- インドの2社、Arinox AIとKOGO AIは、India AI Impact Summit 2026において、同国初のソブリンAI製品とされるCommandCOREを発表しました。
- この「AI・イン・ア・ボックス（箱入りAI）」システムは、完全にオンプレミスで動作し、インターネットに依存しないため、クラウドサービス利用時のセキュリティとプライバシーのリスクを解決することを目的としています。
- HiddenLayerの「AI脅威ランドスケープ2025」分析によると、企業の88%がOpenAI（ChatGPT）、Microsoft Copilot、Google GeminiなどのサードパーティAIの統合による脆弱性を懸念しています。
- MITの2025年のレポートによると、生成AIのパイロットプロジェクトの95%が失敗しており、プライバシーが大きな要因となっています。
- CommandCOREは4つの層で構成されています：Nvidiaハードウェア、KOGOのエージェントOS、500以上のコネクタを備えたEnterprise Agent Suite、ソブリンAI用のオープンソースモデル。
- システムはNvidiaハードウェア（Jetson Orinエッジ、DGX Spark、RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition）上で動作します。
- 小型版は10億〜70億パラメータのモデルを処理し、中型版は200億〜300億パラメータ、大型版はDGXクラスターに相当し、2台接続時に最大4050億パラメータに達します。
- 開始価格は10ラーク・ルピー（約12万米ドル）です。
- 経済的な例：EV充電/バッテリー交換ステーションは1日あたり30TBのデータを生成します。これをクラウドに送信する場合、1,000ステーションで1日あたり30,000TBになります。
- エッジソリューションにより、フィルタリングされた約200GBのデータのみを送信することで、帯域幅と計算コストを大幅に削減できます。
- 対象となるのは、金融、銀行、政府、防衛などの機密性の高い分野です。
📌 インドの2社、Arinox AIとKOGO AIは、India AI Impact Summit 2026において、同国初のソブリンAI製品とされるCommandCOREを発表しました。CommandCOREはオフラインでの実行が可能で、10億〜4050億パラメータを処理でき、価格は約12万ドルからです。企業の88%がサードパーティAI統合のリスクを懸念し、AIパイロットプロジェクトの95%が失敗している中、現場で1日30TBのデータを処理し、クラウドには200GBのみを送信するエッジモデルは、コストとセキュリティの面で優位性を生み出す可能性があります。これは、グローバルインフラに依存するのではなく、企業インテリジェンスを現地化するための動きです。
