HIVE Digital Technologies とコロンビア大学のコラボレーションにより、新興市場からはめったに見られないもの、つまり AI コンピューティングの世界 における確かな証拠が生まれた。コロンビア大学産業工学・オペレーションズリサーチ学科の研究者たちは、パラグアイ・アスンシオンにある HIVE の GPU クラスター上で反復的な AI トレーニングワークロードを実行した。そこはニューヨーク市の研究室から 5,000 マイル以上 離れているが、その結果は、世界で最も競争の激しい AI 研究会議のひとつである NeurIPS に投稿するに足るものだった。
Summary
主なポイント
- パラグアイにある HIVE の A40 GPU は、コロンビア大学の研究者によるコード最適化の後、最新世代の H100 GPU と同等の性能を示した。
- この研究は、毎年 12 月に開催される主要な機械学習会議であり、ICLR や ICML と並んで世界で最も影響力のある 3 大 AI 研究会議のひとつとされる NeurIPS に投稿された。
- コロンビア大学の研究者たちは、ニューヨーク市からアスンシオンまで 5,000 マイル 以上離れた地点を結ぶ形で、大陸間 AI トレーニングをリモートで成功させた。
- パラグアイ・Yguazú にある HIVE の 100 MW 変電所 は 2026 年 9 月までに送電開始予定であり、新たなティア III データセンターは 2026 年秋に着工し、2027 年下半期にサービス開始予定となっている。
- 研究は、将来の大規模言語モデル開発に関連する Muon オプティマイザ と高度なニューラルネットワーク事前学習技術に焦点を当てた。
HIVE とコロンビア大学、パラグアイの AI GPU インフラを検証
核心となる発見はシンプルだが重要だ。もはや地理的条件が、本格的な AI 研究がどこで行われるかを制限する必要はないということである。2 か月にわたり、コロンビア大学の研究者たちは、アスンシオンにある HIVE の A40 GPU ノード 向けにトレーニングコードを最適化した。スループット、レイテンシ、トークン毎秒性能を、現在の業界標準リファレンス GPU である H100 のベンチマークと比較したところ、各ハードウェアプラットフォームの生の性能特性を正規化した後には、結果が一致した。
これは些細な脚注ではない。H100 GPU は Nvidia のフラッグシップデータセンター向けシリコンであり、ソフトウェアレベルの最適化によって旧世代の A40 ハードウェアでその性能差を埋いだことは、HIVE が主張する「スマートなエンジニアリングによって既存インフラから大きな価値を引き出せる」という点を直接裏付けるものだ。
ニューヨークからアスンシオンへの大陸間 AI トレーニング
このコラボレーションを技術的に興味深いものにしているのは、その大陸間という側面である。単一のデータセンターやキャンパスネットワーク内で AI トレーニングジョブをリモート実行することは珍しくない。しかし、5,000 マイルを超える距離をまたぎ、低レイテンシのフィードバックループに依存する反復的なトレーニングを安定して行うのは、まったく別種の課題だ。コロンビア大学のチームはこれをやり遂げ、HIVE のアスンシオン GPU クラスターに対する具体的な性能ベースラインを確立した。HIVE は今後、このベースラインを商用 AI ワークロードのリファレンスとして活用できる。
HIVE の A40 と新世代 H100 GPU の性能同等性
この性能同等性の結果は、単一の研究を超えた重みを持つ。HIVE のパラグアイインフラを AI ワークロード向けに評価するクライアント、とりわけ本研究で検証された最大 14 億パラメータ規模の大規模言語モデルの事前学習を行うクライアントは、ハードウェア世代の差がそのまま能力差を意味するとは自動的に仮定すべきではないことを示唆している。コロンビア大学のチームは、14 億パラメータモデルでの推論スループットとレイテンシテストも実施し、さらに LLaMA モデル を用いた標準ベンチマークを行うことで、クラスターのより広範な性能像を構築した。
ニューラルネットワーク事前学習と最適化に関する最先端研究
このプロジェクトの学術的な中身は、インフラ検証を超えるものである。コロンビア大学チームの研究は、最適化理論と実践的な大規模 AI トレーニングの交差点に位置しており、LLM の事前学習コストが膨張し続ける中で大きな注目を集めている分野だ。
Muon オプティマイザと高度な事前学習技術へのフォーカス
本研究では、Muon オプティマイザ とそのバリアントを分析し、一般的な幾何構造と大きなノイズ条件下での ニューラルネットワーク事前学習 を検証した。実務的には、Muon は行列構造を意識したオプティマイザであり、単純なオプティマイザのようにすべてのパラメータを一様に扱うのではなく、勾配更新の際に重み行列の構造を考慮する。コロンビア大学の研究者たちは、理論と実践の両面で Muon と同等の性能を示す加速アルゴリズムを設計・解析しており、次世代の事前学習手法が大規模環境でどのように振る舞うかを理解するうえで意味のある貢献となっている。
コロンビア大学研究者からのインサイト
コロンビア大学 IEOR 学科のある助教授は、その広範な意義を次のように説明した。Muon や関連するスケール不変手法といった 行列構造を意識したオプティマイザ に関する理解を前進させ、その理論的基盤を明確にするとともに、実際のニューラルネットワークトレーニング環境で評価しているという点である。この研究は、将来の LLM 事前学習に対するそれらの潜在的な有用性を浮き彫りにしており、まさに今後数年間の AI インフラ需要を規定することになるワークロードに対応するものだ。
この研究を NeurIPS に投稿したことは、ICLR や ICML と並んで機械学習分野における世界の 主要な高インパクト会議 のひとつと見なされている場であり、研究の質がマーケティング目的の概念実証として流通するだけでなく、厳格なピアレビューに晒されることを意味している。
