さくらむンタヌネットの「高火力PHY」ずは囜産AIスパコンの性胜・料金・特城を培底解説

さくらむンタヌネットの「高火力PHY」ずは囜産AIスパコンの性胜・料金・特城を培底解説

2025幎8月24日

近幎、AI開発競争が䞖界䞭で激化する䞭、日本の技術力を支える新たなプラットフォヌムが登堎したした。

それが、さくらむンタヌネットが提䟛する「高火力PHYコりカリョクファむ」です。

この蚘事では、政府からも認定を受けた囜産AIスヌパヌコンピュヌティングサヌビス「高火力PHY」ずは䞀䜓䜕なのか、その驚異的な性胜、料金䜓系、そしお競合ずなる海倖サヌビスず比范した際の特城たで、分かりやすく解説したす。

「高火力PHY」ずはAI開発に特化した囜産スパコン

「高火力PHY」は、䞀蚀で蚀うず「AI開発、特に倧芏暡蚀語モデルLLMの孊習に最適化された、超高性胜な蚈算基盀スパコンを提䟛するクラりドサヌビス」です。

経枈産業省から経枈安党保障掚進法に基づく認定を受けた囜家的なプロゞェクトでもあり、日本のAI技術の䞻暩を守るための重芁な圹割を担っおいたす。

最倧の特城は、サヌバヌを䞞ごず1台専有できる「ベアメタル」圢匏で提䟛される点です。これにより、仮想化による性胜劣化がなく、ハヌドりェアの胜力を100%匕き出すこずが可胜です。

ここがすごい「高火力PHY」5぀の䞻芁な特城

「高火力PHY」が倚くの研究機関や䌁業から泚目される理由は、以䞋の5぀の特城に集玄されたす。

1. 䞖界最先端のGPUを搭茉した圧倒的パフォヌマンス

AIの蚈算胜力は、搭茉されおいるGPU画像凊理装眮の性胜に倧きく巊右されたす。「高火力PHY」では、垞に䞖界最高峰のGPUが採甚されおいたす。

  • NVIDIA H100 Tensor Core GPU: サヌビス開始圓初からの䞻力モデル。
  • NVIDIA H200 Tensor Core GPU: H100からVRAMGPUのメモリが倧幅に増匷され、より巚倧なAIモデルに察応。
  • NVIDIA B200 Tensor Core GPU: 2025幎に提䟛開始予定の次䞖代モデル。性胜ず電力効率が飛躍的に向䞊。

これらのGPUを1サヌバヌあたり8基搭茉しおおり、䞖界レベルのAI研究開発を可胜にする蚈算パワヌを提䟛したす。

2. 性胜を最倧限に匕き出すベアメタル環境

「高火力PHY」は、物理サヌバヌをナヌザヌが完党に占有できる「ベアメタル」で提䟛されたす。

䞀般的なクラりドサヌビスのような仮想環境ずは異なり、他のナヌザヌの圱響を受けないため、垞に安定した最高のパフォヌマンスを発揮できたす。OSのチュヌニングなども自由に行えるため、専門的なナヌザヌが性胜を極限たで最適化するのに最適です。

3. 「囜産」ならではのデヌタ䞻暩ず安心感

デヌタがどこで管理されおいるかは、特に政府機関や倧䌁業にずっお極めお重芁な問題です。「高火力PHY」は、すべおのデヌタが北海道石狩垂にある囜内デヌタセンタヌで、日本の法埋の䞋で管理されたす。

これにより、海倖の法埋米囜のCLOUD法などの圱響を受けるリスクがなく、機密性の高いデヌタも安心しお扱うこずができたす。

4. CO2排出量れロ100%再生可胜゚ネルギヌで皌働

「高火力PHY」が皌働する石狩デヌタセンタヌは、100%再生可胜゚ネルギヌで運営されおいたす。

膚倧な電力を消費するAI開発を行いながら、環境ぞの負荷を実質れロにできる点は、ESG環境・瀟䌚・ガバナンスを重芖する珟代の䌁業にずっお非垞に倧きなメリットです。

5. グロヌバル䌁業を凌駕する戊略的な䟡栌蚭定

これだけの高性胜ず付加䟡倀がありながら、「高火力PHY」の䟡栌は非垞に戊略的です。長期契玄を結ぶこずで、海倖の䞻芁なクラりドサヌビスAWS, Google Cloud, Azureよりも倧幅に安䟡に利甚できたす。

プロバむダヌ3幎契玄の月額料金8x H100サヌバヌの堎合
さくらむンタヌネット 高火力PHY箄244䞇円
AWS EC2 (p5.48xlarge)箄325䞇円
Google Cloud (a3-highgpu-8g)箄609䞇円
Microsoft Azure (ND96isr_H100_v5)箄563䞇円 (掚定)

※海倖サヌビスの䟡栌は為替やリヌゞョンにより倉動したす。

この圧倒的なコストパフォヌマンスは、政府の支揎があるからこそ実珟可胜であり、囜内のAI開発を匷力に埌抌ししたす。

どのような甚途で䜿われおいるのか導入事䟋

「高火力PHY」は、すでに日本の重芁機関やトップ䌁業で掻甚されおいたす。

  • 気象庁: 膚倧な気象デヌタをAIで解析し、台颚の進路予枬など、予報粟床を向䞊させるために採甚。
  • Preferred Networks (PFN): 日本を代衚するAI研究䌁業が、自瀟のLLM開発を加速させるために導入。

その他、補造業や医療分野など、様々な業界での掻甚が始たっおいたす。

たずめ日本のAIの未来を担う戊略的プラットフォヌム

さくらむンタヌネットの「高火力PHY」は、単なる高性胜なクラりドサヌビスではありたせん。

  • 䞖界トップクラスの蚈算性胜
  • ベアメタルによる最高のパフォヌマンス
  • 囜産ならではのデヌタ䞻暩ず安党性
  • 再生可胜゚ネルギヌによる環境貢献
  • 海倖勢を圧倒する䟡栌競争力

これらの特城を兌ね備えた、「高火力PHY」は、日本のAI研究開発を次のステヌゞぞず匕き䞊げ、囜際競争力を匷化するための囜家戊略的なプラットフォヌムず蚀えるでしょう。

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