F5とNVIDIA、AI推論を高速化する新機能でAIファクトリーの経済性を向上

公開日：2026年3月17日

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BlueField DPUで高速化されたF5 BIG-IP Next for Kubernetesは、トークンスループットを向上させ、トークンあたりのコストを削減するとともに、セキュアなマルチテナントAIインフラストラクチャを実現し、エージェント型AI時代に向けてAIファクトリーを変革します

シアトル発 – あらゆるアプリとAPIの配信とセキュリティを支えるグローバルリーダーであるF5（NASDAQ：FFIV）は本日、AI推論インフラストラクチャの高速化と最適化に向けて継続しているNVIDIAとの協業において、機能を拡充したことを発表しました。

拡張された統合では、F5 BIG-IP Next for KubernetesとNVIDIA BlueField-3 DPUを組み合わせ、テレメトリを活用するインテリジェントなインフラストラクチャレイヤーを構築します。これにより、GPU使用効率を高めてトークンスループットを向上させ、レイテンシを短縮するとともに、セキュアなマルチテナントAIプラットフォームを大規模に展開できます。

AIシステムにおいて、トークンはAI出力を測定する単位であり、推論時に生成・処理される単語、記号、データ断片を指します。トークン生成の量と速度が、最終的にユーザー体験、インフラストラクチャの効率、アクセラレーターあたりの収益を左右します。

企業やGPUaaSプロバイダーがAIの収益化を急ぎ、AIの実験段階から収益を生み出すサービスへと移行する中、インフラストラクチャ効率が重要な評価指標となっています。成功を測る基準は、導入済みのGPU容量だけでなく、トークンエコノミクス、持続的なトークンスループット、最初のトークンが生成されるまでの時間（TTFT）、トークンあたりのコスト、GPUアクセラレーターあたりの収益へと広がっています。F5とNVIDIAの共同ソリューションは、これらの指標に直接対応できるよう設計されています。

インテリジェントなAIインフラストラクチャによるトークンエコノミクスの最適化

アプリケーション中心の推論からエージェント主導のAIワークフローへの移行に伴い、トークンスループットを最適化し、コストを削減するための新たなアーキテクチャアプローチが求められています。BIG-IP Next for Kubernetesは、NVIDIA NIMの統計情報、Dynamoのランタイムシグナル、GPUテレメトリを活用し、実行前に推論を考慮したルーティングを決定できるようになりました。ワークロードを最適なアクセラレーターにリアルタイムで割り当てることで、レイテンシーと再計算を削減しながら、継続的な使用率を向上させます。

「AIインフラは、もはやGPUへのアクセスやGPU導入環境の拡張だけを目的とするものではありません。アクセラレーター1基当たりの経済的成果を最大化する段階へと進化しています」と、F5の最高製品責任者であるKunal Anandは述べています。「F5はNVIDIAと連携し、AIファクトリーがトークン生成を測定可能なビジネス指標として扱えるよう支援しています。BIG-IP Next for Kubernetesは、GPUの生産性向上、トークン当たりのコスト削減、共有AIプラットフォームの確実な拡張に必要なインテリジェンスとガバナンスを提供します」

実証済みのインフラ効率：構造的な向上

パフォーマンスの数値が、その効果を明確に示しています。The Tolly Groupが検証したテストでは、NVIDIA BlueField-3 DPUで高速化されたBIG-IP Next for Kubernetesにより、トークンスループットが最大40%向上し、最初のトークンが生成されるまでの時間（TTFT）が61%短縮され、さらにリクエスト全体のレイテンシが34%低減しました。

これは単なる漸進的な向上ではありません。ネットワーク処理、TLS／暗号化、AI対応の負荷分散、トラフィック管理をNVIDIA BlueField-3 DPUにオフロードすることで、BIG-IP Next for KubernetesはホストCPUの処理能力を維持し、GPUを本来の用途である大規模かつ持続的な高スループット推論に専念させます。その結果、GPU使用率が向上し、キュー待機時間が短縮され、トークン生成量が増加するため、一定のインフラストラクチャ規模でトークン当たりのコストを削減できます。重要なのは、モデルの変更が不要であり、既存のAIファクトリーインフラストラクチャ全体にこうした改善を直ちに導入できる点です。トークンエコノミクスで競争する企業やNeoCloudプロバイダーにとって、これはAIの出力を制約するインフラストラクチャと、AIの出力を加速するインフラストラクチャを分ける決定的な違いです。

