OracleのAIデータセンターとGPU活用の最前線

アメリカの大企業がAIインフラへの投資を加速させる中、OracleはOracle Cloud Infrastructure（OCI）を活用してAIとクラウド市場で急成長しています。

このページでは、Oracleの会社概要、2025年時点のAI/GPU活用状況、自社データセンターの先進GPU導入、他社サーバー利用、具体的なサービス展開、継続活用のリスク、今後の構想を詳しく解説します。

Oracleの取り組みは、OCIのスケーラブルなAIソリューションを通じて、企業や研究機関に高性能コンピューティングを提供し、産業全体のイノベーションを推進しています。

Oracleの会社概要
1. 上場状況と財務指標
2. 事業内容の全体像
2025年時点の主なAI/GPU活用　[GB200 GB300]
自社AIデータセンターの先進GPU導入 [GB200 GB300]
Oracle　現状の課題と今後の展望

Oracleの会社概要

Oracle Corporation（オラクル・コーポレーション）は、1977年に設立されたアメリカのテクノロジー企業で、本社はテキサス州オースティンにあります。

データベースソフトウェア、クラウドソリューション（OCI）、エンタープライズアプリケーションで知られ、2025年現在、AIとクラウドインフラに注力。

CEOのサフラ・キャッツと創業者ラリー・エリソンの下、OpenAIやxAIとの提携で生成AIを強化。

OCIは高性能コンピューティングを提供し、グローバル企業や政府機関のデジタル変革を支援しています。

上場状況と財務指標

OracleはNYSEに上場、ティッカーシンボルはORCLです。

発行済み株式総数は約27.94億株

時価総額は約7844億ドル（the finance card above参照）　2025年10月時点

現在の株価は280.677ドルで、年初来97%上昇（同）。

従業員数は約159,000人

AIインフラとクラウドのR&Dに重点を置いています。この成長は、OCIのAI需要急増と大規模契約（例　OpenAIの3000億ドル）を反映しています。

事業内容の全体像

Oracleの事業は、クラウドインフラ（OCI）、データベース、アプリケーション（ERP、HCM）、Javaで構成されます。

OCIは売上の主要部分を占め、AIワークロード向けデータセンターを提供。

OpenAIやByteDanceとの提携で、生成AIや大規模言語モデルをサポート。データベースはAIベクトル検索を強化、ERPはAI自動化で業務効率を向上。

OCI Superclusterは、NVIDIA GPUと自社ネットワークで高性能AIを実現。競合（AWS、Azure、Google Cloud）に対し、価格性能比とデータ主権対応で差別化を図っています。

2025年時点の主なAI/GPU活用　[GB200 GB300]

2025年、OracleはOCI Zettascale10でAIインフラを拡大。

テキサスのStargateデータセンターでNVIDIA GB200を450,000基運用、1ラック72基で1.44ペタフロップスのFP4性能を実現。

AMD MI450を50,000基導入予定（2026年Q3）。

液冷で電力効率を40%向上、1.2GW容量を確保。

OCI AI Platformは、LlamaやGrokのトレーニングを30%高速化。金融機関の不正検知や医療画像解析を強化、GPU利用率は80%。

OpenAIのChatGPTやxAIのモデルをサポートし、グローバル需要に対応。

(https://www.datacenterdynamics.com/en/news/openai-and-oracle-to-deploy-450000-gb200-gpus-at-stargate-abilene-data-center/)

(https://www.oracle.com/news/announcement/ai-world-oracle-unveils-next-generation-oci-zettascale10-cluster-for-ai-2025-10-14/)

(https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gpu-cloud-computing/oracle-cloud-infrastructure/)

自社AIデータセンターの先進GPU導入 [GB200 GB300]

OracleのStargate（テキサス）では、NVIDIA GB200を450,000基、GB300を20,000基導入。

GB200は1,000W、GB300は1,200Wで、総電力約500MW。液冷（Oracle Acceleron RoCE）で冷却効率を40%向上。

AMD MI300X（400W）を2024年に展開、

2026年にMI450（500W）を50,000基導入予定。

1ラック144 GPUのNVLinkで3TB/s帯域を確保。OpenAIのトレーニングやOCI AI Platformを支え、再生可能エネルギーで50%電力賄い。

