--- title: "Modal、年3億ドルのAIエージェント処理をエヌビディアのCPU「ベラ」に移す 自社試験で最大2倍のスループット" description: "Modalは年3億ドルを生み出す事業を、エヌビディアのアームベースのCPU「ベラ」で動かす。自社試験で、コンテナを詰め込んだサーバーのスループットがインテル製マシンの最大2倍に達したためだ。理由として同社が挙げるのは、CPU側の処理が終わるまで高価なGPUが遊んでしまうという説明で、これによりCPUの選定は、高価なチップがどれだけ稼ぐかを決める問題に変わる。" publisher: "The Inference" section: "Data Center" published: 2026-10-21T18:07:11.682Z modified: 2026-10-21T18:07:11.682Z canonical: https://theinference.org/article/modal-moves-300-million-of-ai-agent-work-to-nvidia-s-vera-cpu-after-its-own-tests-showed-up-to-2x-throughput/ja language: ja keywords: "Modal, Nvidia, AI Agents, Cloud Computing, Semiconductors" --- # Modal、年3億ドルのAIエージェント処理をエヌビディアのCPU「ベラ」に移す 自社試験で最大2倍のスループット > Modalは年3億ドルを生み出す事業を、エヌビディアのアームベースのCPU「ベラ」で動かす。自社試験で、コンテナを詰め込んだサーバーのスループットがインテル製マシンの最大2倍に達したためだ。理由として同社が挙げるのは、CPU側の処理が終わるまで高価なGPUが遊んでしまうという説明で、これによりCPUの選定は、高価なチップがどれだけ稼ぐかを決める問題に変わる。 [Modal](https://theinference.org/markets/companies/modal)はエージェントサンドボックスを[エヌビディア](https://theinference.org/markets/companies/nvidia)の[アーム](https://theinference.org/markets/companies/arm)ベースのCPU「ベラ(Vera)」に移す。[コンテナを詰め込んだサーバーでタスクのスループットが最大2倍に達したとする自社ベンチマークの結果](https://thenextweb.com/news/modal-nvidia-vera-cpu-sandboxes)を踏まえた判断で、これまで使い続けてきた[インテル](https://theinference.org/markets/companies/intel)と[AMD](https://theinference.org/markets/companies/amd)のシリコンから初めて離れる一歩となる[1]。 この層に、同社の売上高の約3分の1がかかる。サンドボックスは、AIエージェントがコードを書き、実行するための隔離されたコンピューターで、Modalが公表する[年換算10億ドル](https://cloudnews.tech/modal-tops-1-billion-in-annualized-revenue-raises-750m/)のうち年3億ドルを稼ぐ。累計作成数は30億個近くに上る[1][2]。Modalが移管の理由として挙げるのは稼働率の問題だ。強化学習では、CPU側の処理が終わるまで高価なGPUが遊んでしまうことが多いという[1]。 ## なぜCPUがGPUの稼ぎを左右するのか Modalによると、学習環境の大半は今も同期的だ。1回のロールアウト(モデルが課題に取り組む完結した1回の試行で、その結果が訓練シグナルになる)にはCPUで処理する時間が含まれ、一連のロールアウトがすべて終わるまで、アイドル状態のGPUは次のステップに進めない。CPUで節約した時間は、そのままGPUで節約した時間になる[3]。だから、安いプロセッサーが高いプロセッサーがどれだけ使われるかを決める。速いCPUは、事実上GPUの稼働時間を買っているのと同じだ。 ## 変動の激しいエージェント処理、ベラの帯域幅が吸収 サンドボックスの利用者は騒がしい。エージェントは言語モデルの応答を待つ間は静かにしているかと思えば、ソフトウエアのインストール時には普段の10倍の計算力を引き出す。1台のホストを数百の利用者が共有するため、ある顧客の急増した負荷が、別の顧客の処理を遅らせることがある[1]。 Modalが50のコーディング課題で実施したベンチマークでは、課題を1つずつ動かした場面でベラはインテル、AMD、[アマゾン](https://theinference.org/markets/companies/amazon)のチップを上回ったが、差はわずかだった。差が開いたのは高負荷時だ。コンテナが積み重なってもベラはペースを維持し、他のチップは頭打ちになった。Modalはこの差をベラのメモリー帯域幅によるものとしている[1][3]。結果はModal独自のもので、第三者による検証は受けていない[1]。 ## 付加価値は隔離から学習ループへ移る Modalは10月14日、企業価値157億5000万ドルの評価で7億5000万ドルを調達した。調達した資金でより上位の層を獲得するとしており、強化学習やポストトレーニング(事後学習)のツールなどが例に挙がった[2]。競合クラウドの[Together AI](https://theinference.org/markets/companies/together-ai)は10月19日、[まさにその層の提供を始めた](https://www.together.ai/blog/together-post-training)。提供するのは専有予約のGPU「B200」で、学習ループは顧客自身が定義する。導入価格はGPU1時間あたり9ドル[4][5]。 その下の層はコモディティー化が進む。[パープレクシティ(Perplexity)が本番運用する自社サンドボックス「SPACE」をオープンソース化](https://forkast.news/the-sandbox-layer-is-commoditizing-modal-just-raised-at-15-75x-revenue-anyway/)し、[コアウェイブ(CoreWeave)](https://theinference.org/markets/companies/coreweave)、[アカマイ](https://theinference.org/markets/companies/akamai)、[クルーソー(Crusoe)](https://theinference.org/markets/companies/crusoe)がすでに同じ層を提供している[6][8]。エージェント開発企業は今も、その隔離の対価として、仮想CPU1時間あたりE2BやDaytonaより約41%高い料金をModalに払い続けている[6]。 