Akamai、数千基のNVIDIA Blackwell GPUを導入し分散型AIプラットフォームを強化

公開日:2026年03月17日

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アカマイ・テクノロジーズは、グローバルな分散型クラウドインフラを強化するため、数千基のNVIDIA Blackwell GPUを取得・展開すると発表しました。これにより、AIの推論処理をユーザーに近い場所で高速に実行できるプラットフォームの構築を進めます。AIの実用化が進む中、処理の遅延が課題となっていますが、同社の広範なネットワークを活かすことで、この問題の解決を目指します。

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ポイント

1
数千基のNVIDIA Blackwell GPUをグローバルネットワークに分散配置
2
AI推論の遅延を最大2.5倍低減、コストを最大86%削減と発表
3
自動配送や手術支援ロボットなど、物理システムとの連携を視野に

推論時代のインフラ需要に対応

アカマイ・テクノロジーズは、NVIDIAの最新GPU「Blackwell」を数千基導入し、自社のグローバルな分散型クラウドインフラに展開します。この取り組みは、AIモデルの「推論」（学習済みモデルを使った処理）に特化したコンピューティングリソースを、世界中のユーザーに近い場所に配置するのが目的です。

同社クラウドテクノロジーグループのCOO兼ゼネラルマネージャー、アダム・カロン氏は、「Akamaiは推論時代のニーズに応えることに注力している」と述べています。中央集約的なデータセンターだけでは、地理的に離れたユーザーへのAI応答に遅延が生じやすく、データ転送コストもかかります。同社は、自身が持つ世界4,400拠点以上のエッジネットワークを活かし、これらの課題の解決を図ります。

低遅延とコスト削減を実現

このプラットフォームにより、AI推論ワークロードは最適な場所に自動的に振り分けられます。同社によれば、従来の大規模クラウド事業者のインフラと比べて、処理の遅延を最大2.5倍低減し、推論にかかるコストを最大86%削減できるとしています。

具体的には、専用GPUクラスターによる高性能な推論処理、データを外部に出さずに行えるローカルでのモデル微調整、自社データに基づくモデル最適化などが可能になります。これにより、データのプライバシー保護や地域の規制対応にも配慮できるとしています。

物理世界との連携を視野に

この分散型アーキテクチャは、自動配送システムやスマートグリッド、手術支援ロボット、高度な不正検知など、現実世界の物理システムと連携するAI（フィジカルAIやエージェント型AI）の基盤としての役割も期待されています。リアルタイム性が求められるこうした分野では、低遅延で信頼性の高い推論処理が不可欠です。

アカマイは2025年10月に「Akamai Inference Cloud」を発表するなど、AI推論インフラの強化を続けてきました。今回のBlackwell GPUの大規模導入は、その戦略をさらに推し進めるものです。