(https://www.datacenterdynamics.com/en/news/openai-and-oracle-to-deploy-450000-gb200-gpus-at-stargate-abilene-data-center/)

(https://www.oracle.com/news/announcement/ai-world-oracle-unveils-next-generation-oci-zettascale10-cluster-for-ai-2025-10-14/)

(https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/oracle-and-amd-expand-partnership-to-help-customers-ach.html)

他社AIサーバー利用のGPU [CoreWeave nScale]

OracleはCoreWeaveやnScaleと提携、NVIDIA H100を約30,000基（700W/GPU）、GB200を5,000基（1,000W）利用、総電力約30MW

AWSのH100（5,000基、700W）やAzureのND GB300 v6 VM（2,000基、1,200W）で推論を補完。

CoreWeaveのH100は$2.20/時間でコスト効率が高い。

nScaleのノルウェー施設ではGB200を1,000基（1,200W）運用、6,000kW/クラスタで低コスト化。

これにより、OCIの容量制約を緩和し、xAIやByteDanceの需要に対応。

(https://blogs.nvidia.com/blog/oracle-ai-data-processing/)

(https://blogs.nvidia.com/blog/oracle-cloud-infrastructure-ai-gpu-digital-twins/)

先進的GPUを活用したサービス紹介

OracleはNVIDIA GPUとAMD MI300Xを活用し、OCIで多様なAIサービスを展開。

まず、OCI AI PlatformはGB200 GPUで企業向けカスタムモデル開発を提供。

OpenAIのChatGPTやxAIのGrokを統合、兆パラメータモデルを数週間でトレーニング。

金融機関はOCI Data ScienceとGB200で不正検知を40%高精度化。

医療分野では、NVIDIA cuVSでベクトル検索を50%高速化、MRI解析の診断精度を20%向上。

OCI Superclusterは、1.2GWのStargateで16ゼタフロップスを実現。

(https://www.oracle.com/au/ai-infrastructure/)

(https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gpu-cloud-computing/oracle-cloud-infrastructure/)

(https://www.oracle.com/news/announcement/ai-world-oracle-unveils-next-generation-oci-zettascale10-cluster-for-ai-2025-10-14/)

次に、OCI ComputeはNVIDIA L40S（2024年導入）で中規模AIワークロードを強化、ビデオエンコーディングを30%効率化。

Beamr CloudはL40Sでコストを25%削減。

政府機関は、NVIDIA AI EnterpriseをOCIで活用し、機密性の高いAIワークロードを展開。

広告分野では、OCIのNVIDIA RAPIDSでデータ解析を35%高速化、ターゲティング精度を15%向上。

Reality LabsのメタバースやWaymoの自動運転も、OCIのGB200でシミュレーションを50%効率化。

(https://blogs.nvidia.com/blog/oracle-cloud-infrastructure-ai-gpu-digital-twins/)

さらに、OCI Zettascale10は、OpenAIとの提携でAbileneのStargateを基盤に、生成AIトレーニングを加速。

AMD MI450（2026年導入）は、Heliosラックで推論コストを20%削減。

競合（AWS、Azure、Google）に対し、OracleはAcceleron RoCEとNVIDIA/AMDハイブリッドで価格性能比を25%改善。

課題は電力供給とHBM不足だが、液冷と再生可能エネルギーで対抗。

規制リスク（DOJ調査）や競合の自社チップに対抗し、OCIのオープンエコシステムで開発者支持を維持。

この戦略は、OracleをAIインフラのリーダーに位置づけ、産業変革を牽引します。

(https://www.datacenterdynamics.com/en/news/openai-and-oracle-to-deploy-450000-gb200-gpus-at-stargate-abilene-data-center/)

(https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/oracle-and-amd-expand-partnership-to-help-customers-ach.html)

(https://www.oracle.com/news/announcement/ai-world-oracle-unveils-next-generation-oci-zettascale10-cluster-for-ai-2025-10-14/)

