「AIサーバー」という言葉を聞いたことはありますでしょうか。生成AIの隆盛により、ちらほら耳にしたことのある方もいるかもしれませんが、実はまだ定義が曖昧な言葉です。

本記事では、2025年時点でのAIサーバーの定義や特徴、従来のサーバー／GPUサーバーとの違いを解説します。

AIサーバーとは、AI処理に特化して設計されたサーバーを意味することが一般的です。具体的には、AIアクセラレーター（AIプロセッサー）が搭載されたサーバーを指します。

ここでは、以下を解説します。

AIアクセラレーターとは、AI（機械学習やディープラーニングなど）の処理に特化して設計されたハードウェアまたはソフトウェアを意味します。CPUを主体とするプロセッサーに比べ、AIの処理を効率的かつ高速に実行できるのが特徴です。

但し、CPUの方が劣っているというわけではなく、AIにおいて必要とされる並列処理を得意としているのがAIアクセラレーターであるというだけで、一般的にはCPUを補完する形でコンピューターに組み込まれます。

AIアクセラレーター自体も少し定義があいまいな言葉ですが、具体的には以下のような種類があります。

FPGAとは「Field Programmable Gate Array」の略で、ユーザーが論理回路の構成を自由にプログラムできる集積回路を指します。製造後も回路情報を書き換えることができる柔軟性を持ち、AI処理に最適な回路を構成することでよりAIアクセラレーターとしての真価を発揮します。その分、部品コストは高価になりがちです。

ASICとは「Application Specific Integrated Circuit」の略で、特定の用途向けにカスタマイズされた集積回路を意味します。もとから特定用途に応じて開発されるため、部品コストも抑えられ、必要最低限の回路構成で最大限の性能を発揮します。一方で、カスタマイズする分、多くの開発期間・開発費を必要とします。

ASICはメーカー独自の名称で開発されることも多く、Google が開発するTPU（Tensor processing unit）、Apple や AMD が開発するNPU（Neural network Processing Unit）もASICに含まれます。

AIサーバーと聞くと、GPUを思い浮かべる方も少なくないでしょう。GPUとは「Graphics Processing Unit」の略で画像処理装置を意味し、文字通り画像や映像の演算処理を得意とします。「GPGPU（画像処理以外にもGPUを活用する技術）」の発展により、GPUはAI開発などにも活用されるようになりましたが、もともとはAI処理を目的としていたわけではないという成り立ちからAIアクセラレーターに含めないケースも見られます。

一方で、広く一般には「AI＝GPU」というイメージが定着しつつあり、完全に画像処理を捨て去ったGPUなども台頭しているため、GPGPUに寄った思想・設計のGPUはAIアクセラレーターに含められるでしょう。

GPUも非常に高価なものではありますが、FPGAやASICに比べるとそれ単体ではコストパフォーマンスに優れています。

CPUを中心とした従来のサーバーに比べ、AI処理に特化した構成で設計されているのがAIサーバーの特徴です。

また、消費電力が多いイメージがあるかもしれませんが、同じような処理をCPUで実行しようとしたときに比べ、FPGAやASIC主体のAIサーバーは各段に高い電力効率を誇ります。たしかにAI処理は多くの電力を消費しますが、効率という観点では従来のサーバーと一線を画しています。

前述の通り、GPUはAIアクセラレーターに含まれることもあるため、同じくGPUサーバーもAIサーバーに含めて良いかもしれません。

一方で、両者が“別のもの”と仮定した場合、以下のような違いがあります。

いずれもメーカーや各パーツのスペックなどに依るところが大きいですが、AIサーバーはよりAI処理により特化した設計になっているという点でGPUサーバーと明確に異なる、と言えるでしょう。

とはいえ、AI開発を行う場合はまだまだGPUサーバーを用いるケースがほとんどです。日本国内のデータセンターではGPUサーバーを受け入れる体制が徐々に整っており、運用を含めた実用性という面ではGPUサーバーに軍配が上がります。