Together AI、インド最大の 10,000 基 NVIDIA B300 GPU 搭載 AI 工場建設を提携──総額 12 億ドル規模のインフラ投資
L&T との提携によりインド国内最大となる単一クラスターを構築し、Llama や DeepSeek などのオープンソースモデル向け推論・ファインチューニング基盤を提供する。
リリース: 2026-08-13 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- L&T の子会社 Vyoma.AI と Together AI が、チェンナイのデータセンターで 10,000 基の NVIDIA B300 GPU クラスター構築を発表。
- 本件は L&T の「Mega」注文に分類され、投資額は 12 億〜18 億米ドル（Rs 10,000〜15,000 コロール）規模に達する。
- クラスターは Llama、DeepSeek、Qwen、Mistral などのオープンソースモデルの推論およびファインチューニングをサポートする。
- インドの米国の輸出管理 Tier 1 ステータスを背景に、最先端の B300 ハードウェアを利用したソブリンデータセンターを実現する。
2. 影響（Why）
- 巨大クラスターによる OSS 推論コストの低下: 10,000 基規模の B300 クラスターが稼働することで、商用 API 依存からオープンソースモデルへの移行コストが下がり、インフラコスト構造が変化する。
- 国内 SaaS への影響とソブリン AI: [国内 グローバル展開 SaaS 企業] のような組織は、各国のデータ主権要件に対応するため、特定の国内リージョンに縛られないインフラ選定を迫られる。
3. 根拠・詳細（How）
- NVIDIA B300 のハードウェア仕様: GTC 2025 で発表された B300 は 15 petaFLOPS の高密度 FP4 コンピューティング、288 GB の HBM3e メモリ、8 TB/s の帯域幅、1,400W TDP を提供する。
- メモリヘッドルームによるコンテキスト維持: 288 GB の VRAM 搭載により、KV キャッシュを破棄せずに長文脈ウィンドウを維持し、大規模モデルの推論遅延を抑制する設計となっている。
4. 展望・課題（Next）
- チェンナイデータセンターの構築完了と稼働: LTN Compute の実行により、インド国内最大規模の単一クラスター稼働に向けた段階的なインフラ配備が進められる。