本格的なAIワークロードの構築や実行を検討しており、そのコストを把握しようとしているところでしょうか。それは賢明な判断です。AIの世界では、選択するインフラストラクチャによって、予算内に収まるか、月々の請求書で不愉快な驚きを受けるかが決まることもあります。だからこそ、あなたはCoreWeaveの料金について明確な答えを求めて、ここにたどり着いたのでしょう。
CoreWeaveは、特に傷要の高いNVIDIA GPUへのアクセスを必要とする人々にとって、頼りになるクラウドプロバイダーとして誰もが注目する存在になりました。しかし、実のところ、時間料金だけを見るのは、全体像のごく一部しか見ていないのと同じです。AIプロジェクトを立ち上げるための真のコストは、単にハードウェアをレンタルするだけでは収まりません。
このガイドでは、もちろんCoreWeaveの料金体系を詳しく解説します。しかし、それ以上に重要なのは、一歩引いて全体像を見ることです。AI開発に潜む隠れたコストに踏み込み、投資対効果（ROI）について考える手助けをすることで、あなたの目標に本当に合った決断ができるようにします。
CoreWeaveとは？
数字の話に入る前に、CoreWeaveが一体何なのかを簡単におさらいしましょう。CoreWeaveは、巨大で電力を大量に消費するコンピューティングタスクのためにゼロから構築された、特化型のクラウドプラットフォームだと考えてください。AWSやGoogle Cloudのような大手汎用クラウドが「何でも屋」でなければならないのに対し、CoreWeaveは一点に集中しています。それは、AIモデルのトレーニング、推論、VFXレンダリング、その他の要求の厳しいジョブに必要な生の処理能力を提供することです。
彼らの最大の強みは、最新のNVIDIA GPUの巨大なフリートへのアクセスを提供し、それらすべてがKubernetesネイティブな環境で超高速ネットワークに接続されていることです。この特化したセットアップこそが、彼らがOpenAIやMistral AIといったAI界のビッグネームにとって重要なパートナーとなった理由です。ある意味で、彼らは次世代のAIを構築する企業のために、デジタルな「つるはしとシャベル」を提供しているのです。
CoreWeaveの料金体系を徹底解説
表面的には、CoreWeaveの料金モデルは非常にシンプルです。主に「コンピュート」「ストレージ」「ネットワーク」の3つのカテゴリーに分かれています。それぞれを見ていきましょう。
GPUおよびCPUコンピュート
CoreWeave의 請求額の大部分はここから来ます。コンピュートコストは、使用する仮想サーバーインスタンスに対して、オンデマンドで時間単位で請求されます。彼らは、より手頃なRTXシリーズから、世界最先端のAIモデルを動かしている最高級のH100、B200、GB200に至るまで、非常に印象的なNVIDIA GPUのメニューを提供しています。
実際のコスト感を掴んでいただくために、人気の高性能セットアップをいくつかご紹介します。これらは多くの場合、一度に8つのGPUクラスターとしてレンタルされます。
| GPUインスタンス | VRAM (GPUあたりGB) | vCPU | システムRAM (GB) | 料金（1時間あたり） |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 (8x) | 80 | 128 | 2,048 | $21.60 |
| NVIDIA L40S (8x) | 48 | 128 | 1,024 | $18.00 |
| NVIDIA HGX H100 (8x) | 80 | 128 | 2,048 | $49.24 |
| NVIDIA B200 (8x) | 180 | 128 | 2,048 | $68.80 |
注意：これらの価格は本記事執筆時点のものです。最新情報については、必ずCoreWeaveの公式料金ページをご確認ください。
GPUに加えて、GPUを必要としない作業向けに、AMDやIntelのハードウェア上で動作する標準的なCPUインスタンスも用意されています。
ストレージ
CoreWeaveのストレージ料金は、月ごと、ギガバイト単位で設定されています。オブジェクトストレージ、ブロックストレージ、高性能ファイルストレージなど、用途に合わせていくつかのオプションがあります。
