Money Elements / 11 AI 時代
95GpGPU を貸す

GPU を貸す

AI の計算に使う GPU(画像や AI の計算が速い部品)をサーバーごと貸し、借りた時間や月数に応じて料金をもらう。

難しさ ★5伸びしろ 大許認可 不要

お金・モノ・情報の流れ

お金(¥) モノ・サービス 情報・データ 人の動き

難しさの内訳

始める壁5 黒字になるまで4 競争の激しさ5 まとめると★5(伸びしろ 大)

考え方のヒント:GPU の購入と置き場所・電力に大きな先行投資が要り、貸す側が多いので価格競争になりやすい。借り手が埋まるまで機材代が重い。

しくみ

だれが払う:AI の学習や動作に大量の計算が要るが、GPU を自分で買って置くのは重い会社や研究者。
何に払う:GPU を積んだサーバーを使う権利。GPU の種類や台数で値段が変わる。
いつ払う:使った時間ぶんの時間課金か、数週間〜年単位の予約、月額の形がある。

有名な例

LambdaGPU クラウドの料金ページで、NVIDIA の B200・H100 などを自分で申し込んで借りられるインスタンスを案内し、料金を GPU 1 つあたり 1 時間ごとの単位で載せている。
出典:GPU cloud pricing(Lambda 公式) ↗
さくらインターネット(高火力 PHY)GPU のベアメタルサーバー(仮想化せずに丸ごと使うサーバー)を月額で使えるサービスを出している。料金は問い合わせで案内する形としている。
出典:高火力 PHY(さくらインターネット 公式) ↗

小さく試すなら

  • 手持ちの GPU を空いた時間だけ 1 社に貸す
  • 最初は時間貸しにして、借り手の使い方を見る
  • 借り手の多い GPU の型に絞って仕入れる

考え方のヒント

つまずきやすい所

  • GPU の新型が出ると、持っている機材の値打ちが下がる
  • 借り手が埋まらない期間も、電力と場所の費用は出ていく
  • 大手が値下げすると、同じ価格では借りてもらえなくなる

AI 時代の変化

  • AI の学習・利用が増え、GPU を借りたい会社が増えている
  • GPU の型の移り変わりが速く、仕入れの判断が収益を左右する
  • 空いている GPU を探して割安に貸す仲介の形も出てくる

組み合わせやすい元素

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