GPUの費用
GPUを使っている、または検討しているが、もう少し安く使いたい。
ホスティング / ハウジング
大手クラウドの
70%OFF300棟以上
の構築実績
pPUE
1.11401 GPU
こんなことで
困っていませんか
GPUが足りない
AIの学習や推論をしたいのに、クラウドや手元の環境では足りない。
液冷の置き場所
高い密度で熱の多い構成に合う冷却がなく、性能を出しきれない。
設備づくりの手間
データセンターの設置や運用は、費用も手間もかかる。
AIコンテナは、この4つに
まとめて応えます。
02 SOLUTION
仕組み
費用はクラウドの3分の1
建物を建てず、冷やす電力を抑えることで、GPUの費用をクラウドの3分の1にします。
国内で動かす
サーバーはすべて国内に置くため、為替の影響を受けません。
建物を建てない
建物の代わりにコンテナを使うので、投資コストを30〜50%に抑え、最短2週間〜3か月で稼働できます。
液冷に対応
H100からB200・B300、GB200／GB300 NVL72まで、水冷のGPUサーバーに対応しています。B200の水冷GPUサーバーも本稼働しています。
冷やす電力を小さく
地下水と河川水、効率のよい冷却設備で、電力のほとんどをGPUに回せます。水冷GPUサーバーの実証では、pPUE 1.114を記録しました。
設定の手間が少ない
インスタンスを直接お渡しするので、クラウドの細かな設定に慣れていなくても使えます。H100など空冷のGPUにも対応します。
03 FEATURES
5つの特長
冷やす費用を抑える
建物の代わりにコンテナを使い、建築の費用を抑えます。冷却に使う水は、新潟県湯沢町の地下水と河川水を使います。コンテナの中はSchneider Electric製のInRow空調、ラックの中はSupermicro製のCDUとクーリングタワーで冷やし、電力のほとんどをGPUに回します。
止まりにくい設備
電源は東北電力から2系統（別の発電所）、敷地内のバイオマス発電から2系統、それぞれ6MWです。蓄電池とUPSは1MWh×3時間、非常用発電機6MWは24時間で30日以上動かせます。回線はNTTとTOHKnetが各1Gbps、災害時用にStarlinkもあります。冷却用の水源は、井戸水4系統・河川水1系統・上水道1系統の6系統です。
地形と設備で守る
コンテナは、前を川、後ろを山に囲まれた場所にあります。車で入れる道は1本で、ゲートが3つ、警備員が24時間います。敷地は有刺鉄線のフェンスで囲み、80台以上のカメラで見ています。コンテナには前室があり、ICカードと静脈認証で入室を管理します。
300棟以上の構築実績
コンテナデータセンターは、グループ会社の株式会社ゲットワークスが保有・運用しています。当社は、GPUコンテナの設計・設置の代理と、その環境で動くAIシステムの開発を担当します。2014年の事業開始から、全国で300棟以上のコンテナ型データセンターを構築してきました。サーバーの運用は3,000台以上、GPUの設置・運用は1万枚以上です。ゲットワークスは、Schneider Electric Sustainability Impact Award 2024 のGlobal Winnerに選ばれています。
AIコンテナとは
海上輸送・鉄道輸送用のコンテナに、分電盤、冷却設備、ラック、サーバー、前室を入れ、コンテナ1台でデータセンターとして使えるようにしたものです。水冷のH200なら、1台で24台まで動かせます。もとは輸送用のコンテナなので移設しやすく、災害への備え（BCP）や、利用者の近くで処理するエッジコンピューティングにも使えます。
04 SERVICES
サービス
ホスティング（GPUを借りる）
機械学習、LLMの学習・推論、画像の認識・生成、マルチモーダル、エージェントAI、流体・ゲノム・材料・電磁界のシミュレーションなどに使えるGPUサーバーです。Llama、Stable Diffusion、PyTorch、TensorFlowなど、使うソフトウェアは自由です。
料金を見る ↗コンテナ構築（コンテナを建てる）
一般的なGPUサーバーから水冷のH200・B200・B300まで入るコンテナを施工・納品します。中の設備は用途に合わせて選べます。お客様には、用地・電源・通信・水源をご用意いただきます。
料金を見る ↗DC in DC（敷地内にデータセンターを持つ）
電源や用水の確保が難しいお客様向けに、ゲットワークスが運用する敷地内で、お客様のデータセンターを立ち上げます。大手クラウドと専用線でつなぎ、既存のデータセンターと組み合わせて使えます。
料金を見る ↗05 PRICING
料金
01
ホスティングサーバー1台を月額で借りる
| GPU | 向いている用途 | 月額 |
|---|---|---|
| H100 | 画像認識・機械学習 | 230万円〜 |
| H200 | 画像生成・LLM・数値計算 | 250万円〜 |
| B200 | マルチモーダル・エージェントAI | お問い合わせ |
