Vultr、HPE、NVIDIAが次世代AIデータセンターを構築——HPE Discover Las Vegas 2026で明らかに

• AI性能： FP4精度で最大1,440 PFLOPS
• メモリ： GPUあたり279 GBのHBM3eメモリ、ラック全体で37 TB（メモリ帯域幅はGPUあたり8 TB/s）
• アーキテクチャ： 1兆パラメータを超える大規模AIモデルの学習、ファインチューニング、リアルタイム推論に最適化
• 冷却： 全液冷設計で、HPEのAIファクトリーアーキテクチャに統合

GB300 NVL72は「新しい推論/学習のワークホース」と位置づけられ、トークンあたりコストを明確に意識した設計思想が特徴です。これは業界全体がAIモデルの実運用（推論）へと軸足を移していることを反映しています。NVIDIAの製品ページによれば、Blackwell GPUと比較してFP4 Tensor Core FLOPSが1.5倍、アテンション性能が2倍向上しています。

高速ネットワーキング：AI推論の背骨

本展開では、高速ネットワーキングが基盤的要素として極めて重要です。NVIDIA GB300 NVL72システム群はNVIDIA Spectrum-X Ethernetネットワーキングで相互接続されます。これはロスレスで高スループットのEthernetファブリックであり、マルチノードAIワークロードにおけるボトルネックを排除するよう設計されています。

具体的には、400GbEおよび800GbEインターコネクト、光トランシーバ、NVIDIA Spectrum-X Ethernetスイッチ、SuperNICが採用されます。このファブリックがなければ、エンタープライズレベルの推論スループットを実現しようとすると、深刻なレイテンシと帯域幅のボトルネックが発生します。NVIDIAのエンタープライズリファレンスアーキテクチャ（NVL72 AI Factory向け）でも、このデュアルプレーン構成が大規模AI学習・推論とリアルタイムアプリケーションを支える設計であることが確認されています。

戦略的シフト：学習から推論へ

本インフラは学習と推論の両方をサポートしますが、今回の発表では企業がAI推論（本番展開） に学習と同様の重点を置き始めていることが強調されています。その兆候は以下の通りです。

• GB300 NVL72は「テスト時スケーリング推論およびAI推論タスク」向けに設計
• トークンあたりコストという指標で明確に語られ、価値の基準が学習スループットから推論アウトプットへと移行
• HPEのイベント全体を通じたメッセージは、セキュリティ・ガバナンス・規模・主権を備えた本番AIの実現に焦点

企業が実験段階を卒業し、本番環境でAIモデルを大規模に展開するためのインフラを求めていることが明確になりました。

HPE Discover Las Vegas 2026のその他の発表

Vultr提携以外にも、HPEは関連する複数の取り組みを発表しました。

• エージェンティックAIの推進： HPEはNVIDIAと連携し、セキュリティ、ガバナンス、規模、主権を重視した「エージェンティックAI」の本番投入を目指す広範なイニシアチブを発表
• 顧客導入事例： S k y Co., Ltd.がNVIDIA AI Computing by HPEポートフォリオの一部としてHPE Private Cloud AIを導入
• アルゼンチンのNubax： アルゼンチン初の従量課金型AI-as-a-Serviceモデルを開始。サプライチェーン予測が62.5%改善、待ち時間が35%短縮、コストが40%削減。NVIDIA AI Computing by HPEを採用

エンタープライズAIにとっての意味

VultrがHPEとNVIDIAを選んだことは、大きな転換点を示しています。世界最大の非公開ハイパースケーラーであるVultrは、企業顧客が学習とリアルタイム推論の両方をクラウド規模で扱えるインフラを必要としていると確信しているのです。NVIDIAのラックスケールGPUコンピューティングとHPEのファクトリーアーキテクチャ、液冷技術、サービスを組み合わせることで、Vultrは次世代のエンタープライズAIワークロード——モデル学習から1兆パラメータモデルの本番推論まで——に応える態勢を整えています。