オフィスで運用できるデータセンター級AI開発環境
NVIDIA GB300搭載 Super AI Station

AI開発は、PoC（概念実証）の段階から本格運用のフェーズへと移行しています。

企業では、

• 社内データを活用したRAG
• AIエージェントによる業務自動化
• 独自LLMのファインチューニング
• オンプレミスAI基盤の構築

などが求められる一方で、

• クラウドGPU利用料の高騰
• データガバナンス
• セキュリティ要件
• 推論性能不足

といった課題も顕在化しています。

Supermicro Super AI Stationは、NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchipを搭載した次世代AIワークステーションです。

最大748GBのコヒーレントメモリと20PFLOPSのAI演算性能を備え、生成AI、ローカルLLM、AIエージェント、ファインチューニングを自社環境で実現できます。

AI開発は「チャットAI」から「AIエージェント」へ

生成AI活用は大きな転換期を迎えています。
これまでは、ChatGPT、社内チャットボット、文書検索が中心でした。
しかし現在は、

• AIエージェント
• マルチエージェント
• Agentic AI
• 自律型ワークフロー

へと進化しています。

このようなAIエージェント環境では、長大なコンテキスト処理や複数モデルの同時利用が求められるため、従来のGPUワークステーションでは性能やメモリ容量が不足することがあります。

NVIDIA GB300を搭載したSuper AI Stationは、大容量メモリと高い推論性能により、ローカルLLMやAIエージェントの開発・運用基盤として利用できます。

AIエージェントをローカル環境で開発・運用

Super AI Stationは、NVIDIA AI Enterprise（NVAIE）およびNemoClawなどのAIエージェント開発環境に対応しています。

企業向けAIプラットフォームであるNVIDIA AI Enterpriseには、AIアプリケーションやAIエージェントの開発・運用を支援するさまざまなコンポーネントが含まれており、ローカル環境での生成AI活用を加速します。

また、NemoClawを活用することで、企業独自のデータや業務ルールに基づいたAIエージェントの開発・展開が可能です。

AIエージェントは情報収集や推論だけでなく、複数のシステムと連携しながら業務を自律的に実行できるため、業務効率化や生産性向上に貢献します。

Super AI Stationは、こうしたAIエージェント環境をオンプレミスで運用するための専用コンピューティング基盤として設計されており、企業は独自のポリシーやセキュリティ要件を維持しながら、自律型AIワークフローを構築できます。

オンプレミスAIとGB300が求められる理由

生成AIの活用が進むにつれ、多くの企業がAIを業務システムや研究開発に組み込むようになっています。

しかし、顧客情報や設計データ、研究データなどの機密性の高い情報を扱う場合、クラウド環境ではデータガバナンスやコンプライアンス対応が課題となるケースがあります。

そのため近年では、AI環境を自社内で運用するオンプレミスAI基盤への関心が高まっています。

さらに、AIモデルの大規模化も進んでいます。
LlamaやQwen、DeepSeekといった大規模言語モデルに加え、企業独自のデータを活用した専用モデルやAIエージェントの開発が進む中で、従来以上の計算性能とメモリ容量が求められるようになりました。

業界最高クラスのGPUメモリ容量

大規模言語モデルやAIエージェントの性能を最大限に引き出すためには、GPUの演算性能だけでなく、GPUメモリ容量も重要な要素となります。

AIモデルはGPUメモリ上に配置されて初めて高い性能を発揮できるため、「どれだけ大きなモデルを保持できるか」がシステム全体の性能を左右します。

Super AI Stationに搭載されるNVIDIA GB300は、252GBのHBMメモリと最大748GBのコヒーレントメモリを備えています。これにより、大規模LLMやAIエージェントの開発・運用に適した環境を実現します。

748GBコヒーレントメモリがもたらすメリット

Super AI Stationは、252GBのHBM3e GPUメモリと496GBのLPDDR5Xシステムメモリを統合的に活用できるコヒーレントメモリアーキテクチャを採用しています。

総容量は最大748GBに達し、従来のGPUワークステーションでは扱いが難しかった大規模AIワークロードにも対応できます。

この大容量メモリは、AIエージェントや長文コンテキスト処理において大きなメリットをもたらします。

例えば、

• 長文RAG（Retrieval-Augmented Generation）
• マルチエージェントシステム
• 大規模言語モデルの推論
• 長期記憶を活用するAIアシスタント

などの構築に適しています。

また、GPUメモリ不足によるデータ転送や分散処理のオーバーヘッドを抑えることで、より効率的なAI開発・運用環境を実現します。

特に企業向けAIエージェントやローカルLLM環境では、モデルサイズの拡大とコンテキスト長の増加が進んでおり、大容量メモリは今後のAI基盤選定における重要な要素となっています。

1兆パラメータ級LLMへの対応

生成AIの進化に伴い、AIモデルの規模は急速に拡大しています。

企業では、LlamaやQwen、DeepSeekなどの大規模言語モデルに加え、独自データを活用した専用モデルやAIエージェントの活用が進んでいます。

Supermicroの資料では、NVIDIA GB300搭載Super AI Stationは1兆パラメータ級モデルへの対応が可能なポジションとして紹介されています。

大規模なモデルを活用できることは、より高度な推論や長文コンテキスト処理、複雑なAIエージェントの構築につながります。今後さらに大規模化が進む生成AI環境においても、将来を見据えたAI開発基盤として活用できます。

想定ユースケース

AIエージェント

業務自動化・AIワークフロー

ローカルLLM

オンプレミス生成AI環境

RAG

社内ナレッジ活用・文書検索

ファインチューニング

独自AIモデルの学習・最適化

Physical AI

ロボティクス・デジタルツイン

データセンター級の性能をオフィス環境へ

Super AI Stationは、データセンター向けAI基盤と同等クラスの性能を、オフィスや研究室などの環境で利用できるよう設計されています。

5Uタワー筐体と密閉型液冷システムを採用することで、高い冷却性能と静音性を両立。専用のサーバールームがなくても設置しやすく、研究開発部門やAI開発チームの専用環境として活用できます。

Super AI Station 主なスペック

よくある質問

GB300とは何ですか？

NVIDIA GB300は、Grace CPUとBlackwell GPUを統合したGrace Blackwell Superchipを採用したAIプラットフォームです。

GB300とB200の違いは？

GB300 は B200 の上位に位置する Blackwell Ultra GPU で、より大容量の HBM3eメモリ（279GB）と高い AI 演算性能を備えています。
大規模 LLM や AI エージェント向けに最適化されたモデルです。 一方、B200は180GBのHBM3eを搭載した標準Blackwell GPU で、幅広い AI ワークロードに適しています。

ローカルLLMは運用できますか？

はい。Llama、Qwen、DeepSeekなどの大規模言語モデルの推論環境として利用できます。

AIエージェント開発に利用できますか？

はい。NVIDIA AI EnterpriseやNemoClawを活用したAIエージェント開発環境に対応しています。

オフィスに設置できますか？

5Uタワー筐体と密閉型液冷システムにより、研究室やオフィス環境への設置を想定しています。

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