今回の発表では、AIトレーニングと推論需要の増大により、データセンターが直面する熱処理および電力消費の課題が浮き彫りとなった。Kentecが公開した2.5MW液冷CDUは、高発熱環境への対応における台湾の技術的前進を示すものである。
一方、INFINITIXはAI-Stack GPUリソース管理プラットフォームおよびixCSP商用計算ソリューションを通じて、AIDCの運用と管理の中核を担う。AI-StackはGPU分割、クロスノード計算、リソースプール化、予測型スケジューリングなどの機能を備え、GPU利用率と全体の計算リソースコストパフォーマンスを大幅に向上させる。ixCSPはGaaS、MaaS、TaaSなど多様な計算リソースサービスモデルに対応し、計算リソースの即時・プラットフォーム化された提供を可能にする。
GPUオーケストレーションおよびAIインフラ管理ソフトウェアを手掛けるINFINITIXは、新たに2億2500万台湾ドルの資金調達ラウンドを完了しました。これにより、同社の企業評価額は10億台湾ドルを突破し、IPOに向けた成長ステージが一段と加速します。
今回の投資ラウンドには、FoxconnとCTBC金融HDの合弁ファンドであるHH-CTBC Capital、Fubon Financial Venture Capital、Cathay Venture、JU-SHAN Capital など、複数の戦略投資家が参加しました。調達した資金は、主に研究開発体制の拡充、製品技術の深化、そして海外市場の開拓強化に充てられ、INFINITIXのグローバル競争力と市場シェア拡大を後押しします。
生成AIの普及に伴い、企業におけるAI推論需要が急速に増加している。計算リソースの確保とGPUの運用効率は、もはや各産業の競争力を左右する鍵となった。INFINITIX は11月13日、SignalPro Technologyに加え、Supermicro、Macnica、Stark Technology、Hetoneなどの関連企業と連携し、台湾南部サイエンスパーク周辺で次世代「SiGTRON AI-FACTORY」の構築プロジェクトを始動した。同プロジェクトは、Neocloud(Next-generation Cloud)が掲げるスマート計算エコシステムの形成に向け、地域におけるAIインフラを強化する狙いがある。
国内のAI活用を加速するため、台湾経済部産業発展署は本日、国際パートナー交流プラットフォーム(IPO Forum)を通じて 「AI信頼アクセラレーレーター」 を正式に始動しました。Dell Technologies、Microsoft、Red Hatなどの世界的テクノロジー企業に加え、台湾の主要技術パートナーが参画し、データ・モデル開発・サービス提供までを含み、AI導入・ガバナンス・検証の統合エコシステムを構築します。GPUリソース管理および AIインフラ基盤を提供するINFINITIXも本プログラムに招かれ、同社が独自開発したAI-Stackを通じて、高性能かつ高い透明性を備えた計算リソース基盤を提供します。
長年にわたりAIインフラおよびGPUリソース管理分野において実績を積み重ねてきたリーディングブランド「INFINITIX」は、2025年のCOMPUTEXにて圧倒的な存在感を示した。同社は、東南アジア三大IT製品販売代理店の一つであるVSTECSと代理店契約を締結し、タイおよびマレーシア市場への展開を加速。展示会期間中には国内外の100社を超える顧客と商談を行い、約2〜3億円規模のビジネスチャンスが見込まれている。今回のCOMPUTEXを通じて、INFINITIXはAIリソーススケジューリングにおける先進技術を広く披露し、アジア市場での事業展開を強化する姿勢を明確に示し、多方面からの注目を集めた。
AIインフラおよびGPUリソース管理分野を牽引するINFINITIX Inc.は、このほど主力製品「AI-Stack」が2025年度のCOMPUTEX国際コンピュータ見本市において、「Best Choice Award - Computer & System部門賞」を獲得しました。GPUリソース調整や高効率計算管理における革新的な技術が高く評価されたもので、同社は5月20日から23日にかけて開催されるCOMPUTEX台北国際コンピュータ見本市に出展し(ブース番号:I0006)、AI基盤の新たな可能性を世界に示します。
AI技術は急速にあらゆる業界に浸透しており、多くの企業がAI計算リソースへの投資を拡大し、社内データセンターに導入したり、クラウドサービスを利用したりしています。しかし、これらの重要なリソースを経済的かつ効率的に管理する方法は、多くの企業が導入過程で直面する課題の一つです。AI-Stackは、計算リソースの高コストと限られた供給という課題を解決します。コンテナ技術、自動スケジューリング、高性能計算、分散コンピューティングの概念を巧みに組み合わせ、深層学習分野に応用することで、高性能とコスト効率の最適なバランスを実現します。