Exxact Valence DGX Station

エグザクトは2026年1月20日、Valence DGX Stationを発表しました。NVIDIAのDGX Station仕様に基づくNVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchipプラットフォーム上に構築されたデスクサイドシステムで、オフィス環境に適した単一タワーからローカルで1兆パラメータ規模のモデルを実行可能です。

ハードウェア仕様

Valenceは単一のNVIDIA Grace CPU Superchip（72個のArm Neoverse V2コアと496GB LPDDR5Xメモリ）を中核とし、252GB HBM3e GPUメモリを搭載したNVIDIA Blackwell Ultra GPUとペアリング。NVLink-C2Cにより748GBの統合メモリプールを構成します。ストレージは2層構成：OS用に2基のM.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe、トレーニングデータとモデルチェックポイント専用パスとして2基のM.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe（64GB/s）を確保し、日常的なシステムI/Oを高負荷AIワークロードから分離。ネットワークはデュアルポートのConnectX-8 400G SuperNICが担当し、帯域外管理用に10GbEポートを装備します。

ダブル幅のPCIe 5.0 x16スロットにより、96GB GDDR7メモリ搭載のディスクリートRTX PRO 6000 Blackwell GPUを追加可能です。

ビジネス向けローカルAIサーバー

Valenceは共有型ローカルAIリソースとして機能するよう設計されています。複数の従業員が勤務時間中に文書処理タスク（契約審査、請求書抽出、レポート作成、メールトリアージ）を送信でき、ジョブは外部クラウドサービス経由ではなくオンプレミスで集中処理されます。

NVIDIA NemoClawにより、自律エージェントがシステム上で継続的に動作し、受信箱監視や定期レポート生成などの反復タスクを人手を介さず処理可能。これによりValenceは企業の継続的AIインフラとして機能し、安定した文書ワークロードをサポートします。

コスト比較：オンプレミス vs クラウドAI API

日々大量の文書を処理するSMB（中小企業）にとって、オンプレミスシステムとクラウドAI課金の差は時間とともに顕著に拡大します。

処理が完全にオンプレミスで行われるため、文書や業務データが第三者サーバーに送信されません。これは法律、金融、その他データ機密性の高い分野の組織にとって重要な考慮事項です。

まとめ

Valence DGX Stationは固定コストのデスクサイド向けシステムと、大規模AIモデルをローカルで実行可能なアーキテクチャ、さらにオプションのRTX PRO Blackwell GPUによるレンダリング能力追加の柔軟性を兼ね備えています。持続的なAIワークロードを抱えるSMBにとって、繰り返し発生するクラウドAI支出に比べ低コストな代替ソリューションを提供します。