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DeepLとNVIDIAが欧州における言語AIインフラの発展を推進

作成： Steve Rotter, CMO, DeepL
目次

主なポイント

  • DeepLとNVIDIAは、ハードウェア、ソフトウェア、最適化を連携させる戦略的インフラパートナーシップを通じて、言語AIの性能向上を推進しています。
  • DeepLは、DGX GB200システムを搭載したNVIDIA DGX SuperPODを導入した欧州初の企業となり、欧州のAIインフラにおける重要な節目を築きました。
  • SuperPODは1兆パラメータ規模のモデルを処理できるため、DeepLの研究者はアイデアの検証やモデル学習をより迅速に行い、ほぼリアルタイムの推論を実現できます。
  • DeepLとNVIDIAの協業はハードウェアにとどまらず、LLMの能力向上に向けた計画策定や、スーパーコンピュータの最適化アルゴリズムの共同開発にまで及んでいます。
  • ソフトウェアレベルでの最適化により、エネルギー効率が大きく向上し、DeepLは拡張された計算能力をより有効に活用できるようになります。
  • DeepLはEcoDataCenterと提携し、事前に液冷インフラを整備することで、NVIDIA史上最も高性能なマシンを導入できる体制を整えました。
  • DeepLの言語AIスイートは、エンタープライズ規模で求められる高速性、高精度、多言語対応を支えるために設計されたインフラ基盤の上に構築されています。

AIテクノロジーには、従来のSaaS製品とは異なり、ソフトウェアと計算能力の緊密な連携が欠かせません。そのためには、各社が取り組みを綿密に調整し、AIの進化に必要なものを先回りして見極めながら、将来に向けて共に投資していくことが求められます。

これこそが、DeepLとNVIDIAが築いてきたパートナーシップの姿です。私たちは、その協業の成果を、AI業界の「ウッドストック」とも称されるGPU技術カンファレンス「NVIDIA GTC 2025」で紹介しました。 

DeepLからは、最高技術責任者（CTO）のSebastian Enderleinや研究担当副社長のStefan Meskenをはじめ、技術部門のリーダーたちがGTCに参加しました。 

DeepLの研究部門でハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）エンジニアを務めるMarkus Schnösは、次世代LLMで業界トップクラスの学習・推論性能を実現するために、両社がどのように協力してきたのかについて発表しました。 

これは、今日のAI性能の限界に挑み、その可能性をさらに広げるために何が必要なのかを示す取り組みです。つまり、適切なハードウェアへの投資だけでなく、その性能を最大限に引き出すための革新的な活用方法を見出すことも重要になります。

DeepL AI Labsで、言語AIの未来を切り拓く私たちの取り組みをご覧ください。

DeepLの次なるAIインフラ強化が重要な理由

しかし、これはまだ始まりに過ぎません。DeepLは、DGX GB200システムを搭載したNVIDIA DGX SuperPODを導入した欧州初の企業となりました。 

NVIDIAのチーフ・ソリューション・アーキテクトであるThomas Schoenemeyer氏は、このNVIDIA GB200 Grace Blackwellスーパーチップのクラスターを「AI版のF1チャンピオンカー」と表現しています。 

NVIDIAが以前実施したSuperPODの性能評価では、オープンソースのMLPerfフレームワークにおけるすべてのベンチマークで首位を獲得しました。MLPerfは、学習および推論におけるハードウェア性能を測定するためのフレームワークです。 

SuperPODは1兆パラメータ規模のモデルを処理できるため、DeepLの研究者は次のような新たな可能性を実現できます。

  • アイデアの迅速な検証
  • モデル学習の高速化
  • ほぼリアルタイムの推論の実現

AI版のF1マシンともいえるシステムを手にしたことで、私たちは毎年、より高性能で、より正確かつ柔軟性の高い言語AIを提供できるようになります。

これにより、私たちはDeepLで実現したいことに対して、より大胆かつ意欲的に挑戦できるようになります。DeepL Voiceのようなソリューションを通じて新たなユースケースを開拓し、Clarifyのような機能を通じてAIとの協働体験を再定義することができます。 

そして以前と同様に、こうした性能向上は、単に適切なマシンへの投資によって実現されたものではありません。そのマシンをどのように活用し、発展させていくかを軸に築かれたパートナーシップから生まれたものです。 

DeepLが翻訳メモリをどのように再定義しているのかをご覧ください。

DeepLとNVIDIAの協業が支えるAI性能の向上

NVIDIAとの協業は、高度なハードウェアへのアクセスだけにとどまりません。将来のLLMに求められる能力や、それを実現するシステムについても、両社は緊密に連携しています。

  • NVIDIAとの協業では、将来のLLMに求められる学習・推論能力について議論しています。
  • さらに、そうした学習・推論能力を実現するための、新しいDGX SuperPODなどのシステム構成についても議論しています。
  • また、スーパーコンピュータ上で動作するソフトウェアの最適化アルゴリズムの開発にも共同で取り組んでいます。
  • この取り組みにより、エネルギー効率の大幅な向上が可能となり、拡張されたリソースを活用して、より多くのことを実現できるようになります。

それが実際にどのように実現されているのかを知るには、ぜひMarkusのプレゼンテーションをご覧ください。

DeepL Dialogues 2025のハイライトをご覧ください。

AIイノベーションにおいてインフラ整備が重要な理由

最後に、そして極めて重要な点として、NVIDIAとの緊密な協力関係は、他のサプライヤーとの連携を進めるうえでも重要な指針となっています。

EcoDataCenterにはDeepLの既存のスーパーコンピュータが設置されています。世界有数の先進的かつ持続可能なデータセンターであるEcoDataCenterは、次世代のマシンが飛躍的な性能向上を実現するためには液冷が必要になることを見据えていました。

DeepLはEcoDataCenterと協力し、液冷に必要なインフラを事前に整備することで、NVIDIA史上最も高性能なマシンを導入できる体制を整えました。 

その結果、DeepLは欧州で初めて新しいSuperPODを活用する企業となりました。AIエコシステムに必要な要素を先回りして見極める力こそが、この技術の可能性をさらに広げ続ける原動力となっています。

2025年のGTCで発表の機会をいただけたことを光栄に思います。NVIDIAとの継続的な協業から生まれる新たな可能性に期待しています。 

DeepL Voiceが、正確でリアルタイムなAI翻訳キャプションで高い評価を得ている理由をご覧ください。

この技術を、次は貴社のビジネスへ 

パートナーシップ、ハードウェア、そして最適化への投資こそが、DeepLの言語AIスイートを支える基盤です。私たちは、スピードと精度を兼ね備え、大規模な企業利用にも対応する翻訳・ライティング・コミュニケーションツールを開発しています。

コンテンツのローカライズ、ビジネス文書の改善、グローバル会議の実現など、チームの取り組みがどのようなものであっても、このインフラが言語を越えた明確で確信の持てるコミュニケーションを可能にします。

DeepL翻訳、Write、Voice、API、各種統合機能が、貴社の多言語ワークフローにどのように役立つかについて、ぜひ

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