Edgecore Networksは2026年のOCP APACサミットにおいて、単一キャンパス型AIデータセンターが電力・スペース・冷却面で厳しい上限に直面していると主張し、複数のサイトや地域にまたがってGPU・サーバー・ストレージを接続する全光ファブリックを提案した。

製品そのものより戦略的シグナルの方が重要だ。この2年間、業界は計算需要への答えはより大きな変電所上のより大きな建物だと想定してきた。そのモデルは破綻しつつある。米国や欧州の電力会社は複数年に及ぶ系統連系待ち行列を提示しており、最大規模の訓練クラスターはすでに単一サイトが確実に給電できる範囲を超えている。複数サイトにまたがってワークロードを分散させる方法は、サイト間のネットワークがWANではなくバックプレーンのように振る舞う場合にのみ機能する。そのため、光トランスポートをファブリックのより深い層に移行させ、電力を浪費しレイテンシーを増大させる電気-光変換ステップを削減する動きが進んでいる。この方向性が定着すれば、競争の最前線は誰が最も多くのコンクリートを注げるかから、誰が分散した処理能力を一つのコヒーレントなプールに結合できるかへとシフトする。これにより価値は光コンポーネント・コヒーレント・トランシーバー・スイッチング層へと移動し、ラック内銅線中心設計に依存している既存事業者の利益率に圧力がかかる。

リスクは「分散型」がサイト間ホップに依然として耐えられないレイテンシー重視型ワークロード向けのマーケティング用語になることだ。訓練はそれに耐えられるが、低レイテンシー推論や密結合並列処理は多くの場合耐えられない。購入者はマルチサイトの主張を普遍的なものではなくワークロード固有のものとして扱うべきだ。

日本にとって、この論点は異例なほど肥沃な土壌に降り立つ。高価な電力・需要中心地近くの大規模用地の不足・一部地域以外での電力網のボトルネックという同国の構造的制約は、まさに分散型で光リンクされたアーキテクチャーが狙う課題そのものだ。またこれはNTTのIOWNプログラムを通じてすでに進行中の国内のフォトニック・ネットワーキングへの賭けとも合致しており、日本の通信事業者が追随ではなく主導する説得力のある理由を与えている。SIerにとって、この機会は現実的だが新たなスキルを要求する。地理的に分割されたAI資産の設計と運用には、ほとんどのエンタープライズ統合実務が必要としたことのない光トランスポートの専門知識・サイト横断オーケストレーション・障害ドメイン計画が必要だ。真の光学および分散システム能力を構築した企業はバリューチェーンの上位へ移行できるが、ラック積み統合にとどまる企業は他社の設計図に従う施工業者へと格下げされるリスクがある。AI構築を評価している日本企業は、分散設計にコミットする前に、どのワークロードが実際にサイト境界を越えて機能するのかをベンダーに問いただすべきだ。