Power11プロセッサー搭載サーバーとIBM Spyreアクセラレーターを活用して、エンタープライズAIで成功を収める方法

⁽¹⁾マサチューセッツ工科大学（MIT）の「NANDA（Networked Agents and Decentralized AI）プロジェクト」が公開したレポート「State of AI in Business Report 2025」より。
参考記事：@IT『MIT調査レポートが示す「生成AI導入」の実態と、成功に導くポイント』

2026年3月12日　ブライアン・シルバーマン

AIアクセラレーターであるIBM Spyre アクセラレーターがPower11プロセッサー搭載サーバーで利用可能になって数ヵ月が経ちました。IBMがAI戦略の重要な要素と位置付けているSpyre アクセラレーターについて、IBM Powerコミュニティーが学ぶべきことはたくさんあります。

2026年2月26日、IBM Power部門のワールドワイドのAIリーダーであるセバスチャン・レーリグ氏が、バーチャル・ユーザー・グループのウェビナーに登壇し、IBM SpyreアクセラレーターとPower11プロセッサー搭載サーバーを活用して、IBMがどのようにエンタープライズAIを形作ろうとしているのかを説明しました。

レーリグ氏は、AIをエンタープライズ・アプリケーションに後付けされた外部サービスとして扱うのではなく、すでにミッションクリティカルなワークロードを実行しているインフラストラクチャーに、AIを直接組み込む「プラットフォーム・アプローチ」について説明しました。

IBMは、Power11プロセッサー搭載サーバー、IBM Spyreアクセラレーター、Red HatのAIソフトウェア・スタック、そして、拡大を続けるオープンソースのAIサービスのエコシステムで生み出されたイノベーションを組み合わせることで、IBM Powerを運用型AIのための完全に統合されたプラットフォームと位置付けています。

IBMは、上述したアプローチによって、自社の顧客が「最終的に投資収益率（ROI）を生む5%のAIプロジェクト」⁽²⁾の一員として数えられるよう支援したいと考えています。

「現在、AIの導入は大きな課題です。AIは、導入したいと思っても容易に達成できる類いのものではなく、「月面着陸プロジェクト」のように困難に見えるのです。」とレーリグ氏は語りました。「しかし、プロダクト・マネージャーとしての私の考えは、『もし、95%が失敗しているのであれば、正しく実行して良い結果を出す大きな機会がある』ということになります。」

レーリグ氏は、AI導入のために構築された、相互に連携する複数のレイヤーで構成されるアーキテクチャーについて説明しました。

• 加速されたインフラストラクチャー：IBM Spyreアクセラレーターを装着し、IBM Power Virtual Server（PowerVS）のサポートを組み合わせたIBM Power11プロセッサー搭載サーバー
• 統合推論プラットフォーム：AIモデルのデプロイと管理のためのランタイム環境を提供するRed Hat AI Inference ServerとOpenShift AI
• IBM Power向けAIサービス： Power11プロセッサー搭載サーバー上で効率的に動作し、IBM Spyreアクセラレーター向けに完全に最適化され、増加を続けるオープンソースのサービス

⁽²⁾MIT NANDAレポート「State of AI in Business Report 2025」より
参考記事：@IT『MIT調査レポートが示す「生成AI導入」の実態と、成功に導くポイント』中の「タスク特化の企業向け生成AI」 本番稼働は5％

ターンキーAIプラットフォームの構築

バーチャル・ユーザー・グループのセッションにおける主要なテーマは、IBM Powerをご利用のお客様自身によるAI導入の簡易化でした。

「IBM Open-Source AI Foundation for Power」は、AIの導入を加速させるために設計された、再利用可能なソリューションとデプロイ・パターンのカタログを提供しています。

再利用可能なソリューションには以下が含まれます。
• ワークロードソリューション：ITサービスデスクのアシスタント、プライベートな文書の処理、不動産アドバイザリー・システムなど
• 導入パターン：デジタルアシスタントや文書インテリジェンス・システムといった一般的なAIアーキテクチャーの導入を支援
• AIサービス：ナレッジ・マネジメント、Q&A機能、文書処理、翻訳など

上述したソリューションは、IBM Spyreアクセラレーターを装着したPower11プロセッサー搭載サーバーにワンクリックでデプロイできるように設計されています。

IBM Cloud経由で利用するPower Virtual Serverのサポートも予定されているので、将来的には、一貫性のあるハイブリッドのデプロイメントが可能になります。

お客様事例

レーリグ氏は、IBM Powerプラットフォーム上のエンタープライズ・ワークロードに対して、どのようにAIを適用できるかを示す、実際のお客様事例を２つ紹介しました。

1つは、IBM iを使用しているHans Geis社の事例です。同社は、AIを用いて注文情報を受信メールから抽出し、抽出した注文情報を注文入力システムに自動的に入力しています。その結果、業務処理の効率が5倍向上したと報告されています。

もう1つは、IBMのパートナー企業であるDigiworks社の事例です。AIを活用して文書から個人を特定できる情報（PII）を自動的にマスキングし、プライバシー保護と法令遵守の向上を支援しています。

