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生成AI技術の急速な普及に伴い、企業はこぞってAIデータセンターの構築を進め、ハードウェアリソースの需要も高まっています。しかし、AI導入には依然として多くの技術的・管理的課題が存在します。台湾発の計算リソース管理プラットフォーム「AI-Stack」を提供するINFINITIXは、GPUやサーバーの利用効率を大幅に向上させることで、企業のAI導入を支援しています。 INFINITIXのCEO、ウェンユー・チェン氏は「近年、INFINITIXはAPACへの進出を積極的に進めており、日本・韓国に拠点を設立し、東南アジアの販売チャネルも強化しています。COMPUTEXでも日韓からの関心が高く、今回のINTEROPではMiTAC Japan、Graidなどのハードウェアパートナーと連携し、ソフトウェアからサーバー、ストレージまで統合した効率的なAIソリューションを提案していきます」と語りました。 AI-Stackは、GPUリソースの分割・並列処理を可能にする独自技術を備え、マルチGPU構成にも対応可能です。GPU管理に加え、MLOps（機械学習運用）機能を搭載し、主要な開発ツールとの連携、リソースの分離・権限管理・クォータ制御、単発・バッチジョブの自動実行など、高度な管理機能を提供。開発者は用途に応じたGPUリソースやAI開発フレームワークを容易に選択でき、モデル構築からトレーニング、推論、デプロイまで一貫したAIインフラ環境を整備できます。企業のAI導入を加速する包括的なAIインフラ管理ソリューションを提供します。 MiTAC Computingは、MiTAC Holdings傘下の企業で、1990年代から省エネ型サーバーソリューションを提供。R&Dから製造、グローバルサポートまで一貫した体制で、ハイパースケールデータセンター、HPC、AI用途向けに最適化されたプラットフォームを展開。Interop Tokyo 2025では、最新のAI・HPCサーバー、液冷技術、OCPラック統合ソリューションを展示予定。詳細：https://www.mitaccomputing.com/jp シリコンバレーに本社を構えるGraid
長年にわたりAIインフラおよびGPUリソース管理分野において実績を積み重ねてきたリーディングブランド「INFINITIX」は、2025年のCOMPUTEXにて圧倒的な存在感を示した。同社は、東南アジア三大IT製品販売代理店の一つであるVSTECSと代理店契約を締結し、タイおよびマレーシア市場への展開を加速。展示会期間中には国内外の100社を超える顧客と商談を行い、約2〜3億円規模のビジネスチャンスが見込まれている。今回のCOMPUTEXを通じて、INFINITIXはAIリソーススケジューリングにおける先進技術を広く披露し、アジア市場での事業展開を強化する姿勢を明確に示し、多方面からの注目を集めた。 INFINITIXのCEOであるウェンユー・チェン氏は、今年初めて同社がCOMPUTEXに単独出展したことについて言及し、「近年、事業規模の拡大に伴い、出展ブースも年々拡大しています」と述べた。主力製品である「AI-Stack」は、あらゆるGPUリソースのボトルネックを解消する包括的なAIインフラ管理プラットフォームであり、その先進性が来場者の大きな関心を集め、ブースは連日盛況となった。また会期中、INFINITIXは「AI-Stack」の新バージョンを正式に発表。新たに搭載された4つの主要モジュール「ET、MaaS、GaaS、TaaS」は、AIの学習から導入・商用化に至るまで、全プロセスを包括的に支援する構成となっている。AI開発のあらゆるフェーズに深く入り込み、開発者にとっての理想的なワンストップ統合プラットフォームを提供する。これらの新技術の公開は市場の注目を集め、多くの潜在的ビジネスチャンスへとつながっている。 「アジア市場の発展は、当社にとって非常に重要な位置づけです。」と、INFINITIXのCEOチェン氏は強調する。近年、INFINITIXは韓国・日本に加え、タイ・マレーシア・シンガポールなど東南アジア地域への展開を積極的に推進してきた。今回、VSTECSタイおよびマレーシアとの提携を通じて、同地域における販売チャネルを一層強化したかたちだ。VSTECSは、東南アジアにおけるテクノロジー製品流通とソリューション提供の中核を担う重要ブランドであり、このたびのINFINITIXとの戦略的提携により、アジアAIインフラ市場の開拓がさらに加速される見通しだ。 包括的なAIインフラ管理プラットフォームである「AI-Stack」は、すでに金融、半導体、医療、製造など多様な分野で広く導入されている。INFINITIXはまた、デジタル発展部が推進する「産業ソフトウェア基盤およびデジタルサービス高度化プロジェクト」にも参画し、AI計算リソースプールの構築を共同で進めている。近年、ESGの概念が広がる中で、計算リソース管理技術への関心も高まっており、AI-Stackを通じた計算リソースの監視・最適化により、企業はハードウェア運用コストとCO₂（二酸化炭素）排出量の削減を実現。加えて、カーボンフットプリントの可視化やエネルギー監視との連携により、持続可能な価値を創出するビジネスモデルの構築を支援している。 INFINITIXのCOOであるゾンイー・チェン氏は次のように述べている。同社は、NVIDIAから世界でも稀少な「ソリューションアドバイザー（Solution Advisor）」として認定されているだけでなく、主力製品「AI-Stack」が2025年COMPUTEXにて「Best Choice
