大規模言語モデルを「使う」段階から、自律的にタスクをこなすAIエージェントを「本番運用する」段階へ。企業のAI活用が転換点を迎えるなか、NVIDIAとHewlett Packard Enterprise（HPE）は、エージェント時代に合わせてAIインフラのラインナップを拡充した。2025年6月のHPE Discover Las Vegasで明らかにされた内容から、企業のAI工場がどのように変わるのかを整理する。
この記事を一言でいうと
NVIDIAとHPEは、自律型AIエージェントを安全に本番運用できるようにするため、エージェント専用設計のCPU「Vera」やエージェント管理ツール群をHPE Private Cloud AIに統合する。企業は自社データセンター内でエージェントを制御しやすくなる。
なぜ話題なのか
これまで企業のAI導入は、チャットボットや文章生成など「人間が指示して、AIが応答する」単発的な使い方が中心だった。しかし次の焦点は、複数のAIが連携しながら自律的に業務を進める「エージェント型AI」に移りつつある。
エージェント型AIを本番環境で動かすには、リアルタイムのデータ処理、多数のツール呼び出し、エージェント同士の調整といった、従来のAI推論とは異なるワークロードが発生する。NVIDIAとHPEの今回の発表は、この新しい負荷にハードウェアとソフトウェアの両面から対応するもので、エージェント時代の「工場設備」を定義する動きといえる。
一般読者や企業にどう関係するのか
今回の発表で最も注目すべきは、企業が自社のデータセンター内でエージェントAIを安全に動かせる環境が具体化した点だ。HPE Private Cloud AI上でNVIDIA Agent Toolkitが使えるようになることで、エージェントの挙動監視やガバナンスポリシーの適用、長期間自律稼働するマルチエージェントシステムの構築が現実的になる。
また、HPE Private Cloud AIに「安全なローカルエージェント登録」機能が加わることで、企業は自社のAIモデルやスキル、ツールを承認制で管理できる。金融や医療など、データ主権やコンプライアンスが厳しい業界では、パブリッククラウドにデータを送らずに高度なエージェントを運用できる選択肢が増えることになる。
日本市場でも、製造業の自律検査システムや金融機関の社内業務自動化など、データを外部に出せない領域でのエージェントAI需要は高まっており、オンプレミスで完結するAI工場の選択肢が拡大することの意味は小さくない。
AI業界の構造で見ると何が変わるのか
今回の発表は、AIインフラの競争軸が「学習性能」から「エージェント運用性能」へシフトしていることを示す。
- CPUレベルでのエージェント最適化：NVIDIA Vera CPUは、エージェントのツール呼び出しやオーケストレーション、リアルタイムデータ処理に特化した設計で、決定論的な低遅延性能を提供する。学習用GPUとは別に、エージェント専用の演算ユニットが登場した意義は大きい。
- Confidential Computingの全スタック展開：Vera Rubinプラットフォームでは、すべてのチップにわたりNVIDIA Confidential Computingが組み込まれる。エージェントが扱う機密データをハードウェアレベルで保護できることは、企業導入の前提条件になりつつある。
- ラックスケールシステムの拡張：HPE Compute XD700（NVIDIA HGX Rubin NVL8ベース）は1ラックあたり最大128基のRubin GPUを搭載可能。エージェントの大規模分散実行を見据えた密度設計が進んでいる。
一次情報から確認できる事実
- HPE ProLiant Compute DL394 Gen12（NVIDIA Vera CPU搭載）はHPE Private Cloud AI向けに2027年提供予定。
- Vera CPUはNVIDIA Vera Rubinプラットフォームの一部で、1兆パラメータ超のフロンティアモデル向けに設計されたVera Rubin NVL72ラックスケールシステムもHPEから提供される。
- ニューヨーク証券取引所がRedpandaおよびHPEと協力し、Vera CPU搭載サーバーを早期検討中の企業顧客である。
- NVIDIA Agent Toolkit（Nemotronオープンモデル、OpenShellセキュアランタイム、NemoClawブループリントを含む）がHPE Private Cloud AIで利用可能になる。
- HPE Private Cloud AIに安全なローカルエージェント登録機能が追加される。
- NVIDIA Confidential ComputingがHPE AI Factory全体に拡張される。
- NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティング、AIソフトウェア、ネットワーキングの全スタック統合がHPE AI Factoryポートフォリオ全体で強化される。
関連企業・関連技術
| 層 | 企業・技術 |
|---|---|
| CPU/GPUプラットフォーム | NVIDIA（Vera CPU、Rubin GPU、Vera Rubin NVL72）、HPE（ProLiant DL394 Gen12、Compute XD700） |
| AIソフトウェア・ツールキット | NVIDIA Agent Toolkit、Nemotronモデル、OpenShell、NemoClaw |
| プライベートAI基盤 | HPE Private Cloud AI |
| セキュリティ | NVIDIA Confidential Computing |
| 早期検討企業 | ニューヨーク証券取引所、Redpanda |
今後の論点
- Vera CPU搭載サーバーが2027年提供予定であるなか、それまでの間のエージェント運用環境をどう整備するか。
- エージェント専用CPUというアーキテクチャが、既存のGPU中心のAIインフラとどのように役割分担するのか。
- オンプレミスのエージェントAI工場が、パブリッククラウドのエージェントサービス（例：AI Agent as a Service）とコスト・運用面でどう競争するのか。
- 日本企業がHPE Private Cloud AIを通じてエージェント運用を始める際、日本語対応のエージェントモデルやツールチェーンが十分に揃うか。