標準: GPU 8基 ／ 契約期間 1年 ／ 初期費用・電気代・回線費用（1Gbps共用）無料 ／ 固定IP 1個
オプション: 固定IPの追加 1万円／個（256個まで） ／ 帯域保証 100Mbps ／ 運用保守の代行 24時間365日 ／ 各社クラウドの閉域網との接続
02
ハウジング1ノードを預ける
| H100 | 40万円〜 |
|---|---|
| H200 | 50万円〜 |
| B200 | お問い合わせ |
標準: 契約期間 5年（B200は1年） ／ 初期費用・電気代・回線費用無料 ／ 固定IP 1個
オプション: 上記に加え、IPリモートブレーカー ／ ラック免震装置
03
ハウジング1ラック（3ノードまで）を預ける
| H100 | 90万円〜 |
|---|---|
| H200 | 110万円〜 |
| B200 | お問い合わせ |
標準: 1ラック ／ 契約期間 5年（B200は1年） ／ カメラ 6か所 ほかは1ノードと同じ
04
コンテナ構築コンテナを建てる
空冷タイプ
GPUサーバー4台まで入る汎用コンテナ。最大4ノード。400万円〜。InRow空調2本、ラック4本、カメラ6か所、前室1室、水冷配管なし。
水冷タイプ
高性能GPU向けの高密度コンテナ。最大24ノード。600万円〜。InRow空調とラックはノード数による。カメラ6か所、前室1室、水冷配管1式。
どちらも: ネットワーク機器 ／ 仮想化ライセンス ／ 管理サーバー（利用者・課金の管理、電源の入切、監視、バックアップ）。そのほかはご相談ください。
06 USE CASES
導入例
ホスティング
研究・開発の環境をすぐに用意する
費用と速さを重視するスタートアップや、教育・研究に向いています。高性能なGPUを借りてすぐに使い始められ、AIモデルの開発、画像処理、自然言語処理に使えます。期間は柔軟に決められ、保守も含まれます。
すぐに使える ／ 最新のNVIDIA GPU ／ 保守込み
導入例: 国立大学発の生成AIベンチャー。GPU不足を解消し、自社サービスの立ち上げと受託の幅を広げました。
導入例: LLMを使うDXコンサルティングのベンチャー。コンサルティングと自社SaaSの基盤にGPUを借り、費用を抑えて提供しています。
ハウジング・コンテナ構築
自社の計算設備を「持たずに持つ」
自社のGPUサーバーを、電力・冷却・回線のそろったコンテナに置き、オンプレミスと同じ自由度で使います。
専有の構成 ／ クラウドとの併用・拠点分散 ／ 社内ネットワークへの接続 ／ GPU向けの電力と冷却
導入例: 大手自動車メーカーの開発拠点。新しい拠点にコンテナ型のGPU設備を置き、社内ネットワークにつないで研究開発に使っています。計算の費用を本社と分けながら、独立して開発を回せるようになりました。
導入例: 国内のデータセンター運用会社。既存の設備はそのままに、AIコンテナでGPU専用のデータセンターを短い期間で立ち上げました。
07 GPU EXPERIENCE
GPU体験
GPUが増えるほど、AIで暮らしは便利になる。
コンテナが1基増えると、動かせるGPUが増えます。GPUが増えると、AIが一度にこなせる計算が増えます。その計算が、自動運転の車、荷物を運ぶロボットやドローン、街をつなぐ通信衛星など、身の回りのしくみを動かします。GPUとAIで、毎日の暮らしはもっと便利に、快適になっていきます。
- コンテナが増える
- GPUが増える
- AIが動く
- 街が豊かになる
コンテナを増やして街を作ろう
タップ・クリックで1基ずつ。長押しで続けて増やせます。
08 STEPS
ご利用の流れ
- 01
お申し込み
フォームから、ご希望のサーバー構成をお知らせください。
- 02
お見積り・ご相談
内容をもとにプランをご提案し、お見積りします。
- 03
ご契約
契約書を作成し、ご署名をもって契約となります。
09 FAQ
よくある質問
Q.01コンテナサーバーとは何ですか？
分電盤・冷却設備・サーバー設備を1台のコンテナに入れ、複数のサーバーを置けるようにしたデータセンターです。コンテナだけでデータセンターとして動くため、エッジコンピューティングに向き、災害時の移設もしやすくなっています。
Q.02どんな利点がありますか？
投資を早く回収できること、運用の費用が低いこと、早く設置できることの3つです。
Q.03なぜ投資を早く回収できるのですか？
建物を建てる必要がなく、コンテナを用意すればサーバーを動かせるためです。建屋型のデータセンターに比べて、投資コストを30〜50%に抑えられます。
Q.04なぜ運用の費用が低いのですか？
使う規模に合わせて電力と冷却を設計できるため、電力のほとんどをサーバーに回せます。建屋型のデータセンターでは、サーバー以外の設備や空調にも費用がかかります。
Q.05なぜ早く設置できるのですか？
輸送用のコンテナに設備の加工と機器の搬入をするだけで動かせるため、建屋型のデータセンターより短い期間で立ち上げられます。
10 AIコンテナ
導入のご相談
ご相談の内容やご要望をお書きください。