NVIDIA、分散データセンターを結ぶSpectrum-XGS発表 ― 「ギガスケールAIスーパー・ファクトリー」推進へ
2025年8月22日、NVIDIAは米カリフォルニア州パロアルトで開催された「Hot Chips」において、新たなネットワーク基盤技術「NVIDIA Spectrum-XGS Ethernet」を発表しました。分散したデータセンターを相互に接続し、巨大なAI処理拠点「ギガスケールAIスーパー・ファクトリー」を構築するための技術です。
AI需要が急拡大する中で、単一施設の電力や物理的容量の限界が顕在化しており、拡張にはデータセンターを「横につなぐ」発想が必要とされていました。Spectrum-XGSは、従来のスケールアップ、スケールアウトに加えて「スケールアクロス」という新たな軸を提示し、都市や国境を越えたデータセンター統合を可能にする点で注目されています。
背景には、生成AIや大規模言語モデルの進展による計算需要の爆発的な増加があります。企業や研究機関は、複数のGPUクラスタをまたがる安定した通信を求めていますが、従来のEthernetではレイテンシやジッタ（通信の揺らぎ）が障壁となっていました。今回の発表は、AIインフラの将来像に大きな転換点をもたらすものであり、データセンター戦略や産業政策にも影響を及ぼす可能性があります。
今回は、本技術の概要や意義、社会的背景、そして今後の展望について掘り下げます。
データセンターの拡張限界と「スケールアクロス」の必要性
AIの進展に伴い、GPUを中心とした計算資源は一施設内に収めることが困難になりつつあります。消費電力は数百MW規模に達し、冷却や土地確保の面でも限界が迫っています。従来の拡張手法である「スケールアップ（1台の計算機性能向上）」や「スケールアウト（複数サーバーを並列接続）」は有効でしたが、都市単位で分散配置されたデータセンター同士を結合する「スケールアクロス」の概念が重要となっています。
従来のEthernetはコスト効率に優れる一方、長距離通信ではレイテンシの増加や通信性能の不安定さが課題でした。AI処理ではわずかな遅延が学習効率に大きく影響するため、安定したネットワークが求められていました。今回のSpectrum-XGSはこの課題を克服し、複数拠点をまたいであたかも一つの大規模AIファクトリーのように運用できる基盤を展開していくといいます。
Spectrum-XGS Ethernetの技術的革新
Spectrum-XGSは、既存の「Spectrum-X」プラットフォームに統合され、アルゴリズムによって距離に応じた通信最適化を自動的に実施します。主な特徴は以下の通りです。
・距離適応型混雑制御：拠点間距離に応じてネットワーク負荷を最適化し、混雑を回避
・精密なレイテンシ管理：長距離通信における遅延を抑制し、AIワークロードを安定的に実行
・エンドツーエンドのテレメトリ：ネットワーク全体を監視し、異常や性能低下を即座に検知
・通信効率の向上：NVIDIAのCollective Communications Library性能を約2倍に改善し、GPU間通信を高速化
これにより、複数拠点のデータセンターが一体となり、分散AIクラスタであっても予測可能かつ安定した性能を実現できます。従来のEthernetが抱えていた「距離の壁」を突破したことが最大の革新といえるでしょう。
産業界に広がる「AIスーパー・ファクトリー」構想
NVIDIAのジェンスン・フアンCEOは、「AI産業革命において巨大なAIファクトリーは不可欠なインフラである」と強調しました。AIスーパー・ファクトリーは、国境や地域を越えて統合される計算基盤を指し、研究開発から商業サービスに至る幅広い分野を支えることが期待されています。
今回、早期に導入を決めたのが米国のクラウド企業CoreWeaveです。同社はGPUに特化したクラウド基盤を展開しており、Spectrum-XGSを用いて自社データセンターを統合することで「一つの巨大スーパーコンピュータ」として稼働させる方針を示しました。これにより、顧客は単一拠点を超える計算資源にシームレスにアクセスでき、創薬、金融モデリング、メディア生成など多様な領域での高速なAI処理が可能になります。
このように、AIインフラを「工場」としてとらえ、グローバル規模での連携を目指す流れは、エネルギー産業や半導体製造に匹敵する新たな産業インフラの形を示しています。
競争環境と政策への影響
Spectrum-XGSの登場は、競合他社や各国政府にとっても戦略的な意味を持ちます。まず、クラウド大手（AWS、Microsoft Azure、Google Cloud）は、既存のデータセンター間接続技術との差別化を迫られることになります。また、光伝送や低遅延ネットワークを武器にする通信事業者も、AI専用ネットワークの提供が重要となります。
一方で、政策面では、分散型データセンターの統合が「国家インフラ」として扱われる可能性があります。電力需要の集中や地政学的リスクに対応するため、複数地域に拠点を分散しつつも、ネットワークで結合して冗長性を高める構想は、エネルギー政策やサイバーセキュリティ戦略とも直結します。特に日本のように土地や電力供給に制約のある国では、海外拠点との連携によってAIリソースを確保する動きが進むかもしれません。
今後の展望
NVIDIAが打ち出した「スケールアクロス」という概念は、データセンター運用のパラダイムを大きく変える可能性を秘めています。今後は以下の展開が想定されます。
・産業横断での活用拡大：医療画像解析、金融リスク管理、自動運転、メディア生成など、巨大な計算資源を必要とする領域で活用が進展
・データセンター立地戦略の変化：再生可能エネルギーが豊富な地域や冷却コストの低い地域に分散設置し、ネットワークで束ねる構想が現実化
・国際競争の加速：米国、欧州、中国に加え、日本やインドなども国家的AI基盤整備を推進する中で、スケールアクロス技術の採用競争が起きる可能性
・サステナビリティとの両立：巨大なAI工場を持続可能に稼働させるため、電力効率やカーボンフットプリント削減への取り組みが重要に
今後は、スケールアクロス型AI基盤の整備が進んでいくと考えられます。