パラグアイにおける戦略的 AI インフラ開発
コロンビア大学とのコラボレーションは、意図的なタイミングで行われている。HIVE は現在、パラグアイで大規模なインフラ拡張の真っただ中にあり、この研究マイルストーンを、単発の学術的取り組み ではなく商業的な基盤へと変えつつある。
100 MW 変電所とティア III データセンター建設
パラグアイ・Yguazú では、HIVE が 100 メガワットの変電所を建設中であり、土木工事はすでに完了している。同社は今夏の試運転を計画しており、変電所は 2026 年 9 月までに送電開始予定だ。同じ敷地内での新たなティア III データセンター建設は、2026 年秋に着工予定となっている。
試運転および稼働開始の予定タイムライン
ティア III データセンターは 2027 年下半期のサービス開始を予定しており、HIVE にとって、本研究で確立された性能ベンチマークを、完全稼働の HPC および AI コンピューティング施設へと転換するための明確な滑走路となる。コロンビア大学の研究で収集されたトークン毎秒、レイテンシ、帯域幅のデータは、同施設の設計と商業的ポジショニングにおける技術的ベースラインとして機能する。
その戦略的ロジックは、注意深く検討する価値がある。パラグアイは 水力発電 を基盤としたエネルギー余剰を抱えており、クリーンで安定していて、比較的安価だ。2017 年に、グリーンエネルギーを用いてデジタル資産をマイニングする最初期の上場企業のひとつとして設立された HIVE は、環境持続可能性に明確に焦点を当てながら、カナダ、スウェーデン、パラグアイでデータセンターを運営してきた。同じインフラ基盤に AI ワークロードを持ち込むことは、ビジネスモデルの自然な拡張であり、今回のコロンビア大学の研究は、エンタープライズクライアントがコンピュート予算をコミットする前に通常求める、第三者による性能検証を提供するものとなっている。
イノベーションとグローバル AI 戦略に関するリーダーシップの視点
エグゼクティブチェアマン Frank Holmes による分散型 AI インフラへの見解
エグゼクティブチェアマンの Frank Holmes は、この成果を「何を否定したか」という観点から位置づけた。「これは、高性能コンピューティングが地理によって制限される必要はないことを示しています。」Holmes は、パラグアイの電力供給能力、戦略的な立地、そして今回検証された実績という組み合わせを、同社が描く「パラグアイを世界の AI 経済に直接接続する」というビジョンの土台として挙げた。「HIVE は、その未来をオンラインにする一助となれることを誇りに思います」と彼は付け加えた。
CEO Aydin Kilic による研究検証と将来ビジョン
社長兼 CEO の Aydin Kilic は、A40 と H100 の性能同等性が HIVE のより広範な投資テーマにとって何を意味するのかに焦点を当てた。「優れたエンジニアリングは大きな価値を解き放つことができます。」Kilic は、同社のハードウェアイノベーションの歴史、すなわち Intel Corporation と共同で BuzzMiner を開発したことや、スウェーデン最大級のデマンドレスポンス参加企業となり、国家電力網のバランス維持に貢献してきたことなどを挙げ、最新ハードウェアを単に投入するのではなく、技術的創意工夫によって運用効率を引き出してきた一貫したパターンを反映していると述べた。
この捉え方は、投資家と潜在的なクラウドクライアントの双方にとって重要だ。もし HIVE が、最新 GPU 世代への資本支出ではなくコード最適化によって性能差を埋ぐことができるなら、パラグアイインフラのユニットエコノミクスははるかに魅力的に見える。とりわけ、コスト効率の高い AI コンピュート需要が、世界的にプレミアムな H100 キャパシティ供給を上回り続けている状況においてはなおさらである。
FAQ
HIVE とコロンビア大学の研究協力における主な成果は何ですか？
この協力は、大陸間 AI トレーニングを実証した。ニューヨーク市にいるコロンビア大学の研究者たちが、5,000 マイル以上離れたパラグアイ・アスンシオンにある HIVE の GPU クラスター上で AI ワークロードを問題なく実行することに成功したのである。主要な技術的発見は、コロンビア大学チームが開発したコード最適化の後、HIVE の A40 GPU が新しい H100 GPU と同等の性能を示したことだった。
HIVE のパラグアイにおける新しい AI データセンターと変電所は、どこでいつ稼働開始しますか？
パラグアイ・Yguazú にある 100 MW の変電所は、2026 年夏に試運転が予定されており、2026 年 9 月までに送電開始予定である。同じ敷地内での新たなティア III データセンター建設は 2026 年秋に着工予定で、2027 年後半にサービス開始予定となっている。
HIVE のインフラを用いてどのような先端 AI 研究が行われましたか？
コロンビア大学産業工学・オペレーションズリサーチ学科の研究者たちは、一般的な幾何構造と大きなノイズ条件下での最適化理論を用いたニューラルネットワーク事前学習を研究した。研究は Muon オプティマイザと関連する行列構造を意識した手法に焦点を当て、アスンシオンにある HIVE の A40 GPU ノード上で、最大 14 億パラメータの大規模言語モデル向け事前学習アルゴリズムを評価した。
HIVE は、グローバルな AI インフラ環境におけるパラグアイの役割をどのように見ていますか？
HIVE の経営陣は、パラグアイをグローバルな AI コンピューティングの戦略的ハブと見なしており、水力発電能力、地理的な位置、そして今回検証された性能ベースラインを主要な強みとして挙げている。同社の目標は、分散型でエネルギー効率の高い HPC インフラを通じて、パラグアイが世界の AI 経済に直接参加できるようにすることだ。
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本記事は人工知能の支援を受けて作成され、編集チームによる確認を経ています。
