AIインフラの課題を一掃、“手のひらサイズのスーパーコンピュータ”の実力

　AIデータセンター市場が急速に拡大する一方で、CPUやGPUの高性能化に伴い、消費電力が増大し、放熱や電力効率、データ伝送といった物理的な限界がAIインフラの重要な課題となっている。また、AIコンピューティングリソースがクラウドやデータセンターに集中する現状では、必要なときにすぐ利用できないという制約も存在する。

　このような状況を解消するものとして注目されているのが、クラウドに依存せず、開発者が机上で高度なAI処理やプロトタイピング、ファインチューニングを行えるようにする“手のひらサイズのスーパーコンピュータ”だ。これを活用すれば、「画像AIによる不良品の検出」「医療画像を活用した異常検出」「ローカルRAG（検索拡張生成）による社内ナレッジ活用」など、多様なユースケースでリアルタイム処理を実現できる。

　さらに、機密データを外部に出すことなく大規模モデルを活用できるので、セキュリティを確保できる点も魅力だ。本資料では、同製品がAI環境において、どのようにビジネスや研究の生産性を向上させるのかを詳しく解説する。