この価格水準は、Modal自身の通常の計算料金の約3倍にあたる[6]。Modalは20社を超えるクラウドから処理能力を借りて運用しており、データセンターは自社で持たない。それだけに、詰め込み密度を2倍にできるチップは、借りているサーバー1台が生み出す収入を増やすことになる[2]。 ## インテルとAMDが負うソケットのリスク エヌビディアは3月、エージェント向けに設計した88コアのCPU「ベラ」を投入し、初期の利用者として[アンソロピック](https://theinference.org/markets/companies/anthropic)や[オープンAI](https://theinference.org/markets/companies/openai)の名を挙げた[1]。導入を計画するクラウドには、アリババクラウド、[バイトダンス](https://theinference.org/markets/companies/bytedance)、コアウェイブ、[ネビウス(Nebius)](https://theinference.org/markets/companies/nebius)、[オラクル](https://theinference.org/markets/companies/oracle)などが名を連ねる[3]。利得はエヌビディアに二重に入る。CPUで一度、そしてベラがフルに稼働させ続けるGPUでもう一度だ。一方、エージェントがコードを動かす唯一の層で、[インテルとAMDは、これまで何もしなくても握れていたソケットを失う](https://theinference.org/article/amd-raises-its-cpu-forecast-a-third-time-to-200-billion-nvidia-already-ships-the-rival-rack)。 ## 実運用まで「2倍」は主張にすぎない モーダルは、顧客のワークロードがベラに移る時期を明らかにしていない。エヌビディアは[パートナー経由での提供を2026年下半期に開始する](https://www.unite.ai/modal-plans-nvidia-vera-rollout-for-sandboxes-in-first-arm-move/)としている[1][3]。モーダルも保険をかける。インテルとAMDをラインナップに残し、ジョブごとに最もうまく動くチップへ割り振っている[7]。見極めの分かれ目は、[コンテナを詰め込んだサーバーでのスループット向上がモーダル自身のベンチマークの外でも成り立つかどうか](https://theinference.org/article/cognition-s-4-8x-benchmark-proves-throughput-not-cheaper-agent-work)と、今や無料で手に入る隔離層を前に、その41%の付加価値が生き残れるかどうかだ[6]。 ## Takeaway CPUの選定は今やGPUの採算判断だ。ベラがコンテナを詰め込んだサーバーでのスループットを本当に2倍にできれば、Modalが借りて運用するサーバーの稼ぎはほぼ2倍になる。ただし、その効果を裏付けるのはModal自身のベンチマークで、土台となるサンドボックス層はコモディティー化しつつある。 ## Sources 1. [The Next Web, "Modal says Nvidia's Vera CPU doubles throughput for its AI sandboxes", 19 October 2026](https://thenextweb.com/news/modal-nvidia-vera-cpu-sandboxes) 2. [Cloudnews, "Modal Tops $1 Billion in Annualized Revenue, Raises $750M", 21 October 2026](https://cloudnews.tech/modal-tops-1-billion-in-annualized-revenue-raises-750m/) 3. [Unite.AI, "Modal Plans NVIDIA Vera Rollout for Sandboxes in First Arm Move", 19 October 2026](https://www.unite.ai/modal-plans-nvidia-vera-rollout-for-sandboxes-in-first-arm-move/) 4. [Together AI, "Together Post-Training: frontier-grade model shaping, the way that fits you", 19 October 2026](https://www.together.ai/blog/together-post-training) 5. [TokenPost, "Together AI Launches Post-Training Service With Reserved GPU Capacity", 21 October 2026](https://www.tokenpost.com/news/technology/35231) 6. [AInvest, "Modal Raised at 15.75x Revenue. Its Compute Is Rented, and Its Sandbox Is a Commodity", 19 October 2026](https://www.ainvest.com/news/modal-raised-15-75x-revenue-compute-rented-sandbox-commodity-2610/) 7. [AI Weekly, "Modal Adds Nvidia Vera CPU to Host AI Agents, Claims 2x Throughput", 20 October 2026](https://aiweekly.co/alerts/modal-adds-nvidia-vera-cpu-to-host-ai-agents-claims-2x-throughput) 8. [Forkast News, "The Sandbox Layer Is Commoditizing. Modal Just Raised at 15.75x Revenue Anyway.", 19 October 2026](https://forkast.news/the-sandbox-layer-is-commoditizing-modal-just-raised-at-15-75x-revenue-anyway/) --- Modal、年3億ドルのAIエージェント処理をエヌビディアのCPU「ベラ」に移す 自社試験で最大2倍のスループット — The Inference. Canonical: https://theinference.org/article/modal-moves-300-million-of-ai-agent-work-to-nvidia-s-vera-cpu-after-its-own-tests-showed-up-to-2x-throughput/ja