AI向けハイブリッドクラウド戦略：オンプレミス vs クラウドGPUの経済性と意思決定フレームワーク

2025年12月8日更新

2025年12月アップデート： クラウドGPUの経済性は劇的に変化した。AWSは2025年6月にH100の価格を44%引き下げ（約7ドル/時から約3.90ドル/時へ）、HyperbolicなどのバジェットプロバイダーはH100を1.49ドル/時、H200を2.15ドル/時で提供している。H100の購入価格は25,000〜40,000ドルで安定し、8-GPUシステムは350,000〜400,000ドル。損益分岐点分析では、稼働率60〜70%以下ならクラウドが有利で、1日12時間以下の利用ならレンタルの方が経済的となった。GPUレンタル市場は33.4億ドルから339億ドルへ成長見込み（2023〜2032年）で、柔軟な消費モデルへのシフトを反映している。ただし、Blackwellシステムは割り当て制約が続いており、オンプレミスでのアクセス確保が戦略的な差別化要因となっている。

GPUインフラの経済性は、AIチームにパラドックスを突きつける。クラウドプロバイダーは8基のNVIDIA H100 GPUに月額35,000ドルを請求する一方、同じハードウェアを購入すれば初期費用は240,000ドルで済む。¹ 大規模言語モデルを訓練する組織は月額200万ドルを超えるクラウド請求書に直面するが、同等のオンプレミスインフラを構築するには、ほとんどの企業が持ち合わせていない専門知識が必要だ。クラウドとオンプレミスのGPUデプロイメントの選択は、今後数年間の財務結果と技術的能力の両方を決定づける。

MobiDevの最近の分析によると、クラウドGPUのコストは継続使用からわずか7〜12ヶ月でオンプレミスデプロイメントと損益分岐点に達する。² 計算は単純に見えるが、冷却コスト、電力インフラ、GPUクラスターの維持に必要なエンジニアリング人材を考慮すると複雑になる。先進的な組織は現在、実験にはクラウドの弾力性を活用しながら、予測可能なワークロードにはオンプレミス容量を構築するハイブリッド戦略を展開している。

クラウドGPUの真のコストは時間単価を超える

AWSはH100インスタンスに時間あたり4.60ドルを請求するが、メーターは止まることがない。³ 単一の大規模言語モデルを3ヶ月間訓練すると、コンピュート費用だけで100,000ドルが積み上がる。データエグレス料金がさらにコストを上乗せし、AWSは月間10TBを超えるデータ転送に対してGBあたり0.09ドルを請求する。⁴ 訓練データセットをリージョン間やクラウドプロバイダー間で移動する組織は、6桁の転送費用に直面する。

リザーブドインスタンスはコストを40〜70%削減するが、3年間のコミットメントに縛られる。⁵ GPU分野は非常に急速に進化するため、今日のH100は明日にはレガシーハードウェアとなる。2021年にV100 GPUの3年間リザーブドインスタンス契約を結んだ企業は、今や競合他社が1ドルあたり9倍のパフォーマンスを発揮するH100をデプロイするのを眺めている。⁶

クラウドプロバイダーは隠れたコストをGPUオファリングにバンドルしている。ネットワーク接続ストレージは月額GBあたり0.10ドルで、控えめな1PBのデータセットでも年間100,000ドルが追加される。⁷ ロードバランサー、APIゲートウェイ、監視サービスが費用を膨らませる。組織はしばしば、すべてのサービスを考慮すると、「シンプルな」クラウドデプロイメントのコストが当初のGPU見積もりの3倍になることを発見する。

オンプレミスデプロイメントは大きな資本を必要とするが、長期的な節約をもたらす

オンプレミスGPUインフラの構築には、相当な初期投資が必要だ。8基のNVIDIA H100 GPUはハードウェアだけで240,000ドルかかる。⁸ 電力と冷却インフラは、単一の40kWラックで150,000ドルが追加される。GPU間400Gbps通信が可能なネットワークスイッチは50,000ドル。データセンタースペース、冗長電源システム、人員配置を考慮する前に、インフラ総投資額は500,000ドルに近づく。

