ソフトバンク株式会社はAI向けクラウドサービス「AIデータセンター GPUクラウド」を2026年10月から提供すると発表した。日本国内のAIデータセンターと「Infrinia AI Cloud OS」を組み合わせ、AIモデル開発から推論まで幅広い処理を支援する。
ソフトバンク、AI向けGPUクラウドを10月提供
ソフトバンクは2026年5月25日、新たな成長戦略「Activate AI for Society」の一環として、ネオクラウド事業による「AIデータセンター GPUクラウド」を2026年10月から提供すると発表した。
提供開始に先立ち、ベータ版を同日から展開し、ソフトバンクおよびグループ会社で利用を始めている。
同サービスは、AIデータセンター向けソフトウエアスタック「Infrinia AI Cloud OS」と、ソフトバンクが国内に整備したAI計算基盤を組み合わせたクラウドサービスである。
Kubernetes as a Service（KaaS※）や、LLM向け推論機能をAPIとして提供するInference as a Service（Inf-aaS）に対応し、AIモデルの学習から推論、データ処理まで幅広いワークロードを実行できる構成となる。
基盤には「NVIDIA GB200 NVL72」など最先端GPUを採用する。NVIDIA NVLinkによるGPU間通信や高性能ストレージを組み合わせることで、マルチテナント環境でも大規模言語モデルの学習や複雑な推論処理に対応可能としている。
また、GPU管理やKubernetes運用を一元化し、自動化によって運用負荷やコスト削減を図る。
さらに、ソフトバンクは今後の構想として、「AIデータセンター GPUクラウド」と「AI-RAN」を統合し、分散型AIインフラの構築を目指す方針を示した。
通信基盤を活用した「Telco AI Cloud構想」に基づき、低遅延かつ高信頼なソブリンAI基盤の実現を進める考えである。
※KaaS：Kubernetes環境をクラウド上で提供するサービス形態。コンテナ化されたアプリケーションの運用や拡張を自動化し、管理負荷を軽減できる。
国内AI基盤強化へ期待と課題
今回の取り組みは、日本国内でAI計算基盤を確保したい企業にとって選択肢拡大につながる可能性がある。
特に生成AIでは、大量のGPU資源と安定した運用環境が求められており、国内で完結するクラウド基盤への需要は今後も高まるとみられる。
また、AIモデルの学習から推論までを単一基盤で管理できれば、開発効率の向上も期待できる。コンテナ管理やスケーリングの自動化が進めば、AI導入時の運用負担を抑えやすくなり、人材不足を補う一助にもなるだろう。
一方で、高性能GPUを用いたAI基盤の整備には大規模な設備投資が避けられないはずだ。
電力消費や冷却コストも増加しやすいため、安定運用には継続的なインフラ投資が必要になると考えられる。AI需要の拡大が続く中で、供給能力をどこまで維持できるかも重要な論点になるだろう。
さらに、国内AIクラウド市場では海外大手企業との競争激化も予想される。
クラウドサービスは価格競争だけでなく、開発支援やセキュリティー、データ管理体制など総合力が問われる領域であるため、今後はソフトバンクがどこまで差別化できるかに注目が集まりそうだ。
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