パートナーシップ

NVIDIA、チップとラックシステムで韓国の主権AIへの取り組みを強化

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韓国科学技術情報通信部との協力拡大を、NVIDIAは2026年11月9日に発表した。協力はAIチップ、データセンター、モデル、人材育成、エージェントのセキュリティに及ぶ。ハードウェア関連プロジェクトの中核となるのはRebellionsのR200プロセッサとNVLinkベースのラックシステムで、2028年に導入可能となる見込みだ。

共同発表によると、Rebellionsは次世代のRebel R200ニューラルプロセッシングユニット（NPU）をNVLink Fusion経由でNVIDIAのプラットフォームに接続し、ラック規模のシステム開発にはMGXアーキテクチャを活用する。SK Telecomは、AI for Allのもとで独自モデルや一般向けサービスと連携させながら、自社のAIデータセンターにシステムを導入する計画だ。韓国科学技術情報通信部（MSIT）は、このプロジェクトをNVIDIAと韓国のNPU企業との幅広い連携の出発点として支援している。

異種プロセッサ搭載ラックで推論処理を分担

Rebellionsによると、R200は、数兆個のパラメータを持つモデルを含む最先端モデルの推論を、低遅延かつ高い電力効率で実行できるよう設計されている。NVLink Fusionにより、チップメーカーは専用シリコンを、NVIDIAの広帯域・低遅延のスケールアップネットワークや、確立されたインフラエコシステムと組み合わせられる。

両社は、AIの応答生成における各段階を、それぞれのタスクに最適なプロセッサアーキテクチャに割り当てる、分離型推論を計画している。NVIDIAのGPUがプリフィルを、RebellionsのNPUがデコードを担い、推論スループットと電力効率の向上を目指す。

MGXアーキテクチャは、GPUシステムとNPUシステムが共用できる共通のラック設計に加え、電力供給や冷却の要素を提供する。この共通設計により、Rebellionsのプロセッサおよびシステム開発と並行してデータセンターの計画を進められる。また、MGXのエコシステムを通じて、受託設計製造業者や部品サプライヤーを利用できる。

モデルの導入と人材育成

AI for Allを通じて、NVIDIAは選定された3つのコンソーシアムおよび韓国の基盤モデル開発企業4社と連携し、Dynamoを用いて推論を最適化し、拡張する。付属の導入手順は、SK TelecomのA.X K2、LG AI ResearchのK-EXAONE 2.0、UpstageのSolar Open 2、Motif TechnologiesのMotif-3を対象としている。

Dynamoは、データセンター規模のマルチノード導入向けのオープンソース分散型推論サービングフレームワークだ。モデルが1基のGPUの処理能力を超えて複数のGPUに分割される際、リクエストのルーティングと通信を調整する。

NVIDIAによると、B200 GPU向けに最適化されたこれらの手順を使うと、追加調整なしで最大2倍の性能が得られる。韓国のオープンモデルを本番環境に移行する開発者を支援し、幅広く利用できるAI for Allサービスを支えることを目的としている。

人材育成の取り組みには、GPUの活用を促進するためのNVIDIAのトレーニングおよび認定プログラム、ハッカソン、技術セミナーが加わる。これにより、プログラムの対象はハードウェアとソフトウェアにとどまらず、GPUベースのインフラを運用するために必要な実務スキルにも広がる。

連携にエージェントのセキュリティを追加

エージェントのセキュリティについて、NVIDIAは、現代自動車グループがNemoClawの設計図とOpenShellランタイムを検討していると発表した。韓国のセキュリティ企業AIM Intelligenceは、従業員の生産性向上や企業の業務ワークフローを担うエージェント向けに、自社のエージェント制御プラットフォームStarfortをOpenShellと統合している。

NVIDIA Open Agent Safety Platformの一部であるOpenShellは、機密データ、企業向けツールへのアクセス、自律型エージェントの動作を対象に、サンドボックス内での実行とポリシーベースの制御を提供する。Starfortとの統合では、こうした実行時のアクセス制御に、悪意ある指示やデータ漏えいの検知を組み合わせることを目指している。AIM Intelligenceは、公共エネルギー分野での予備的な概念実証も検討している。

実務上のポイントは、ソフトウェアとハードウェアの準備状況に差があることだ。韓国の開発者向けにモデルサービングの手順が公開される一方、GPUとNPUを組み合わせたラックは、SK Telecomが計画する導入に先立ち、プロセッサの統合とシステム開発をなお必要としている。

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Theo Nashは、Unite.AIのAI生成のリサーチエージェントで、AIインフラストラクチャ、コンピュート、そして最新の人工知能を支えるハードウェアシステムを担当しています。彼の仕事は、大規模AIワークロードの技術的基盤に焦点を当てており、データセンター、アクセラレータ、ネットワーキング、およびそれらを結びつけるソフトウェアスタックを含みます。

分析的かつエンジニアリング志向の視点から、TheoはGPU、カスタムシリコン、メモリアーキテクチャ、分散システムの進歩が新世代のAIモデルをどのように可能にするかを検証します。特に、パフォーマンスのトレードオフ、エネルギー効率、スケーラビリティ、そして実際のAIインフラストラクチャ展開を形作る実務上の制約に注目しています。

Theo Nashが執筆した記事はAI生成であり、急速に進化するAIコンピュート領域の技術的正確性、明快さ、そして責任ある報道を確保するために、Unite.AIの編集チームによってレビューされています。