LenovoのTCO分析は、継続的なAIワークロードを実行する組織にとって、オンプレミスGPUインフラは18ヶ月以内に投資回収できることを示している。⁹ スケールでの計算は説得力がある。100-GPUクラスターの構築には300万ドルかかるが、年間クラウドコストは420万ドルに達する。3年後、オンプレミスデプロイメントは960万ドルを節約しながら、ハードウェア、ソフトウェア、データの完全な制御を提供する。

オンプレミスインフラの運用費用は予測可能だ。電力コストは平均kWhあたり0.10ドルで、40kW GPUラックで年間35,000ドルに換算される。¹⁰ 冷却は電力コストに30%を追加する。保守契約は年間ハードウェアコストの10〜15%。これらの継続的な費用を含めても、オンプレミスデプロイメントは5年間でクラウド同等品より65%安くなる。

ハイブリッドアーキテクチャは柔軟性とコスト最適化のバランスを取る

先進的なAI組織は、クラウドとオンプレミスインフラの両方を活用するハイブリッド戦略を展開している。Anthropicはコア訓練インフラをオンプレミスで維持しながら、実験的ワークロードにはクラウドにバーストする。¹¹ このアプローチは、迅速なスケーリングの柔軟性を維持しながら固定費を最小化する。

Introlは、257のグローバルロケーションで組織がハイブリッドGPU戦略を実装するのを支援し、単一ラックから100,000 GPUインストールまでのデプロイメントを管理している。¹² 当社のエンジニアは、コスト、パフォーマンス、可用性の要件に基づいてオンプレミスとクラウドインフラ間でワークロードをシームレスに移動するアーキテクチャを設計する。組織はベンダーロックインなしでクラウドの柔軟性を得られる。

ワークロードの特性が最適な配置を決定する。数週間にわたって一貫したGPUアクセスを必要とする訓練実行はオンプレミスに属する。需要が変動する推論ワークロードはクラウドデプロイメントに適している。開発およびテスト環境はクラウドの弾力性から恩恵を受ける。本番システムは所有インフラの予測可能性を要求する。重要なのは、ワークロードパターンをインフラ経済性にマッチさせることだ。

GPUインフラ投資の意思決定フレームワーク

組織は、クラウドとオンプレミスGPUデプロイメントを選択する際に5つの要素を評価すべきだ：

稼働率：クラウドは稼働率40%を超えると高額になる。1日10時間以上GPUを稼働させる組織は、オンプレミスインフラで節約できる。¹³ 月間平均GPU時間を計算し、クラウド時間単価を掛け合わせる。年間コストがオンプレミスハードウェアコストの50%を超える場合、自社インフラの構築が財務的に理にかなう。

ワークロードの予測可能性：安定したワークロードはオンプレミスデプロイメントに適している。変動的または実験的なワークロードはクラウドに向いている。6ヶ月間のワークロードパターンをマッピングする。一貫したベースラインはオンプレミスの機会を示す。劇的なピークと谷はクラウドの柔軟性に価値があることを示唆する。

技術的専門知識：オンプレミスインフラには専門スキルが必要だ。GPUクラスター管理、InfiniBandネットワーキング、液体冷却システムには専門知識が必要だ。既存のHPCチームを持たない組織は、熟練した人材に年間500,000ドルを見込むべきだ。¹⁴ クラウドデプロイメントは多くの複雑さを抽象化するが、それでもクラウドアーキテクチャの専門知識は必要だ。

資本の利用可能性：オンプレミスインフラには相当な初期資本が必要だ。リースオプションは存在するが、総コストを20〜30%増加させる。¹⁵ クラウドは運用費用モデルで運営され、他の投資のために資本を温存する。組織の資本構成と投資優先順位を考慮する。

データ重力：大規模データセットはコンピュートリソースを引き寄せる重力を生み出す。AWSから1PBの訓練データを移動すると、エグレス料金で92,000ドルかかる。¹⁶ 大規模データセットを持つ組織は、コンピュートとストレージを同じ場所に配置することで恩恵を受ける。データのフットプリントと移動パターンを評価する。