彼らがサイトで強調している最も優れた点の一つは、価格をシンプルに保つというコミットメントです。他のクラウドプラットフォームでしばしば予期せぬ請求につながる、データエグレス（データの外部転送）やIOPS（秒間I/O操作）に対する分かりにくい追加料金がありません. 例えば、彼らの標準オブジェクトストレージは月額「$0.03/GB」の固定料金です。隠れた手数料も、複雑な計算もありません。
ネットワークとその他のサービス
ネットワークも、CoreWeaveが物事を簡単にしようと努めている分野の一つです。仮想プライベートクラウド（VPC）の設定、NATゲートウェイの使用、そしてネットワーク内部でのデータ転送といったコアサービスはすべて無料です。これは、多数のマシンがコストを気にすることなく常に相互通信する必要がある大規模なトレーニングジョブにとって、非常に大きなメリットです。
遭遇する可能性のある主な追加費用は、パブリックIPアドレスのコストで、これは月額「$4.00/IP」で請求されます。
全体像：CoreWeaveの料金だけでは見えないAIのコスト
さて、GPU時間とストレージ需要の計算は終わったかもしれません。しかし、それは物語の始まりに過ぎません。AIプロジェクトの金銭的なコミットメントを真に理解するためには、総所有コスト（TCO）について考えなければなりません。これには、ハードウェアをレンタルした後で発生するすべての「隠れた」コストが含まれます。時間単位のGPU料金の安さに興奮したチームが、数ヶ月後に予算を完全に使い果たしてしまうのを何度も見てきました。
見落とされがちな点は以下の通りです。
チームの人件費。 GPUをレンタルするのは簡単な部分です。モデルを実際に構築、トレーニング、デプロイ、そして調整するためには、高度に専門化された（そして非常に高給な）MLエンジニアやデータサイエンティストのチームが依然として必要です。これは週末のプロジェクトではありません。数ヶ月、場合によっては数年にわたり、給与だけで数十万ドルもの費用がかかるプロセスです。
運用の維持。 AIモデルは一度設定して忘れられるものではありません。時間とともに「ドリフト」（性能劣化）することがあり、常に監視が必要で、正確で有用であり続けるためには新しいデータで再トレーニングしなければなりません。これにより、MLOps（機械学習オペレーション）として知られる継続的な運用コストが発生し、それには専門の人員とツールが必要です。
連携という頭痛の種。 これがしばしば最大のハードルとなります。サーバー上にある素晴らしいAIモデルも、あなたのビジネスが実際に使用しているツールに接続されるまでは全く役に立ちません。ヘルプデスク、CRM、あるいはチームの内部チャットに接続するにせよ、この連携ステップにはカスタムコードの作成が必要になることが多く、チームの働き方に大きな混乱を引き起こす可能性があります。
AIのROIへの近道：アプリケーションファーストAIが時間とコストを節約する仕組み
生のインフラと白紙の状態から始める代わりに、別の考え方があります。それは、特定のビジネス課題を非常によく解決するために設計された、構築済みの特化型AIプラットフォームを使用することです。カスタマーサポート向けAIは、このアプローチが非常に理にかなっている完璧な例です。
CoreWeaveが世界クラスのエンジンを提供してくれるのに対し、eesel.aiのようなプラットフォームは、すぐに乗り出せる完成品の車を丸ごと提供してくれます。これはAIへのアプローチ方法として全く異なるものです。
この「アプリケーションファースト」のアプローチが、ゼロから構築する際の落とし穴を回避するのにどう役立つかを以下に示します。
- 数ヶ月ではなく、数分で利用開始。 サーバーの構成やエンジニアの採用について悩む必要はありません。eesel AIを使えば、ZendeskやFreshdeskなど、既存のヘルプデスクをワンクリックで接続できます。5分もかからずに、エージェントの返信を下書きするAI Copilotを稼働させることができます。開発者は不要です。