COMPUTEXへ出展 AIインフラに革命を起こし、次世代へ導く Leading the Next Frontier in GPU Resource Management
導入事例
製品の画像検査にAI導入を計画 超硬ドリルやエンドミル、金属加工機器などの製造企業、ユニオンツール。電子回路基板に部品を固定し、配線を行うための微細な穴を開ける「PCBドリル」で世界シェアをリードする。世界を代表する半導体メーカーの高集積なCPU、GPUなどの部品が稼働するためには、同社のドリルが基板に開ける「穴」が不可欠だ。 ユニオンツールの高い技術を支えているのが、製品を製造する装置の開発までを含めた徹底した内製化である。同社の篠﨑亮氏（生産技術部 副部長）は次のように語る。 「当社は“何でも自分たちで作る”という企業文化が根付いています。プリント基板(PCB)メーカーなどのお客さまが求める製品を実現するため、製造装置も自前で開発し、オーダーメイドで製品を製造しています」 GPUやCPU向けのパッケージ基板メーカーをはじめ、中国や北米などに多くの顧客を抱え、カスタム製品を製造する。製品の種類は常時1000点以上、ドリルの刃先などの試作品だけでも1万点を超える。 当然ながら、製造工程では検査が重要な役割を果たす。製品検査は全数検査と抜き取り検査の場合があるが、PCBドリルの刃先は髪の毛よりも細く、肉眼によるチェックが難しいため、作業者が顕微鏡をのぞき込んでチェックする。 この作業は負担が非常に大きく、熟練を要する。将来の人手不足を考えると、人の技量に頼った検査体制を持続するのは難しい。そこで篠﨑氏が所属する生産技術部は、2023年からAI（人工知能）を用いた画像検査の検討を始めた。 「製品をカメラで撮影して、ゴミの付着や汚れなどによる不良品を検出するわけですが、問題はスピードでした。ベテランの作業者なら、複数のドリルを一度の目視でチェックできるため、1秒間に数本は処理できます。同じことを機械にさせようと思うと、AIによって高速で処理して、スループットを上げなければ追いつかないことが分かりました」（篠﨑氏） こうした課題を解決するため、GPUを活用したAI検査装置の開発に至った。
ソリューション
AIと深層学習が企業の競争力の中核となる現代において、AIソフトウェアの性能を最大限に引き出すには、安定かつ高効率な計算リソースの支援が不可欠です。しかし、従来のサーバーアーキテクチャやデプロイ方式では、現在のAIモデルの学習および推論に求められる膨大な計算能力や柔軟なリソーススケジューリング要求に応えることは困難になっています。 この課題に対し、INFINITIXが開発した「AI-Stack」プラットフォームは、AIインフラ管理とGPUリソースのスケジューリングを包括的に支援する、モジュール化・スケーラブルなソリューションを提供します。AI時代の計算基盤に求められる柔軟性と拡張性を兼ね備えた、次世代の統合プラットフォームです。 一、現代の課題：AIソフトウェアとサーバー統合の壁 AIモデルの規模が数百万から数千億パラメータへと急速に拡大する中、AIプロジェクトの学習・推論フェーズにおける計算能力、メモリ、I/O性能への要求も日々高まっています。 企業がAI基盤を構築・拡張する際には、技術選定の複雑さに加え、運用コスト、拡張性、リソース効率といった複数の要件を同時に考慮する必要があります。特に、GPU価格の高騰やハードウェアの多様化が進む現在、異種ハードウェアの統合、リソースの遊休化の回避、マルチテナント環境での共用といった課題は、企業がAI戦略を実行する上で大きな障壁となっています。 AIモデルの計算需要は急激に増加し、企業が直面する主な課題とその内容は以下の通りです： 課題 概要 異種ハードウェアの統合が困難 NVIDIAやAMDなど複数ベンダーのGPUが混在し、統一的な展開やリソース配分が難しい
注目記事
Nano Bananaは、2024年5月ではなく2025年8月にLMArenaで初めて確認された実験的なAI画像編集モデルです。このモデルは正式にアナウンスされておらず、商用利用も不可能で、Googleが開発元である可能性を示す強力な証拠とともに、テストプレビューとしてのみ存在しています。公式ドキュメントが存在しないにもかかわらず、ユーザーテストでは卓越した自然言語ベースの画像編集能力が実証されており、特にキャラクターの一貫性とシーンの保持において、Flux Kontextなどの競合他社を大きく上回っています。このモデルはAdobe Photoshopの支配的地位を脅かす可能性があるとして前例のない興奮を生み出していますが、その謎めいた状態、限られたアクセシビリティ、技術文書の欠如により、本番環境への展開は妨げられています。 現在の状況：話題沸騰にもかかわらず正式リリースなし 2025年8月現在、Nano Bananaは正式にリリースされていません。このモデルはLMArenaの画像編集アリーナでの実験的テストにのみ存在し、ブラインド比較バトルでランダムかつ予測不可能に出現します。どの企業も正式に所有権を主張していませんが、状況証拠はGoogleを強く示唆しています：Logan Kilpatrick（Google AI Studio責任者）が2025年8月19日にバナナの絵文字を投稿し、Naina
