GMI Cloud と共に実現する Higgsfield の生成動画スケーリング

Higgsfield が直面していた課題:

• リアルタイム動画生成・編集のための高スループット推論
• コスト効率の高いスケーリングを伴う迅速なモデル改善
• GPU チューニングによる高画質レンダリングと応答性

切り替え前の問題点:

• モデル学習に平均 24 時間を要する
• 本番環境での推論レイテンシーが 800ms
• 従来クラウドで月間 25％ のコスト増

一般的なクラウドでは、コスト・性能チューニング・サポートのすべてが不十分であり、推論集約型かつ映像中心のワークロードには対応できませんでした。

GMI Cloud は、生成動画ワークロードに特化したインフラソリューションを提供しました。

• 最新の NVIDIA GPU へのアクセスにより、スムーズなレンダリングと大規模展開を実現
  
• Higgsfield のユニークなワークロードに最適化された 専用クラスタと推論エンジン へのアクセス
  
• 無駄を削減しつつ迅速なスケールアップを可能にする 適切なリソースプランニング‍
• Higgsfield の技術チームの一員として伴走する ハンズオン型のパートナーシップ

GMI Cloud は、Higgsfield が必要とする 性能 と 柔軟性 を提供し、インフラ戦略を長期的なクリエイティブロードマップと一致させました。

• 創造性にマッチする性能: 低レイテンシーかつ高品質の出力
• 迅速な研究開発を支える俊敏性: 製品やモデルの進化に合わせて変化するインフラ
• 共創価値: 単なるベンダーではなく、Higgsfield の成功を共に創り上げるパートナー

改善の主要指標

• 従来のプロバイダー比 45％ のコンピューティングコスト削減
• 65％ の推論レイテンシー削減 により、リアルタイム体験が大幅に向上‍
• 200％ のユーザー処理能力増加 により、需要に応じたスケーリングが可能に

ハイパースケーラー (AWS, Azure, GCP): 高コスト、柔軟性に欠けるインフラ、導入の遅さ、一般的なサポート‍

他 GPU プロバイダー: 最先端 GPU の不足、不自由な契約、カスタマイズ制限‍

自社インフラ: 高額な初期投資、運用の複雑化、市場投入の遅延

• NVIDIA Reference Platform Cloud Partner として認定された GMI Cloud の即時利用可能なインフラ
• Iリアルタイム推論に特化した設計
  

• スタートアップの成長に寄り添う透明な価格設定
• 製品進化に合わせて柔軟に対応するエンジニアリングチーム

Higgsfield は成長フェーズに突入しており、ユーザー基盤拡大と機能進化に伴い、スケーラブルなコンピューティングと包括的なクラウドソリューションの需要はさらに高まります。

実験・モデル改善から本番導入・グローバル展開に至るまで、GMI Cloud はインフラ戦略の中核として位置づけられています。