著者:Sea
ここ数年、AI時代の最も重要な資源は、モデルでも人材でもなく、より基盤に近いGPUだと言える。
米国政府がここ数年、NVIDIAのハイエンドGPUの中国向け輸出を制限し続けていることが、その何よりの証拠だ。
多くの企業、研究機関、プロのAIユーザーは、次の2つの大きな問題に直面している。
- どうすればGPUを購入できるか。
- 購入後、どこに設置し、どう保守し、遊休コンピューティングパワーをどう活用するか。
Coinbase系のスタートアップ @B3Labs が最近発表したB3IQは、まさにこの2つの問題を解決しようとするものだ。
一言で言えば、B3IQは企業、機関・大学、プロユーザーが、分割払いでNVIDIA GPU搭載サーバーを所有できるようにするものだ。
どう購入するか?
B3 Labsが出資する米国メーカーAndromedaがNVIDIA GPU搭載サーバーを組み立てており、サーバーは米国オレゴン州の27,000平方フィートのデータセンターに設置され、プラットフォームが運用・保守を担っている。
これらのGPUサーバーを利用するには、リース購入(頭金30%)か一括買い取りという2つの選択肢がある。
GPUは非常に高価なAI生産財であり、「リース購入」モデルは中小企業やプロユーザーに比較的やさしい。頭金30%でマシンを確保して利用を開始でき、残額は追加の現金を支払う必要がなく、マシン自身が稼いで返済する。投資回収期間中、コンピューティングパワー収入は3:7で分配される。30%が現金で直接ユーザーに支払われ、70%がプラットフォームに帰属し、残元本と8%の利息の返済に充てられる(ホスティング費用は別途)。
完済後、コンピューティングパワーを引き続き貸し出す場合、分配構造は逆転する。70%がユーザー、30%がプラットフォームとなる。ユーザーはコンピューティングパワーを貸し出して収益を得続けることも、物理サーバーを引き取ることもできる。
B3IQは現在、H200 NVL、Workstation RTX PRO 6000、RTX PRO 6000 Server Edition、RTX 5090、B300などのGPUチップ/サーバーを提供し、さまざまなレベルの需要に応えている。
保守と遊休コンピューティングパワーの活用
リース購入でも一括買い取りでも、GPUが遊んでいる時は、プラットフォームを通じて他の需要があるユーザーや企業に貸し出し、収益を得ることができる。B3IQプラットフォームが需要のマッチングを担い、収益は購入代金に充当することも、直接収入にすることもできる。
これは、私がB3IQのソリューションで面白いと思う点だ。
つまり、B3IQは「クラウドのコンピューティングパワーを借りる」でもなく「自前でコンピューティングパワーを構築する」でもない、第3の柔軟なモデルを提供している。多くの大学、研究室、AIスタートアップにとって、これはクラウドのコンピューティングパワーを長期レンタルするより予測可能性が高く、自前でサーバールームを一括構築するよりはるかに負担が軽い。
B3IQ公式サイトの収益計算機で確認したところ、1台の4× H200 NVLをサンプルとして試算すると、28カ月後にユーザーはこのGPUサーバーを完全に所有でき、4年間のIRR(税引前)は55%となっている。
B3IQの顧客
この需要は中国の企業や機関に限らない。NVIDIA GPUを購入できる一部の米国機関も、同様にB3 Labsのプロダクトを必要としている。
なぜなら、すべてのAIワークロードがサードパーティのクラウドサービス / 大規模AIモデルに適しているわけではないからだ。例えば、医療研究、企業内部の業務データ、政府・防衛・軍需などプライバシー・安全・知的財産に関わるデータがそれに当たる。同時に、GPUに対してより柔軟な利用ニーズもある。
ニューヨーク大学、スタンフォード大学、ダートマス大学、ハワイ大学マノア校の研究者は、がん研究や専用AIモデルの訓練など、AI業務を支えるためにB3IQを利用している。
その中には国家レベルの外交交渉シミュレーションに関わるものもあり、こうしたタスクはそもそも商用AIサービスに依存して完了することはできない。
B3 Labsについて
B3 Labsは2024年に設立され、創業チームはCoinbase出身で、Coinbase、Pantera Capitalなどから2,100万ドル超の出資を受けている。
資金調達の背景よりも、私がより注目すべきだと考えるのは、その切り口がAI産業における確実な需要シーンである点だ。
B3 Labsは、GPUを借りることしかできない資源から、所有・運営・収益化できるインフラへ変えようとしている。
オープンソースモデルがますます成熟し、導入ハードルが下がり、米中の人材格差も縮小し続ける中、GPUという常に避けて通れない壁は、依然として必争の地である。