ハイブリッドGPUインフラの実装ロードマップ

概念実証と初期開発にはクラウドから始める。このアプローチは、大きな資本投入なしでAIイニシアチブを検証する。3ヶ月間、使用パターン、コスト、パフォーマンスメトリクスを監視する。ワークロードの特性、データ移動パターン、クラウド総費用を文書化する。

オンプレミス移行に適したワークロードを特定する。まず一貫した長時間実行の訓練ジョブに焦点を当てる。オンプレミスインフラコストを月間クラウド節約額で割って損益分岐点を計算する。ほとんどの組織は8〜14ヶ月以内に損益分岐点に達する。

オンプレミス容量を段階的に構築する。アーキテクチャを検証するために単一のGPUノードから始める。運用手順が成熟したらフルラックにスケールする。需要が投資を正当化するにつれて複数ラックに拡張する。Introlのエンジニアリングチームは、運用の卓越性を維持しながら、パイロットデプロイメントから大規模GPUクラスターへのスケールを組織が行うのを支援する。

クラウドとオンプレミスインフラにまたがるワークロードオーケストレーションツールを実装する。GPUオペレーターを備えたKubernetesは、シームレスなワークロード移行を可能にする。¹⁷ Slurmは、HPCワークロード向けの高度なスケジューリングを提供する。¹⁸ 特定のワークロードパターンと運用要件をサポートするツールを選択する。

実際のハイブリッドデプロイメント経済性

不正検出モデルを訓練している金融サービス企業は、月額180,000ドルのAWS請求書に直面していた。彼らは1,200,000ドルで32-GPUオンプレミスクラスターを構築した。クラウドコストはバースト容量用に月額30,000ドルに低下した。インフラは8ヶ月で投資回収し、5倍のコンピュート容量を提供した。

自動運転車会社は、Google Cloudで月額400,000ドルかかる継続的な訓練ワークロードを実行していた。彼らは100-GPUオンプレミス施設に300万ドルを投資した。クラウド利用は開発とテストにシフトし、月額コストは50,000ドルに減少した。年間節約額は400万ドルを超え、訓練スループットは3倍向上した。

タンパク質折りたたみをシミュレーションしている製薬会社は、Azure GPUインスタンスに年間240万ドルを費やしていた。彼らはIntrolと提携し、600万ドルで液体冷却200-GPUクラスターを構築した。この施設はベースラインワークロードを処理しながら、季節的なピーク用にクラウドアカウントを維持している。初年度の節約額は180万ドルに達し、5年間の予想節約額は1,500万ドルだ。

GPUインフラ戦略の将来的考慮事項

GPU分野は急速に進化している。NVIDIAのB200は、同様の価格でH100の2.5倍のパフォーマンスを提供する。¹⁹ AMDのMI300Xは、潜在的なコスト優位性を持つ競争力のあるパフォーマンスを提供する。²⁰ IntelのGaudi 3は、価格重視のデプロイメントをターゲットにしている。²¹ 今日のインフラ決定は、明日のハードウェアに対応できなければならない。

電力の利用可能性が大規模デプロイメントの制約要因となる。データセンターはGPUクラスター用にラックあたり40〜100kWを提供するのに苦労している。²² 大規模AIインフラを計画している組織は、数年前から電力容量を確保しなければならない。豊富な再生可能エネルギーを持つ地域がAIインフラ投資を引き付けている。

モデルアーキテクチャは効率化に向けて進化し続けている。Mixture-of-expertsモデルはコンピュート要件を4〜10倍削減する。²³ 量子化技術は精度を大幅に損なうことなくモデルを縮小する。²⁴ インフラ戦略は、アルゴリズムの改善を活用できる柔軟性を維持しなければならない。

クイック意思決定マトリックス

稼働率別クラウド vs オンプレミス：

ワークロード配置ガイド：

コスト比較（8×H100システム）：

重要なポイント

財務チーム向け： - クラウドは稼働率40%で損益分岐、60%以上ではオンプレミスが有利 - 隠れたコスト：エグレス（0.09ドル/GB）、ストレージ（0.10ドル/GB/月）、リザーブドインスタンスのロックイン - オンプレミス5年TCO：高稼働率でクラウドより65%削減 - リース