DatabricksとNVIDIA、エージェントAI時代の基盤を構築

AI Runtime：サーバーレスNVIDIA GPU

Databricksは、サーバーレスコンピューティングレイヤー「AI Runtime（AIR）」を発表しました。これは、インフラ管理の手間なく、NVIDIA A10およびH100 GPUへオンデマンドでアクセスできるようにするものです 。マルチノード分散トレーニングとマルチGPU対応はベータ版で、コンピュータビジョン、LLM、深層学習ベースのレコメンデーションシステム向けに設計されています 。

Databricks Free EditionでのGPUサポート

NVIDIA GPUアクセラレーションがDatabricksの無料ティアでも利用可能になり、開発者がAIエージェントをより手軽に試せるようになりました 。

モデルサービングの強化とエージェンティックAIスタック

拡大された協業には、エージェンティックワークロード向けのモデルサービングの改善や、Databricks Lakehouse内の統制されたエンタープライズデータ上で動作するNVIDIAのエージェント向けソフトウェアスタック（NVIDIA Agent Toolkit、NIMマイクロサービスなど）へのフルサポートが含まれます 。

NVIDIA CUDAアクセラレーテッドPhoton Engine

NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングは、Databricksの高性能SQLエンジン「Photon」に統合され、AIパイプライン向けのデータ前処理とETLを高速化します 。NVIDIAのCEO、ジェンスン・フアン氏は、このアクセラレーションを実現するライブラリの構築に5年を要したと述べています 。

協業を促進する業界トレンド

エージェンティックAIの台頭

このパートナーシップは、静的なAIモデルから自律的でマルチステップのAIエージェントへの移行を明確に意識しています。Databricksのレポートによると、2026年に向けて自律型AIシステムの採用が327% も急増しています 。

CPUが新たなボトルネックに

NVIDIAとDatabricksは、AIエージェントのパフォーマンスが今や、GPUのスループットだけでなく、プランニングやツール呼び出し、メモリループを実行するホストCPUによって制限されると考えています。Vera CPUは、このギャップを埋めるために設計されています 。

統制されたデータが基盤に

エージェントは、統制された高品質なエンタープライズデータに基づいて行動しなければならない、というのが中核的なトレンドです。この協業では、NVIDIAのアクセラレーションをDatabricksの「Unity Catalog」で統制されたLakehouseにもたらし、エージェントがサイロ化された（分断された）情報源ではなく、信頼できるデータに基づいて推論できるようにすることを重視しています 。

エコシステムの拡大

Databricksは、オープンプロトコル（エージェントスキル共有のための「OpenSharing」）やエージェント構築ツール（「Agent Bricks」、エージェントメモリ用「Lakebase」）への投資も進めています。同時にNVIDIAは、HPEなどとの「AI Factory」パートナーシップを拡大しており、この協業は、標準化されたプロダクショングレードのエージェントインフラへの幅広い業界の動きの中に位置づけられます 。

まとめ

このパートナーシップは、サーバーレスNVIDIA GPUでのトレーニングからNVIDIA Vera CPUでの推論・オーケストレーションに至るまで、AIエージェントのライフサイクル全体をカバーし、すべてをDatabricks Lakehouseのデータ統制に結びつけることを目指しています。