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本当に予測可能な料金体系。 GPU時間やエンジニアの給与といった、予測が難しく変動の激しいコストは大きなストレスの原因です。対照的に、**eesel AI**は、やり取りの量に基づいたシンプルで透明性の高いプランを提供しています。そして、ここが重要なのですが、解決ごとの課金がないため、サポートが忙しい月だったからといってコストが突然急騰することはありません。リスクの高い無制限の投資ではなく、予測可能な経費になります。
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技術的な煩雑さなしに完全なコントロール。 AIから素晴らしい結果を得るために、コーディングを学ぶ必要はありません。eesel AIでは、完全なワークフローエンジンが提供され、ボットの個性を形成したり、その知識を特定のドキュメントに限定したり、さらには（Shopifyで注文を検索させるなどの）カスタムアクションを作成したりすることが、すべて直感的なセルフサービス型のダッシュボードから行えます。
適切なAI投資戦略の選び方
CoreWeaveは、AI向けに非常に強力で特化したインフラを提供しています。カスタムの基盤モデルをゼロから構築するチームにとって、その料金は競争力があり、優れた選択肢です。
しかし、インフラは総コストの中のほんの一項目に過ぎないということを忘れてはなりません。開発、連携、そして継続的なメンテナンスの予算は、ハードウェアに費やす金額をすぐに上回る可能性があります。
CoreWeaveのCEOがAIインフラ構築に必要な巨額の設備投資について語っており、ブログが指摘する総所有コストの重要性を裏付けています。
特定の、実用的な問題を解決しようとしているほとんどのビジネスにとって、アプリケーション層のソリューションは、より速く、より予測可能で、最終的にはより費用対効果の高い方法でAI投資に対するリターンを得る道を提供します。ゼロから構築する代わりに、その分野の専門家であるツールを導入できるのです。
あなたのチームに、すぐに役立つAIを導入しませんか？ **eesel AI**がどのように知識を統合し、数分でサポートチケットの自動化を開始できるかをご覧ください。
よくある質問
CoreWeaveの料金は、主に「コンピュート」（GPUおよびCPU用）、「ストレージ」（オブジェクト、ブロック、ファイル）、「ネットワーク」の3つのカテゴリーに分かれています。これらは、要求の厳しいAIタスクを効率的に実行するために必要な基本的なインフラをカバーしています。
CoreWeaveは高性能なNVIDIA GPUに特化しており、インフラを集中させていることや、データエグレスのような一般的な「隠れた」料金がないため、競争力のあるCoreWeave料金を提供することが多いです。集中的なAIワークロード専用に構築されているため、専門的なニーズに対してより良い価値をもたらす可能性があります。
価格は変動する可能性がありますが、ブログではNVIDIA HGX H100 (8x)インスタンスが執筆時点で1時間あたり約$49.24だったと記載されています。最新のCoreWeave料金については、常に公式の料金ページを確認するのが最善です。
ブログでは、チームの人件費（MLエンジニア、データサイエンティスト）、モデルのメンテナンスと再トレーニングのための継続的なMLOps、反映作業といった「隠れた」コストが、ハードウェアに対する初期のCoreWeave料金をしばしば上回ることが強調されています。これらは総所有コストに大きく寄与します。
CoreWeaveは透明性を目指しており、特に標準ストレージに対するデータエグレスやIOPSの課金はなく、内部ネットワーク転送も無料です。指摘されている主な「追加」料金はパブリックIPアドレスに対するものです。彼らのCoreWeave料金モデルは、予期せぬ請求を最小限に抑えようとしています。
特定のビジネス課題に対しては、アプリケーションファーストのAIプラットフォーム（カスタマーサポート向けのeesel.aiなど）が、生のコンピュート時間ではなく、やり取りの量に基づいた予測可能で透明な料金を提供します。このアプローチは、インフラ管理と開発コストを回避することで、より迅速な投資対効果につながる可能性があります。
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
