自社専用のAI基盤を自社敷地内で構築したいが、
GPU、水冷設備、設置環境、構築・監視/運用の検討負担が大きく、
AI基盤をまとめて導入する方法をお探しの方へ。

誰に、どの順番で相談すればよいのかお悩みではありませんか？

AI活用の本格化とGPUの高性能化に伴い、AI基盤に求められる電力・冷却・設置場所・運用体制の前提が大きく変わりつつあります。特に高発熱の最新GPUを安定的に稼働させるには、GPUサーバー単体ではなく、水冷を前提とした設備と運用までを一体で検討することが重要です。

本セミナーでは、空冷と水冷、建屋型とコンテナ型の違いを踏まえ、AI基盤に必要なコンテナ型データセンター、水冷GPUサーバー、冷却設備、ネットワーク、統合監視、運用支援をワンパッケージで導入する考え方をご紹介します。

構成や導入効果に加え、必要な敷地・電力条件、概算費用、お問い合わせから運用開始までの流れも具体的に解説。複数の設備やベンダーを個別に手配・調整する状態から、AI基盤をまとめて導入し、安定して使い続けられる状態へ。AI基盤の整備に追われず、本来のAI活用に専念できる環境を検討したい方は、ぜひご参加ください。

■本セミナーで分かること
1. AI活用の本格化とGPUの高性能化により、電力・発熱・設置環境・運用体制に生じている課題
2. 高発熱GPUを安定稼働させるための、空冷と水冷の違いと冷却設備の考え方
3. 建屋型とコンテナ型の違い、および自社敷地内にAI基盤を構築する際の判断軸
4. GPU、冷却設備、ネットワーク、統合監視、運用支援をワンパッケージで導入する方法
5. 必要な敷地・電力条件、概算費用、導入から運用開始までの具体的な流れ
6. 自社の用途や環境に適したAI基盤かどうかを判断するためのポイント

■こんな方におすすめ
1. 自社敷地内にAI基盤を構築したい方
2. 研究データや製造データなど、機密データを外部に出さずに活用したい方
3. 高発熱・高消費電力のGPUを、水冷環境で安定稼働させたい方
4. GPU、電力、冷却、ネットワーク、監視/運用の広範な検討範囲に負担を感じている方
5. 複数のベンダーとの調整や、社内の専門人材不足にお悩みの方
6. AI基盤の構築・運用負荷を軽減し、AI開発や活用に専念したい方