自分で管理できる専用 GPU インフラ上で AI 推論を実行
ローカル推論、データのプライバシー、予測可能な性能、外部 AI 実行環境からの独立性を求めるチーム向けの、プライベート GPU・LLM サーバー。
プライベート AI インフラ
GPU 在庫と最終構成はデプロイ前に確認. 管理範囲はデプロイ前に確定します.
設計段階からプライベート
独自の専用環境内でモデルエンドポイントと AI ツールを実行できます。
GPU 対応インフラ
VRAM、CPU、RAM、ストレージ、帯域幅の要件に合わせて構成を選べます。
外部 AI への依存なし
プロンプト、ドキュメント、モデル通信をお客様のデプロイ方式の管理下に保持します。
エンタープライズ級のアクセス
root アクセス、プライベートネットワークの選択肢、明確な運用引き渡し。
AI サーバーの選定から稼働するスタックへ
製品グループでサーバー系列を比較し、選んだスタックをチームがすでに使っているツールに接続します。
AI サーバー系列を選択
GPU、Ollama、DeepSeek、プライベート LLM サーバーを同じ製品グループで比較できます。
ワークロードに合わせる
モデル規模、想定利用量、希望するスタックから実用的な開始構成を選びます。
ツールを接続
必要に応じて AI サーバーをホスト型アプリ、ダッシュボード、ワークフロービルダー、社内サービスと組み合わせます。
計画的に拡張
メモリ、GPU、ストレージ要件が変わっても、アップグレードの選択肢を明確に保ちます。
プライベート AI サーバーの製品
ワークロードに合うホスト型製品またはプライベート AI サーバー系列を選べます。各製品ページは共通の料金・デプロイ方針に基づいています。
Ollama GPU サーバー
GPU を備えた専用インフラ上でのプライベート Ollama 推論。
DeepSeek GPU サーバー
推論を自分で制御したいチーム向けの、DeepSeek 系モデルのプライベートホスティング。
AI GPU サーバー
推論、エージェント、ベクトル処理、AI ラボ向けの専用 GPU サーバー。
プライベート LLM サーバー
プライバシーを重視するチームや規制対象のワークロード向けの、セルフホスト型 LLM インフラ。
プライベート AI には理解可能なインフラが必要
モデル提供、RAG パイプライン、社内コパイロット、エージェントのバックエンドは、チームが依存し始めると業務システムになります。Hosthink はブラックボックスの AI エンドポイントではなく、予測可能なリソース、プライベートアクセス、明確なデプロイ環境を中心に GPU サーバーを提供します。
モデルに必要なGPUメモリ
VRAMはGPU上のメモリで、サーバーのRAMはCPU側のメモリです。Ollamaはモデル全体がVRAMに収まる場合にのみGPUだけで実行します。収まらない場合は一部がシステムRAMに読み込まれてCPUで処理され、速度が低下します。
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| モデルクラス | Ollamaの例（4ビット Q4_K_M ダウンロードサイズ） | 見込むべきVRAM |
|---|---|---|
| 7–8B | llama3.1:8b · 4.9 GB qwen3:8b · 5.2 GB | 8 GB+ |
| 12–14B | gemma3:12b · 8.2 GB qwen3:14b · 9.3 GB | 16 GB+ |
| 27–32B | gemma3:27b · 17 GB qwen3:32b · 20 GB | 24 GB（短いコンテキスト） · 32 GB+ |
| 70B | llama3.3:70b · 43 GB llama3.1:70b · 43 GB | 48 GB（短いコンテキスト） · 80 GB+ |
| 235B MoE | qwen3:235b · 142 GB | 160 GB+（マルチGPU） |
| 405B | llama3.1:405b · 243 GB | 256 GB+（マルチGPU） |
掲載中のGPUと適したモデルサイズ
このページの生成時にHosthinkの公開サーバーカタログから読み込みます。在庫は変動します。Starter価格は在庫のある最安GPUサーバーのハードウェアのみの価格で、このページのどの価格も特定のGPUを確保するものではありません。GPUモデル、VRAM、ロケーション、最終的な月額料金は、現在の在庫に基づき見積もりで確定します。
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| GPU | VRAM | 目安のモデル（4ビット） | カタログ状況 | ロケーション |
|---|---|---|---|---|
| 1× NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | 12–14B | 現在提供不可 | Amsterdam |
| 1× NVIDIA GeForce RTX 4090 | 24 GB | 27–32B（短いコンテキスト） | 在庫あり | Moscow |
| 1× NVIDIA RTX A5000 | 24 GB | 27–32B（短いコンテキスト） | 在庫あり | Amsterdam |
| 1× NVIDIA GeForce RTX 3090 | 24 GB | 27–32B（短いコンテキスト） | 現在提供不可 | Paris, Amsterdam, Moscow |
| 1× NVIDIA GeForce RTX 5090 | 32 GB | 27–32B | 在庫あり | Moscow |
| 1× AMD Radeon AI PRO R9700 | 32 GB | 27–32B | 現在提供不可 | Amsterdam |
| 2× NVIDIA GeForce RTX 4090 | 2 × 24 GB = 48 GB | 70B（短いコンテキスト） | 在庫あり | Moscow |
| 2× AMD Radeon AI PRO R9700 | 2 × 32 GB = 64 GB | 70B（短いコンテキスト） | 現在提供不可 | Moscow |
| 2× NVIDIA GeForce RTX 5090 | 2 × 32 GB = 64 GB | 70B（短いコンテキスト） | 現在提供不可 | Paris, Amsterdam |
| 1× NVIDIA H100 80GB | 80 GB | 70B | 現在提供不可 | Ashburn, Chicago, Dallas +4 |
| 3× AMD Radeon AI PRO R9700 | 3 × 32 GB = 96 GB | 70B | 在庫あり | Moscow |
| 4× NVIDIA GeForce RTX 4090 | 4 × 24 GB = 96 GB | 70B | 在庫あり | Keflavik |
| 8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition | 8 × 96 GB = 768 GB | 405B（マルチGPU） | 現在提供不可 | Tokyo, Amsterdam, Ashburn +8 |
カタログ表記でGPUメモリが明確でない、またはGPUがオプションである11件のGPU掲載は表示していません。これらのVRAMは見積もりで確定します。
GPUサーバー、価格、在庫を見る · 出典（2026-10-30確認）： Ollama context length, Ollama FAQ, Ollama hardware support, Ollama library.
Starter・Pro・Advanced プラン
GPU 在庫と最終構成はデプロイ前に確認. 管理範囲はデプロイ前に確定します.
Starter
Pro
Advanced
主なご質問
すべての AI 処理に GPU が必要ですか？
サーバー構成を提案できますか？
パブリッククラウド GPU と同じですか？
サーバーのRAMとGPUのVRAMは同じですか？
Starter価格で特定のGPUが確保されますか？
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