IBM Spyreアクセラレーターの概要

IBM Spyreアクセラレーター

「Open‑Source AI Foundation for Power」の中核をなすのは、オプションとして提供されるIBM Spyreアクセラレーターであり、Power11プロセッサーの強化されたAI機能と連携して動作します。そして、Power11プロセッサーとIBM Spyreアクセラレーターを組み合わせることで、IBMが「アンサンブルAI」と呼ぶアプローチが実現します。「アンサンブルAI」は、Power11プロセッサーとIBM Spyreアクセラレーターが動的に連携し、最適なパフォーマンス、レイテンシー、効率を実現するために、どこで推論を実行するべきかを決定する手法です。

Power11プロセッサーとIBM Spyreアクセラレーターを組み合わせる場合、小規模なAIモデルやレイテンシーの影響を受けやすいAIモデルは、Power11プロセッサー　内蔵のAIアクセラレーター（MMAやSIMD）を使用して直接実行できます。一方、大規模で計算負荷が高いワークロードは、IBM Spyreアクセラレーターにオフロードできます。

グラフィックスや大規模モデルのトレーニング用に設計されたアクセラレーターである汎用的なGPUと異なり、IBM Spyreアクセラレーターは、エンタープライズ・システム内で効率的かつスケーラブルな推論を直接提供し、Power11プロセッサーに組み込まれたAI機能を補完するためにゼロから設計されました。

IBM Spyreアクセラレーターは、32個の専用AIアクセラレーター・コアと128GBの高速LPDDR5メモリーを搭載する、高度に並列化されたSoC（システム・オン・チップ）アーキテクチャーが採用されており、大規模言語モデルやAIワークロードを処理する計算エンジンの近くで実行できます。5ナノメートルの先端半導体技術を用いて製造され、約75ワットで動作するIBM Spyreアクセラレーターは、エンタープライズ・サーバーへの高密度な導入に際して不可欠なエネルギー効率を維持しながら、高度なAI処理能力を提供します。

IBM Spyreアクセラレーターは、現代のAIワークロードにとって特に重要です。大規模言語モデル（LLM）は、推論の処理中に「モデル重み」と「テンソル（多次元配列）」に繰り返しアクセスする必要があります。IBM Spyreアクセラレーターは、大容量の高帯域幅メモリーをアクセラレーター上に直接配置してPower11プロセッサーと密結合させることで、従来のアーキテクチャーにおいてはAIのパフォーマンスを制限しがちであったデータ移動のボトルネックを軽減します。

Power11プロセッサー搭載サーバーは、単一システムの筐体内に複数のIBM Spyreアクセラレーターを装着できるため、ビジネス・プロセスを実行しているアプリケーションやデータの近くでワークロードを処理しつつAI推論能力を拡張できます。このコンピューティング密度、メモリー容量、エネルギー効率の組み合わせにより、Power11プロセッサー搭載サーバーは、生成AI、検索拡張生成（RAG）、ドキュメント・インテリジェンスなど、厳しい要件のAIワークロードを、企業がオンプレミスで所有するインフラストラクチャー内で直接実行できます。

IBM Spyreアクセラレーターと汎用的なGPUアーキテクチャーの違い

大規模なAIモデルの「学習」において、GPUが依然として主流のアーキテクチャーであるのに対して、IBM Spyreアクセラレーターは「AI推論をエンタープライズ・インフラストラクチャーに直接組み込む」という異なる目標を念頭に設計されています。

Power11プロセッサー搭載サーバーとIBM Spyreアクセラレーターのアプローチは以下に焦点を当てています。
• 大規模モデルの学習ではなく、推論ワークロードの最適化
• アクセラレーターのエンタープライズ・サーバーへの直接統合による、インフラストラクチャーの複雑性の軽減
• AIワークロードをアプリケーションやデータに近い場所に配置することでレイテンシーを低減
• 既存のビジネス・システムにAIを組み込みたい企業や組織のために、導入を簡素化

このビジネス・デザインは、企業向けAIの未来は、大規模な学習用のクラスターへの依存を減らし、AI推論を業務プラットフォームに統合することになるだろう、というIBMの見解を反映しています。

IBMの「フルスタックAI」ビジョンの実現

Power11プロセッサー搭載サーバーとIBM Spyreアクセラレーターのアーキテクチャーに関するレーリグ氏の説明は、IBMセミコンダクターズのゼネラルマネージャーであるムケシュ・カレ氏が語る「フルスタック戦略」を反映したものです。

カレ氏は、半導体、システム、ソフトウェア、コンサルティングを網羅するフルスタック戦略としてのIBMのAIへのアプローチを次のように強調しました。
「IBMはフルスタック企業です。半導体からチップ設計、システム、低レベルソフトウェア、オペレーティング・システム、ミドルウェア、アプリケーション、そしてコンサルティングまで、あらゆるスタックを統合しています」

IBM SpyreアクセラレーターとIBM Power向けのオープンソースのAIツールおよびサービスのエコシステムとを組み合わせたPower11プロセッサー搭載サーバーは、「フルスタック戦略」を実現するための重要な一歩となります。