CompalとVerdaがAIインフラで戦略提携、欧州・APACに次世代GPUクラウドを展開

液体冷却は空冷よりも効率的に熱を処理できるため、次のような用途に適しています。

• 大規模AIモデルの長時間トレーニング
• 高スループットのAI推論
• 多数のAIエージェントが同時に動作するアプリケーション

このような設計により、クラウド環境での安定した長時間計算と高いGPU密度を実現できるとされています。

GPUクラスター需要の拡大

AIインフラ需要の高まりは、別の大型取引からも見えてきます。日本のIT企業Datasectionは、Compalから**NVIDIA B300 GPUを搭載したサーバー635台（計5,080 GPU）を購入する契約を締結しました 。投資額は約3億2500万ドル（約516億円）**とされています 。

同社はこの設備を、次世代AIデータセンターの中心的な計算基盤として利用する計画で、世界的なクラウドサービス需要に対応する大規模計算能力を確保する狙いがあります 。

AI時代の「ボトルネック」はGPU

CompalとVerdaの提携、そしてDatasectionの大型調達は、共通のトレンドを示しています。それは、AIサービスの拡大においてGPUクラスタが最も重要なインフラ資源になっているという点です。

生成AI、エージェント型AI、巨大言語モデルなどの普及により、クラウド事業者やデータセンター運営企業は、数千から数万規模のGPUを確保する競争に入っています。

CompalのようなサーバーODMメーカーは、こうした需要に対しAIデータセンターの基盤となるハードウェア供給側として存在感を強めています。一方、VerdaやDatasectionのような企業は、GPUクラスターを利用してAIクラウドサービスを提供するインフラ運用側として市場を拡大している状況です。

なお、公開情報の多くは企業発表に基づいており、具体的なデータセンターの設置場所、稼働開始時期、電力容量などの詳細は現時点では明らかになっていません。