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ジーデップ・アドバンス、北海道のデータセンターでGPUテストドライブ

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目次

AIインフラ構築に向けた取り組み

株式会社ジーデップ・アドバンス(以下、ジーデップ・アドバンス)は、豊田通商株式会社(以下、豊田通商)と株式会社ユーラスエナジーホールディングス(以下、ユーラスエナジー)が共同で推進する「宗谷グリーンデータセンターI(仮称)」において、PoC向けGPUテストドライブを提供することになりました。

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この取り組みは、拡大するAI利活用の進化を見据えた、高性能かつ省エネルギーなGPUクラウド基盤の検証環境を構築し、実運用に向けた検証を行うことを目的としています。

ジーデップ・アドバンスは、ユーラスエナジー、株式会社ネクスティ エレクトロニクスとともに、総務省の「データセンター等の地方分散によるデジタルインフラ強靭化事業」に基づき、間接補助事業者として採択されています。

Ms.ガジェット
AI需要の高まりを受け、地方でのインフラ整備が注目されていますね。今回の取り組みは、その一環と言えるでしょう。

背景にある課題

国内AI市場の急成長

国内のAI市場は、生成AIの登場を契機に急成長を遂げており、2028年度には約2.8兆円規模に達すると予測されています。特に生成AI市場は、2023年度比12.3倍の1.7兆円規模に拡大すると見込まれています。(出典:富士キメラ総研「2025生成AI/LLMで飛躍するAI市場総調査」)

インフラ面の構造的課題

AI市場の成長に伴い、安定的かつクリーンな電力供給の制約、高性能GPU演算基盤の不足、国産のAIインフラの分散性と強靭性の不足といった課題が顕在化しています。

AI演算に要する電力量は増加傾向にあり、GPUクラスタの安定稼働には数十~数百kWの電力供給が必要です。しかし、都市部のデータセンターでは、電源容量やコスト、再エネ導入の制約が課題となっています。

また、生成AIや大規模言語モデル(LLM)の進展により、GPU演算リソースへの需要が急増しており、現状の国内環境では、スケーラブルなGPUクラスタを柔軟に供給できる体制が整っていません。

Ms.ガジェット
AIの進化には、電力や計算資源の確保が不可欠です。今回のデータセンターは、これらの課題解決に貢献しそうですね。

「宗谷グリーンデータセンターI(仮称)」の概要

再エネ直結型データセンター

「宗谷グリーンデータセンターI(仮称)」は、ユーラスエナジーグループが北海道稚内市で運営する風力発電所「樺岡ウインドファーム」の隣接地に建設される予定です。

同発電所から直接「生グリーン電力」(非化石証書等を組み合わせた「みなし」の再エネ電力ではなく、電気として使用するために風力発電所から自営線で直接送られるグリーン電力)を供給する、国内初のデータセンターとなります。

豊田通商がデータセンターサービスの提供を、ユーラスエナジーが土地・建屋・生グリーン電力の供給をそれぞれ担います。

Ms.ガジェット
風力発電とデータセンターを連携させることで、環境負荷を低減しつつ安定的な電力供給を目指している点が特徴的です。

ジーデップ・アドバンスの取り組み

PoC向けGPUテストドライブ環境の提供

ジーデップ・アドバンスは、「宗谷グリーンデータセンターI(仮称)」内に設置される豊田通商のコンテナ型データセンターにおいて、最新のGPUサーバーを活用し、地域の大学・研究機関・企業・自治体などを主な対象としたPoC向けGPUテストドライブ環境を提供します。

生成AI、デジタルツイン、エージェントAIといった先端分野に対応する、100%再生可能エネルギーを利用した高性能・高信頼のGPUクラウドサービスPoC環境の構築および検証を進めます。

2028年の本格稼働に向け、まずは最小構成のGPUクラスタを導入し、PoCフェーズとして運用を開始する予定です。その後、段階的に設備規模を拡張し、分散型AIインフラの中核拠点としての機能を担っていく計画です。

Ms.ガジェット
地域に根ざしたAIインフラの構築は、地方創生にもつながる可能性がありますね。今後の展開に期待したいです。

分散型AI社会の実現を目指して

ジーデップ・アドバンスは、AIを活用した地域産業や教育・研究機関への基盤支援を通じて、社会インフラの多拠点化を推進します。大学・研究機関、製造業、自動運転開発など幅広い分野へのユースケース展開を進め、単なるクラウドサービスにとどまらない、「分散型AI社会」を支えるインフラの一翼を担うことを目指します。

本事業では、「安定的な電力供給」と「高性能GPU基盤の整備」というAIインフラ構築における二大課題に同時に取り組み、首都圏一極集中からの脱却を目指します。

また、地方における災害リスク分散や事業継続性(BCP/BCM)の観点からも、高いレジリエンスを持つAI基盤の確立を目指します。

Ms.ガジェット
AIインフラの分散化は、事業継続の観点からも非常に重要です。地方でのデータセンター建設は、その解決策となり得ますね。

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