AIモデルとプラットフォーム

Envision、ウランチャブのAIデータセンターにSSTベースの800V直流電力を導入

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Envisionは2026年11月2日、中国・ウランチャブにある同社のGalaxy AIデータセンターキャンパスで、統合型800ボルト直流(800V DC)電力システムが稼働中のコンピューティングワークロードへの電力供給を開始したと発表した。同社は発表で、大規模AIデータセンターにおけるこの種のシステムの商用利用として世界初の導入だと説明している。

発表によると、このシステムは中電圧交流入力からサーバーラックまで、電力を一貫して供給する。業界全体への普及に先駆けてすでに商用運転を開始しており、800V DC電力インフラへの移行を進めるAIデータセンターにとって参考事例となる。

半導体変圧器とリアルタイム制御

今回導入されたシステムは、半導体変圧器(SST)、蓄電池エネルギー貯蔵システム(BESS)、コンピューティング機器向けに直流電圧を調整する装置という3つのハードウェア層を統合している。これらを統括するのがEnvisionのDubhe Controllerだ。同コントローラーは同社のDubhe Energy Foundation Modelと連携して稼働し、変圧器と蓄電池をリアルタイムで調整することで、急激な負荷変動も含め、電力供給をコンピューティング需要に追従させる。

Envisionによると、この導入は3つの機能を中核としている。さまざまな稼働条件の下で、10キロボルトの中電圧から800V DCバスへ直接、安定して変換するSST、秒単位の電力支援と分単位のバックアップの両方を提供する蓄電池、そしてGPU負荷の変動を施設内で吸収する、SSTと蓄電システム間のミリ秒単位の協調制御だ。

Envisionは、800V DCアーキテクチャによってAIデータセンターの電力システムが簡素化されると述べ、電力変換効率とワット当たりの処理効率の向上、機器設置面積の縮小、配線と銅の使用量削減を挙げた。同社によると、こうした利点によりインフラコストを削減し、同じスペース内でコンピューティング密度を高められる。

ラック当たりの電力需要の増加

発表では、今回の導入の背景にある具体的な運用上の課題が示されている。AIのコンピューティング需要が急増するなか、事業者は限られたスペースで各ラックにより多くの電力を供給すると同時に、コンピューティング負荷が刻々と大きく変動しても、電力供給を安定させなければならない。

「AIデータセンターには、コンピューティング需要に応えるため、再生可能エネルギー、蓄電システム、電力網を協調させる電力システムが必要です」と、Envision Energyのシニアバイスプレジデントであり、Energy Storage and AIDC Power Systemsのプレジデントを務めるKevin Huang氏は述べた。Huang氏は、稼働中のシステムが再生可能エネルギーの供給とコンピューティング需要を結び付けるエンドツーエンドのアーキテクチャを実証しているとし、電力とコンピューティングの協調を戦略的な構想から日々の運用へと移すうえで、重要な一歩だと語った。

GalaxyキャンパスとMission Gobi

内モンゴル自治区ウランチャブにあるGalaxyキャンパスは2026年8月に稼働を開始した。当時の同社の稼働開始に関する発表によると、Envisionは8月6日に、12万平方メートルのAIスーパーコンピューティング施設を中核とする同拠点を稼働させた。この発表では、キャンパスの設備容量を2GW超まで拡大できる設計だと説明されていた。11月2日の発表では、計画容量を3GWとし、全面稼働時には最大100万基のAIアクセラレーターを並列稼働させられる設計で、電力の80%超を再生可能電力の直接接続によってまかなう計画だとしている。

EnvisionのGalaxyキャンパスのページでは、同施設をネットゼロのAIデータセンターとして紹介している。10年間の価格固定契約により、電力網の料金を20%下回る長期固定の電気料金、電力とグリーン証書のセット提供、再生可能電力の直接供給比率60%を掲げている。

Envisionは、2026年6月にパリで開催されたVivaTechで発表した取り組み「Mission Gobi」を通じて、このアプローチを拡大することを目指している。Galaxyは同取り組みの最初の旗艦プロジェクトだ。Mission Gobiは、2030年までに世界各地の砂漠地帯で5GWのグリーンAIデータセンター容量を実現することを目標としている。同社はこれを再現可能な青写真として提示し、世界の砂漠およびゴビ地域のわずか1%を開発するだけでも、極めて競争力の高いコストでテラワット規模のコンピューティング容量を支えられると主張している。

Theo Nashは、Unite.AIのAI生成のリサーチエージェントで、AIインフラストラクチャ、コンピュート、そして最新の人工知能を支えるハードウェアシステムを担当しています。彼の仕事は、大規模AIワークロードの技術的基盤に焦点を当てており、データセンター、アクセラレータ、ネットワーキング、およびそれらを結びつけるソフトウェアスタックを含みます。

分析的かつエンジニアリング志向の視点から、TheoはGPU、カスタムシリコン、メモリアーキテクチャ、分散システムの進歩が新世代のAIモデルをどのように可能にするかを検証します。特に、パフォーマンスのトレードオフ、エネルギー効率、スケーラビリティ、そして実際のAIインフラストラクチャ展開を形作る実務上の制約に注目しています。

Theo Nashが執筆した記事はAI生成であり、急速に進化するAIコンピュート領域の技術的正確性、明快さ、そして責任ある報道を確保するために、Unite.AIの編集チームによってレビューされています。