GPT-5リリースの背景：期待と現実のギャップ 2025年8月7日、OpenAIは待望のGPT-5を正式にリリースしました。しかし、期待された革命的なブレークスルーとは異なり、このリリースは前例のないユーザーの反発を引き起こしました。CEOのSam Altmanがリリース前に投稿した「デス・スター」の画像は、世界を変える重大なイベントを示唆していましたが、実際の製品は多くのユーザーを失望させました。 OpenAIの公式発表によると、GPT-5は「統一AIモデル」として位置づけられ、oシリーズの推論能力とGPTシリーズの高速応答を統合しています。しかし、初期のユーザー体験は複数の深刻な問題を明らかにし、コミュニティではGPT-5を「センセーショナルな失敗」と評価する声が上がりました。 GPT-5論争の核心：ユーザー批判とテスト分析 強制的なモデル移行が信頼危機を引き起こす GPT-5のリリースと同時に、OpenAIは一夜にして8つの人気レガシーモデル（GPT-4o、o3、o3 Proなど）を削除しました。ユーザーが「AI史上最大の詐欺的な入れ替え」と呼ぶこの決定は、ユーザーの信頼を深刻に損ないました。多くの有料ユーザーは、これらのモデルに日常業務を依存していたため、突然の削除によってワークフローが中断されたと報告しています。 あるユーザーは共有しました：「GPT-4oは私にとって単なるツールではなく、不安、うつ病、人生で最も暗い時期を乗り越えるのを助けてくれました。」この感情的なつながりの断絶により、OpenAIは前例のない信頼危機に直面しています。 モデル品質論争：テストデータが真実を明らかに
世界の二大経済大国が数日間のうちに相次いで人工知能ガバナンスに関する競合するビジョンを発表し、アジア全体でAIがどのように発展するかを再形成する技術的分岐を生み出している。2025年7月23日、トランプ大統領は「AIレースに勝つ」サミットでアメリカのAI行動計画を発表し、その3日後、中国の李強首相は上海の世界人工知能会議でグローバルAI協力組織を提案した。これらの異なるアプローチは、競合する技術標準以上のものを表している。それらは、根本的に異なる価値観、ガバナンスモデル、技術アーキテクチャを持つ2つの異なるAIエコシステムの出現を示している。 アメリカのフレームワーク：規制緩和によるイノベーション トランプのAI行動計画は、イノベーションの加速、アメリカのAIインフラ構築、国際AI外交とセキュリティのリーダーシップという3つの柱を中心としている。この計画の最も特徴的な点は、AIシステムにおける「イデオロギー的中立性」の義務付けであり、誤情報、多様性、公平性と包摂（DEI）、気候変動への言及を削除するためNISTのAIリスク管理フレームワークの改訂を指示している。 政権は規制の先取りに関して積極的な立場を取っており、トランプはサミットで「我々は単一の連邦基準を持たなければならない。50の異なる州がこの産業を規制するのではない」と宣言した。この計画は「負担の大きい」AI規制を持つ州に対してAI関連の連邦資金を差し控えると脅しているが、「負担の大きい」をどのように定義するかについては沈黙を保っており、複数の管轄区域で事業を展開する企業に大きな不確実性を生み出している。 インフラ開発が重要な位置を占めており、政権は連邦の土地と資源を活用してデータセンター建設を迅速化している。計画は既存の電力網を安定化させながら「技術的フロンティアにある新しいエネルギー生成源」を受け入れることを求めているが、具体的な内容は曖昧なままである。このインフラ推進はAI開発の計算需要に直接対応しているが、中国の設備容量が2024年に16％増加した一方で、米国の容量は停滞したままである。 輸出面では、商務省と国務省が同盟国に「安全なフルスタックAI輸出パッケージ」を提供し、アメリカの技術を単独のコンポーネントではなく統合エコシステムとして位置づけている。このアプローチは、技術的依存関係を作り出すと同時に、同盟国がAI展開において米国の標準と価値観を採用することを確実にすることを目的としている。 中国のビジョン：多国間主義による包括的発展 世界人工知能会議での中国の対案は、まったく異なる哲学を提示している。李強首相は「グローバルAIガバナンスは依然として断片化されている」と強調し、暫定的に上海に本部を置く新しいグローバルAI協力組織を通じた国際協力を呼びかけた。 中国のアプローチは、先進国と発展途上国の間の「インテリジェンス格差」に明確に対処している。会議では、技術移転、能力構築、共有AIインフラストラクチャに焦点を当てた国際オープンソースAI協力イニシアチブとBRICS AI産業協力ネットワークが立ち上げられた。これにより、中国はグローバルサウスの擁護者として位置づけられ、西洋の技術覇権に代わる選択肢を提供している。
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