エリースグループ、モジュラー型AIデータセンターとクラウドソフトを組み合わせたAIインフラ事業を推進

エリースグループは、モジュラー型データセンターとクラウドソフトウェアを組み合わせたAIインフラ事業を推進している。同社は、サイトと電力が確保された環境であれば約3カ月で構築できるモジュラー型AIデータセンター「Elice PMDC」を供給する。

Elice PMDCはサーバーラックに加え、電力、冷却、ネットワーク機器をモジュール化して現地に設置する方式で、需要に応じた段階的な拡張が可能だ。同社はこのElice PMDCに、GPU仮想化とオーケストレーション技術を適用し、ワークロードごとにGPUリソースを割り当てて運用するクラウドソフトウェア「ECI」を組み合わせる。

こうした取り組みの一環として、プサン（釜山）の明地・緑山国家産業団地では、団地内の企業が共同利用するGPUとNPUベースのエッジAIデータセンターが建設されている。エリースグループ、プサン・テクノパーク、Easy AI、Gun Solution、Fomiteがこのプロジェクトに参加し、製造企業のAI転換を支援する。

エリースグループのCTO、パク・ジョングク氏は「企業のプライベートAI導入が拡大するにつれ、AIインフラ自体を効率的に運用する制御が重要になる」と述べた。さらに「必要な場所に迅速に構築でき、需要に応じて拡張できるモジュラー型データセンターは、機密データを扱う企業や大規模なAIコンピューティングを運用する企業・機関にとって有効な選択肢になる」と付け加えた。

オープンモデル活用の広がり

企業が自社AI環境を構築する動きは以前から見られる。2025年10月に公表されたマサチューセッツ工科大学（MIT）とジョージア工科大学の研究者による論文によると、オープンモデルは最先端のクローズドモデルと比べて約90%の性能を、約6分の1のコストで発揮する。また、クローズドモデルに近い性能に達するまでの期間は13週間に短縮された。

Databricksの研究では、Metaのオープンモデル「Llama 3.1 8B」を企業独自のコードで微調整すると、GPT-4oと比べてコード採用率が1.4倍高く、応答速度が2倍になった。米保険会社トラベラーズは保険業務に特化した自社モデル「TravelersLLM」を開発し、一般的または複雑なリクエストには外部モデルを使ってAI環境を運用している。韓国西部発電は外部ネットワークから分離したオンプレミス環境で自社の生成AIサービス「WeeBot」を構築し、試験運用で業務効率を30%以上高め、年間10万時間の作業時間を節約したと報じられている。