です。GPUクラスター、高速ネットワーク、大容量ストレージ、MLOpsプラットフォームが主要コンポーネントです。

**AIインフラの主要コンポーネント：**

**1. コンピューティング（Compute）** - **GPU**：NVIDIA H100/H200が学習の主力。CUDA並列処理 - **TPU**：Google独自のAI特化チップ。TensorFlow最適化 - **AI特化チップ**：Cerebras・Groq・SambaNova等の新興NPU - **クラスター構成**：数千〜数万GPUをノード単位で並列接続

**2. ネットワーク** - **InfiniBand / NVLink**：GPU間の超高速インターコネクト（数百Gbps） - **RDMA（Remote Direct Memory Access）**：ノード間メモリを直接共有 - **トポロジー設計**：Fat-Tree・Dragonfly等でボトルネックを最小化

**3. ストレージ** - **分散並列ファイルシステム**：Lustre・GPFS等でPB級データを高速アクセス - **NVMe SSD**：高速チェックポイント保存 - **オブジェクトストレージ**：学習データセット・モデルアーティファクトの長期保存

**4. ソフトウェアスタック** - **CUDA / ROCm**：GPU並列計算ライブラリ - **DeepSpeed / Megatron-LM**：分散学習フレームワーク - **Ray / Slurm**：クラスタースケジューリング

**2024〜2026年の投資状況：** MicrosoftはOpenAIへ数百億ドル投資、Amazonはアンソロピックに数十億ドル投資するなど、AIインフラへの設備投資が激増。NVIDIAのH100は1GPU100万円超の高値が続きました。

企業がLLMを活用する際、クラウドAPI（コスト・スピード優先）とオンプレミスGPUクラスター（セキュリティ・コスト長期最適化）の選択が戦略上の重要課題となっています。