HPE GreenLake AI/ML

HPE GreenLake はマネージド型のハイブリッドクラウド基盤であり、ハイブリッドクラウド AI プラットフォームこそが提供するものです。資源と AI ワークロードを一つの面で扱えます。企業が自社インフラをクラウド風の画面で運用・管理できるようにし、演算・ストレージ・ネットワーク・エッジ・プライベートクラウドを一か所で扱えます。AI と機械学習は棚から買う独立した製品ではありません。基盤が担うワークロードの一分類であり、それを届ける手段が HPE Private Cloud AI です。

本質的には、企業向けのプライベート AI 基盤です。HPE Private Cloud AI は、NVIDIA AI Computing by HPE プログラムのもとで NVIDIA と共同開発したターンキー型ソリューションです。NVIDIA の AI 演算・ネットワーク・ソフトウェアを、HPE の AI ストレージ・演算・GreenLake クラウドと一つの統合スタックにまとめます。狙いは明確で、企業を AI の着想から動く製品まで数か月ではなく数週間で運ぶことです。HPE はこれをプライベートワークロード向けの AI ファクトリーとして売り出しています。

パブリッククラウドの AI サービスとの分かれ目は制御です。データはエッジや閉域の構成も含め、自社環境にとどまります。規制産業のチームにとって、これはプロジェクトが成立するかどうかを決めます。HPE は、統合型 AI 基盤がパブリッククラウド比でコストを最大 6 割削減でき、導入を 8 時間未満で稼働させられるとしています。これは HPE 自身の数字なので、保証ではなく目標として扱ってください。

スタックには完全なライフサイクル管理と、用途に合わせた 4 つの構成オプションがあります。運用は OpsRamp AI copilot が支え、環境全体のワークロードと自動化を見張ります。HPE は 2026 年 Gartner のインフラ基盤消費サービス部門マジック・クアドラントでリーダーに選出されています。

Getting Started

1. AI ワークロードを定義し、データ所在地の要件を確認します。データを自社環境から出せない場合にプライベート AI を選ぶためです。
2. HPE またはパートナーと組み、4 つの構成から一つを選んで規模を見積もります。演算・ストレージ・ネットワークをモデルと学習負荷に合わせます。
3. スタックを配備します。HPE はターンキー型の設置を同じ週に終わる作業と位置づけ、基盤層は 8 時間未満という参考値を示しています。
4. 対応する統合経路でモデルとツールをつなぎます。Model Context Protocol（MCP）、Webhook、または API です。
5. 日々の運用は GreenLake から管理し、監視と自動化は OpsRamp AI copilot が担います。
6. 消費モデルを選びます。GreenLake Flex Solutions なら、自社拠点で使った分だけ支払うサービスとしてワークロードを動かせます。