NVIDIAのネットワーキング担当シニアバイスプレジデントであるKevin Deierling氏は、次のように述べています。「NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングインフラストラクチャと、AIを考慮したF5 Application Delivery and Security Platformを組み合わせることで、AIファクトリーのトークンエコノミクスを向上させ、モデルを一切変更することなく、拡張性とコスト効率に優れた推論を実現できます。F5とNVIDIAは連携し、企業がAIファクトリーの推論を効率的かつ経済的に拡張できるよう支援しています。」

エージェント駆動型AIとマルチテナントAIプラットフォーム向けに設計

最新のAIワークロードでは、エージェント駆動型、永続型、コンテキスト認識型への移行が進んでいます。こうしたワークロードには、従来の負荷分散では実現できないインテリジェントなトラフィック制御が必要です。機能が強化されたBIG-IP Next for Kubernetesソリューションでは、以下をサポートできるようになりました。

エージェント型AIワークフロー向けの推論対応ルーティング
NVIDIA DOCA Platform Framework (DPF)との統合により、NVIDIA BlueField DPUの導入とライフサイクル管理を簡素化
動的VRFを使用したEVPN-VXLANによる、セキュアなネットワークレベルのマルチテナンシー
Kubernetes AI環境に統合されたセキュリティ、トークンガバナンス、オブザーバビリティ

これらの機能により、企業やNeoCloudプロバイダーは、パフォーマンスの分離と予測可能なサービスレベルを維持しながら、事業部門間または外部顧客とGPUインフラストラクチャを安全に共有できます。

AIファクトリーの経済性を支えるコントロールプレーン

F5とNVIDIAは、推論アーキテクチャを最適化するための検証済みツールとベストプラクティスを企業に提供します。こうした進歩により、BIG-IP Next for Kubernetesは、トークン消費を管理し、トラフィックフローを最適化して、インフラストラクチャへの投資収益を最大化する、AIファクトリーの経済性を支える戦略的なコントロールプレーンとなることが期待されます。

非効率を補うためにリソースを過剰にプロビジョニングするのではなく、組織は現在、本番環境で稼働中の各GPUから、より大きな経済的価値を引き出せるようになりました。その結果、GPU当たりの収益が向上し、運用オーバーヘッドが削減され、持続的な成長に対応できるスケーラブルなAIサービスを構築できます。NVIDIAのインフラストラクチャテレメトリとDPUアクセラレーションを、F5のトラフィックインテリジェンスおよびセキュリティ機能と組み合わせることで、両社は、企業がAIファクトリーを効率的かつ収益化可能で、エージェント時代に対応できるプラットフォームへと変革できるよう支援しています。

F5について

F5, Inc.（NASDAQ: FFIV）は、あらゆるアプリケーションの配信とセキュリティを担うグローバルリーダーです。30年にわたる専門知識を基盤に、F5は業界最高水準のプラットフォームであるF5 Application Delivery and Security Platform (ADSP)を構築し、オンプレミス、クラウド、エッジ、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境など、場所を問わず、あらゆるアプリケーションとAPIの配信とセキュリティを実現しています。F5は、世界最大規模かつ最先端の組織と連携しながらイノベーションを推進し、高速で可用性とセキュリティに優れたデジタル体験を提供することに尽力しています。互いの成長を支え合い、より良いデジタル世界を実現します。

F5、BIG-IP、およびBIG-IP Nextは、米国およびその他の国におけるF5, Inc.の商標、サービスマーク、または商号です。ここに記載されているその他すべての製品名および会社名は、それぞれの所有者の商標である場合があります。本プレスリリースに記載された協業は、F5とNVIDIAの間に合弁事業、法的パートナーシップ、または代理関係があることを意味するものではありません。

将来予想に関する記述
本プレスリリースには、F5とNVIDIAの統合によって期待されるパフォーマンス、効率性、および経済的メリットに関する将来予想に関する記述が含まれており、これらはリスクおよび不確実性の影響を受ける可能性があります。