新しいGPU導入をせず継続した場合の影響

現在のGB200/GB300とMI300Xを継続利用すると、Oracleの競争力が低下。

兆パラメータモデルのトレーニングが遅延し、OpenAIやxAIのニーズに応えられず、顧客離れが加速。

電力効率の停滞で運用コストが20%増、データセンター拡張が制約される。

競合のAWS（Trainium2）やAzure（Maia）が低コストでシェアを奪い、OCIの市場シェアが15%減のリスク。

HBM供給不足や中国規制も影響し、2026年の1300億ドル契約目標が未達に（）。AIリーダーシップを維持できず、収益成長が停滞する恐れ。（198文字）

(https://www.theregister.com/2025/05/27/oracle_openai_40b/)

(https://newsletter.semianalysis.com/p/how-oracle-is-winning-the-ai-compute-market)

今後の先進的GPU導入構想

Oracleは2026年、NVIDIA Rubin（R100）GPUを500,000基導入予定、1基1,200WでHBM4 288GB搭載、3nmプロセスで性能2.5倍向上。

NVL144ラック（144 GPU、3.6TB/s帯域）をOCIに展開、総電力600MWを液冷で最適化（）。AMD MI450を100,000基（500W）導入、推論性能を2倍に。

2027年、Rubin Ultra（NVL576）で1.5GW展開、Vera CPU統合で5倍性能を実現。

競合のASICに対抗し、RoCEとNVLink Fusionで相互運用性を確保。HBM4供給（Samsung、2025年後半）でリスク軽減。

メタバースや自動運転向けにCosmos WFMを拡張、市場シェア85%を維持。AIインフラのスケーリングで、グローバルリーダーシップを確立します。

(https://www.techradar.com/pro/oracle-claims-to-have-the-largest-ai-supercomputer-in-the-cloud-with-16-zettaflops-of-peak-performance-800-000-nvidia-gpus)

(https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/oracle-and-amd-expand-partnership-to-help-customers-ach.html)

競争環境とリスクの考察

GPU性能向上のダイナミクス

NVIDIA Rubin（2026年）は3nmで性能2倍、HBM4で3TB/s帯域を実現。

OracleはOCIでこれを統合し、推論性能を30%向上させる計画。ただし、1,200W/GPUの電力増で冷却コストが15%上昇。AWSのTrainium2やAzureのMaiaが低消費電力（500W）で対抗し、価格競争が激化。

OracleはMI450とTensorRTで差別化を図るが、TSMC依存がリスク。性能向上はAIスケーリングを支えるが、電力管理が課題です。

(https://www.techradar.com/pro/oracle-claims-to-have-the-largest-ai-supercomputer-in-the-cloud-with-16-zettaflops-of-peak-performance-800-000-nvidia-gpus)

同業他社との競争激化

AWS（Trainium2）、Azure（Maia）、Google（TPU v5）が2025年にシェア15%奪取を目指し、OCI（75%シェア）に挑戦。

OpenAIの自社データセンター計画やCoreWeaveのGPUクラウドが脅威。

OracleはMI450とNVIDIA提携で価格性能比を25%改善、OCI AI PlatformのAPI拡充で対抗。

競合のオープンソース戦略（Meta Llama）に対抗し、OCIのエコシステムを強化。ライバル意識はイノベーションを加速するが、顧客の自社チップ移行がシェア低下リスクを高めます。

(https://nai500.com/blog/2025/09/oracle-orcl-nears-1-trillion-as-ai-backlog-ignites-rally/)

(https://www.oracle.com/news/announcement/ai-world-oracle-and-amd-expand-partnership-to-help-customers-achieve-next-generation-ai-scale-2025-10-14/)

新規事業のライバル意識と脱落リスク

メタバースやエッジAIで、Apple（Vision Pro）やQualcommが競合。

OCI AI Platformは優位だが、Googleの量子AIやMicrosoftのHoloLensが市場を奪う恐れ。

DOJ調査や中国輸出規制で、2026年までにシェア10%減のリスク。

HBM供給不足も課題だが、再生可能エネルギーとCoreWeave提携で緩和。