2026年7月27日、ノーチラス・テクノロジーズやIIJ、東京電力パワーグリッドなど国内6社が、「ワット・ビット連携」に向けた次世代分散型AI処理インフラの実証実験開始を発表した。電力網とAI計算資源を結び、効率的なAI基盤の構築を目指す。
6社が分散型AI処理基盤の実証開始
ノーチラス・テクノロジーズ、インターネットイニシアティブ（IIJ）、東京電力パワーグリッド、中部電力パワーグリッド、富士通、1FINITYの6社は、NEDOの「次世代インフラにおける低遅延分散処理技術の有効性検証に関する調査」の一環として、「ワット・ビット構想実現に向けた次世代分散型AI処理インフラの実証実験」を開始する。
本実証では、東京電力パワーグリッドと中部電力パワーグリッドが保有する光ファイバー網に、富士通と1FINITYの通信技術を組み合わせ、オールフォトニクスネットワーク（APN）（※）を構築する。離れた地域に配置したGPUサーバを低遅延で接続し、電力需要に応じてAI処理負荷を柔軟に調整できるかを検証する狙いである。
実験の対象となるのは、富士スピードウェイで開催されるフォーミュラカーレース「KYOJO CUP」である。レース中に取得する4K映像や車両のテレメトリーデータを、APNを介して東京電力パワーグリッドおよび中部電力パワーグリッドの供給エリアに設置したGPUサーバへリアルタイム送信する。
これにより、両エリアに分散したGPUサーバを一体的なAI処理環境として利用できるかを確認する。AI需要の拡大によってGPUサーバの電力消費増加が見込まれるなか、計算資源を電力状況に合わせて配置する新たなインフラモデルの確立を目指す。
また、本実証は50Hzと60Hzという異なる電力周波数エリアをまたいでGPUサーバを共同運用する国内初の取り組みとなる。2026年8月から2027年3月まで実施し、低遅延分散処理技術の有効性を検証する。
※オールフォトニクスネットワーク（APN）：光信号のまま情報処理や伝送を行う次世代通信基盤。低遅延・大容量・低消費電力化が期待される。
AI時代の電力課題解決へ期待と課題
今回の取り組みは、AIの普及によって増加が見込まれる電力消費への対応策の一つになる可能性がある。従来、大規模AI処理ではデータセンターの集約による計算効率向上が重視されてきたが、今後は電力供給状況に応じて処理拠点を分散させる考え方も重要になるとみられる。
ワット・ビット連携が実用化されれば、電力に余裕のある地域へAI処理を移動させることで、既存の電力設備を効率的に活用できる可能性がある。また、特定地域へのデータセンター集中を抑制し、地方の電力資源や通信インフラを活用した新たな産業基盤の形成につながることも期待される。
一方で、全国規模で展開するには、通信品質の確保やシステム運用の複雑化といった課題も想定される。AI処理を電力需給調整の一部として活用する場合、処理性能に加えて、安定性やセキュリティ面の検証も重要になると考えられる。
今後、生成AIやAIエージェントの普及によって計算需要がさらに高まれば、AIインフラとエネルギーインフラの連携は重要性を増す可能性がある。今回の実証は、電力とコンピューティング資源を同時に最適化する次世代AI社会に向けた基盤技術の可能性を探る取り組みになると言える。
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