Elice Groupは、モジュール型AIデータセンター（DC）を核にネオクラウド事業の拡大を進める。グローバル大手との単純な規模競争は避け、建設コストの圧縮とGPU稼働率の引き上げによって価格競争力を確保する戦略だ。韓国内で確保したAI向け計算資源を海外に提供する「コンピュート輸出」も成長機会として見込む。

キム・ジェウォン代表は最近の取材で、「グローバルのネオクラウド企業と比べれば規模では後発だが、競争力を左右するのは結局コストパフォーマンスだ」と述べた。その上で、「いかに効率よく構築し、素早く稼働させて投資を回収できるかが重要になる」と強調した。

同社が中核に据えるのは、モジュール型のAI DCだ。既存の建物型DCをAI向けに改修したり、大規模施設を一括建設したりする方式とは異なり、電力を確保できる地域に必要な規模のモジュールを機動的に設置する。これにより、建設費と工期の圧縮を狙う。

キム代表は、「CoreWeaveなど海外のネオクラウド企業は、既存の建物型DCをAI向けに補強する形で市場を先行した」と説明。一方でEliceについては、「韓国内でモジュール型DCのバリューチェーンを構築し、建物型より大幅に低いコストで整備できる」と述べた。

また、クラウド各社が提供する本質はAI向けの計算資源にあるとし、「電力をいかに安く、効率よく演算能力へ転換できるかが競争力になる。Eliceはモジュール型によって高い費用対効果を実現している」と語った。

同社は、AIインフラ事業の競争力として、効率的な建設コスト、高いGPU稼働率、早期の投資回収の3点を挙げる。契約型サービスとオンデマンド型に加え、余剰GPU資源を割安で提供するスポットインスタンスも運用し、遊休資源の抑制と稼働率向上につなげている。

キム代表によると、これまでGPU投資の回収期間はおおむね2.5年だったという。「GPUは新製品の投入サイクルが速い。安定的に投資を回収し、次世代機器へ再投資できる構造を作ることが重要だ」と話した。

GPUの実使用期間も、従来の想定より長期化しているとみる。キム代表は「以前は3年程度を想定していたが、最近は5〜6年、長ければ7〜8年まで見込める」と説明した。新型GPUが登場しても、既存GPUに最適化された多様なAIモデル向け需要が継続しているためだという。

現在、Eliceは10MW規模のAI DCを稼働しており、年内に30MW規模の施設を追加整備する計画だ。80MW超の受電容量も確保しており、今後は顧客需要と資金調達の状況に応じて増設を進める方針だ。キム代表は、100MW以下であればモジュール型でも十分な事業性を確保できるとの見方を示した。

AIインフラ投資を急ぐ背景には、韓国が世界的なAI計算資源の確保競争で出遅れることへの危機感もある。単に電力を消費するのではなく、GPUとクラウドを通じてAI演算へ転換すれば、同じ電力からより高い付加価値を生み出せるという考えだ。

キム代表は「電力から生み出せる最も高付加価値な産業は、結局AIを支えるコンピュートだ」と指摘。「かつて電力網や超高速通信網を整備したように、次の産業ではAI演算インフラが基礎資産にならざるを得ない」と述べた。

AIインフラのバリューチェーンでは、足元で最も高い収益性を確保しているのはメモリ企業とGPU企業だが、今後はクラウドにも機会が広がるとみている。キム代表は、メモリ企業の収益性を「産油国レベル」と表現し、GPU企業も高いマージンを確保していると説明した。一方、クラウド事業者は大規模投資が続く現段階では、通常20〜30％程度のマージンを目標とする構造だとした。

さらに、「いまは半導体企業の成長が目立つが、その上のレイヤーではクラウドが計算資源をサービスとして提供し、さらにその上でAIモデルがより大きな付加価値を生み出す構造になる」との見通しを示した。「AIが生み出す生産性と、人間が生み出す生産性が比較される段階まで進む」とも語った。

同社は、韓国内で確保したAI向け計算資源を海外顧客に提供する「コンピュート輸出」も、韓国発ネオクラウドの主要な成長機会と位置付ける。

キム代表は「物理的な製品を海外に売らなければ輸出ではない、という時代ではない」と指摘。「韓国で構築した仮想的な計算資源に海外の顧客が遠隔接続して利用するのであれば、それ自体が輸出だ」と述べた。今後は国内での計算資源供給にとどまらず、海外現地にモジュール型または建物型のAI DCを直接構築する形まで事業を広げる考えだ。

同社によると、最近実施した日本、香港、シンガポールでの投資家向けロードショーでも、韓国のAIインフラに対する海外機関投資家の関心は高かったという。

キム代表は「海外投資家はすでにコンピュート分野に積極的に資本を投じており、AIインフラの事業構造に対する理解も非常に速かった」と説明した。「Eliceの強みを、国内よりむしろ早く、明確に理解していた」とも語った。

一方で韓国内では、AIインフラを技術投資というより不動産資産の観点から捉える傾向が依然として強いと指摘する。東南アジアのAI DC市場では、シンガポール資本、中国の技術、現地の電力・用地が結び付く構図がみられるが、韓国も単に用地と電力を供給する役割にとどまるべきではないという。

キム代表は「AI DCの中核は結局、技術と資本だが、国内資本は相対的に不動産など実物資産への投資に偏りやすい」と述べた。「韓国がマレーシアやインドネシアのように、用地と電力だけを提供する役割にとどまってはならない。中国や米国と競争できるクラウド技術に資本が向かう必要がある」と強調した。

韓国は、アジアのAI DC市場における有力な代替先になり得るとの見方も示した。日本は地震リスクと電力コストの高さが負担となり、シンガポールや一部の東南アジアでは、用地やGPU調達に制約があるためだという。

キム代表は「韓国は最新GPUを安定的に調達でき、電力の安定性や施工遂行能力も備えている」と述べた。「安全にAI DCを構築できるという点で、十分な競争力がある」と話した。

AIインフラ需要は、政府主導よりも民間分野で速く拡大しているという。メディア・エンターテインメント、ゲームに加え、AIキャラクターチャット、セキュリティ、医療・ヘルスケア、新薬開発、ソフトウェア開発など、幅広い産業でGPU活用が広がっている。

キム代表は「メディアやエンターテインメント、ゲーム制作の現場でAI活用が急速に増えている。キャラクターチャットのような新しいサービスも大量のGPU演算を必要とする」と説明した。セキュリティ分野についても、「AIエージェントが攻撃し、AIエージェントが防御する構図になれば、最終的にはGPU対GPU、インフラ対インフラの競争になる」と述べた。

Eliceはもともと、教育向け実習クラウドからAIインフラ事業を始めた。AI教育課程でGPU需要が増えるなか、パブリッククラウドでGPUを借りるコストが過度に高いと判断し、自社でGPUクラウを構築。その後、一般企業からの需要が急増し、ネオクラウド事業へと拡大したという。

キム代表は「教育向け実習クラウドを構築するため、高い費用対効果を持つDCとクラウド技術を自社開発した。その過程でグローバル水準の価格競争力を備えることができた」と説明した。「足元では教育向けよりも、クラウドを直接利用する需要の伸びの方が速い」とも述べた。

同社は今後、低コストで利用できるAIインフラの提供を基盤に、教育、AIモデル、AI転換（AX）ソリューションまで事業を広げる方針だ。キム代表は「AIを広く有用に使えるようにすることが会社のミッションだ。誰もがアクセスできる価格でAIインフラを提供する企業へ成長したい」と語った。