大規模 MoE モデルの推論に必要な GPU を、7枚から3枚へ。Line A は、量子化で生じる品質劣化を回復し、実用品質を維持したまま GPU コストを削減します。
従来の量子化では難しかった「GPU削減と品質維持の両立」を、品質の保証・回復によって実現します。
AWQ・GPTQ・GGUF などの量子化技術は、いずれも無料で GPU メモリを減らせます。一方で、いずれも実運用で見過ごせない品質劣化を伴います。Line A は、どの手法で生じた劣化も回復し、圧縮率をほぼ落とさずに品質を保証します。品質を保った圧縮は、Line A だけが実現します。
Qwen3-235B-A22B を H100 で 24時間365日 運用する場合。削減する GPU は 4枚(7→3枚)。GPU の時間単価は調達方法で大きく変わるため、代表的な3つの水準で試算する。
| 調達水準 | H100 単価 / 時 | 年間削減額(4枚 × 8,760h) |
|---|---|---|
| 専用 GPU クラウド(Lambda / RunPod 等) | $2.5 | 約 $87,600 ≒ 1,300 万円 |
| 市場中央値 | $3.0 | 約 $105,000 ≒ 1,600 万円 |
| 大手クラウド従量(AWS / Azure / GCP) | $6.0 | 約 $210,000 ≒ 3,150 万円 |
※ 上記は試算例です。実際の削減額は貴社の GPU 単価・稼働率・契約形態により変動します。 単価は 2026年7月時点の公開相場(市場中央値 $2.29〜3.12/GPU-hr、大手クラウド従量は 8GPU バンドル換算で $5〜8/GPU-hr)に基づく代表値で、普遍的な単一価格ではありません。 規制産業では SLA・コンプライアンス要件から大手クラウドを用いることが多く、その場合は削減額が大きくなります。 1ドル=150円換算。稼働率100%(常時稼働)前提。貴社の条件での正確な試算をご提供します。 枚数は weight 換算値で、KV cache 等を含む実運用枚数は導入前診断で確定します。
量子化(圧縮)は、大規模モデルを少ない GPU に載せる標準技術です。AWQ・GPTQ・GGUF など手法は無数にあり、どれも無料で GPU を減らせます。しかし圧縮はロッシー(不可逆)であり、平均的な品質は保たれても、実運用では見過ごせない品質劣化が生じます。医療・法務・金融などでは、この劣化が許容できず、圧縮によるコスト削減に踏み切りにくい状況があります。
Line A は、この品質劣化を回復し、必要最小限の追加容量で品質を保証します。これにより、GPU 枚数削減と実用品質維持の両立を実現します。品質を保った圧縮は、Line A だけが実現します。
代表的な大規模 MoE モデル(Qwen3-235B 級)で、圧縮率をほぼ落とさずに品質を回復し、標準の推論エンジンにそのまま載せて起動できることを確認しています。具体的な品質指標の実測値は、秘密保持契約(NDA)締結後に、貴社のモデルでの導入前診断の中でご提示します。
技術検証は完了していますが、有償納品の実績はまだありません。1社目は実績価格でご提供します。品質改善の測定方法・実装の詳細は機密として開示しません。実際の効果は、貴社のモデルでの導入前診断(NDA 後)で個別に実証します。他アーキテクチャ・顧客固有モデルでの再現も、その診断で確認します。
下記をご記入ください。対象可否を確認し、貴社の GPU 単価・モデル規模に基づくコスト試算と、QualityAudit のご提案をお送りします。技術担当者様の同席は不要です。