AIDCの建設は「汎用基準」から「高効率適合」へと進化している
SenseTimeの大規模モデル基盤が語るAIDC
先ごろ、2026 Global AIDC Industry Forumが東莞で盛大に開催された。
SenseTime大規模モデル基盤事業群・智能計算センター総経理の林海氏が招かれて登壇し、「SenseTimeのAIDCが汎用基準から高効率適合へと進化するまで」と題して講演を行った。AIDC（智能計算センター）分野におけるSenseTimeの建設理念、長期にわたる運用実践、そして成果を体系的に共有した。
林海氏は、「AI時代において、智能計算センターの建設は汎用基準から高効率適合へと移行している」と述べた。
この認識を踏まえ、林海氏はSenseTimeの智能計算センター建設における革新的な実践として、「モジュール化デリバリー」「分散冗長化」「計算資源と電力の協調」などを挙げ、AIネイティブ時代における智能計算センター発展への新たな発想と実践的な道筋を示した。
01. AIDCにおける3つの大きな矛盾: SenseTimeの大規模モデル基盤はいかにして膠着を打破したか
SenseTimeは2019年という早い段階で、大規模AIの展開には集中型かつ体系的なインフラ支援が必要だと先取りして認識していた。そこでLingang AIDCの建設を開始し、2022年に正式稼働させた。
現在、SenseTimeの上海Lingang AIDCはアジア最大級の智能計算センターの一つへと成長しており、中国初の5A級智能計算センターでもある。
林海氏は講演で次のように述べた。「当初から、私たちのAIインフラに対する設計理念は、従来型のIDCではなく、AIネイティブ時代に向けたエンドツーエンドのAIシステムでした。計算資源、スケジューリング、モデル、アプリケーションまでを包含しています。」
この考え方を軸に、AIDC運用の約6年間、SenseTimeの大規模モデル基盤はアーキテクチャを継続的に改善し、矛盾の中で最適解を探りながら、AIネイティブ時代の智能計算センター建設における均衡の取れた道を模索してきた。
長らく、智能計算センターの建設では、「全ライフサイクル設計 vs. 柔軟な拡張」「汎用基準 vs. カスタマイズ」「安全冗長性 vs. 究極の効率」という3つの矛盾の中でトレードオフを迫られてきた。これには、時間、空間、アーキテクチャ、電力容量など複数の判断軸が関わる。
「全ライフサイクル設計 vs. 柔軟な拡張」の観点では、SenseTimeの大規模モデル基盤はキャンパスの初期計画段階から、電力供給アーキテクチャ、建物の耐荷重、空調システム、空間と電力容量の冗長性、エネルギー効率最適化などを総合的に考慮した。これにより、ライフサイクル全体を見据えた計画を実現すると同時に、後続の段階的な増設にも柔軟に対応できるようにした。
汎用性とカスタマイズの観点では、キャンパス内でより多様な冷却方式をどのように支え、異なるクラスターの個別要件に迅速かつ効率的に応えるか、さらに電力アーキテクチャの中で階層ごとに柔軟な支援をどう実現するかが、インフラアーキテクチャ設計の中核となっている。現在、このキャンパスは最大5種類の冷却方式に対応しており、電力容量管理のための多層的な閾値制御システムも構築されている。
安全冗長性と効率最適化については、林海氏は特に「計算資源と電力の協調プラットフォーム」を強調した。
SenseTimeの大規模モデル基盤は、IDCインフラ、AIクラスター、モデルタスクスケジューリングの3層を統合し、エンドツーエンドの協調最適化を実現して「計算資源と電力の協調」プラットフォームを構築した。さらに、15分単位で高頻度の予測を行い、最適なスケジューリング戦略を自動生成している。
同時に、GPU電力が急速に進化し続ける中、SenseTimeの大規模モデル基盤は徐々に「分散冗長化」というアーキテクチャを確立してきた。キャビネットやラック単位といった末端ノードではより高い冗長性を確保しつつ、キャンパス全体ではスケール運用によって冗長性を抑え、全体の資源利用率を高めながら安全性も担保している。
02. AIがAIDCを書き換えるとき: 計算資源・サプライチェーン・アーキテクチャへの三重の影響
大規模モデルとAI Agentの急速な発展に伴い、業界の計算資源需要は増加し続けている。同時に、サプライチェーンの変動や政策要因が、計算資源供給の不確実性をさらに高めている。
一方で、国内サーバーと国内チップのエコシステムが急速に進化する中、AIインフラのアーキテクチャはますます複雑化している。従来のIDCモデルはもはや適さず、想定以上の速さで更新・反復が進んでいる。
こうした業界変化に対応し、迅速な納品を確保するために、林海氏は「モジュール化デリバリー」と「統合インターフェース＋弾性フレームワーク」という建設コンセプトを提案した。
「統合インターフェース＋弾性フレームワーク」の核心は、従来のコスト境界で物事を分けるのではなく、デリバリーの“前線”を可能な限り手前に引き寄せることにある。つまり、デリバリー能力をビジネスニーズに最も近い最前線まで持っていき、インフラを極めて高い応答速度で提供できるようにするという考え方だ。
モジュール化デリバリーでは、Huaweiとの協業により、SenseTimeの大規模モデル基盤が世界で初めて「モジュール型電力デリバリー」を実現した。今後はさらに機能のモジュール化へと進化し、より柔軟で標準化されたアーキテクチャ設計を通じて、AIインフラの拡張効率と迅速な応答能力を高めていく。
03. モジュール型導入により、1.5か月で18MW拡張を実現
講演の中で林海氏は、最近の18MW智能計算センター拡張プロジェクトについても紹介した。
2025年末、SenseTimeの大規模モデル基盤には、外部向け計算資源リース需要が約20MW規模で発生していた。チームは総合的なコスト評価を行ったうえで、既存キャンパス資源を最大限活用し、既存の4棟の倉庫をベースに18MWの拡張を行うことを決定し、ラックあたりの電力密度を48kWまで引き上げた。
プロジェクト実施にあたって、SenseTimeの大規模モデル基盤はHuaweiチームとともに、わずか1か月半で通電と検証試験を完了し、従来モデルのスケジュールより2か月前倒しとなった。
このプロジェクトは、既存キャンパスの安定運用に影響を与えることなく完了した。さらに、屋外モジュール型導入を実現し、既存倉庫を真のAI機械室へと迅速にアップグレード。補助スペースを約70%削減し、効率率97.8%を達成し、電力CAPEXを13%削減した。
林海氏は、このプロジェクトの最大の価値は納品速度だけではなく、従来型IDC施設を智能計算センターへアップグレードするための新しいモデルを検証した点にあると述べた。モジュール型アーキテクチャを用いて電力供給、冷却、計算システムを迅速にスケールさせることで、Capexを削減しつつ、全体の資源利用効率を高めることができる。
AIが大規模推論と産業実装の段階へ進むにつれ、智能計算センターも従来のIDC形態から、AIネイティブ時代の新しいインフラへとさらに進化している。今後、SenseTimeの大規模モデル基盤は、効率性、柔軟性、インテリジェントな協調の面からAIインフラの進化を引き続き牽引し、産業の智能化転換を加速していく。
出典: SenseTime
本記事はQubitの許可を得て転載しています。記載の見解はすべて原著者のものです。