China Telecomのコンピューティングパワーネットワーク構想、AI能力と電力網の連携を推進
China Telecomは、地域インフラ事業者の間に大きな技術的・商業的障壁があるにもかかわらず、コンピューティングパワーネットワークに向けた3つの連携施策を提案した。
劉桂清社長は、2026年9月11日から13日にかけて河北省廊坊市で開催されたChina Computing Power Conferenceでこの計画を発表した。提案は、電力連携、コンピューティングリソースの相互接続、国産AIハードウェアの利用効率向上を対象としている。
この講演は、単なるデータセンター建設の呼びかけにとどまるものではなかった。中国にはすでに相当規模のコンピューティングインフラがあるものの、そのリソースは地理、ハードウェアアーキテクチャ、インターフェース、運用ルールによって分断されたままである。
China Telecomは現在、この集合体をスケジュール可能な国家サービスへと変えようとしている。この目標は、他の通信事業者、クラウドプロバイダー、電力会社、ハードウェアベンダーに対し、孤立したキャパシティプールではなく共通の仕組みを支援するよう圧力をかける。
したがって、中心となる競争はChina Telecomと単一のクラウドプロバイダーとの対立ではない。コンピューティング市場の多くを依然として規定する分断モデルに対する、協調型インフラの挑戦である。
China Telecomのコンピューティングパワーネットワーク、能力保有から連携へ
劉氏の提案は、コンピューティング能力を保有することから、異なるリソースを単一の利用可能なシステムとして機能させることへと焦点を移す。
会議で劉氏は、コンピューティングインフラと電力システムの連携深化を呼びかけた。また、コンピューティングリソース間の相互接続の迅速化と、国産AIハードウェアの効率向上も訴えた。
この3つの提案は別々の制約に対応するが、相互に依存している。ワークロードがアクセラレーターに到達できず、電力がそれを支えられず、ソフトウェアが効率的に利用できないなら、アクセラレーターを増やしても価値は限られる。
コンピューティングと電力の連携とは、データセンターを発電、送電、蓄電、需要管理と併せて計画することを意味する。また、電力を固定的な投入要素として扱うのではなく、エネルギーの利用可能性に応じて施設を運用することも含まれる。
劉氏は、再生可能エネルギーの直接供給と、電源・電力網・負荷・蓄電を統合したシステムを強調した。後者は、発電、電力ネットワーク、消費、蓄電を共通の運用モデルの下で連携させる。
このモデルが重要なのは、AIワークロードが大規模かつ集中的な電力需要を生み出すためである。データセンター事業者は、コスト、電力網への負荷、炭素排出を抑えながら、十分な電力を確保しなければならない。
2つ目の提案は相互接続に関するものだ。劉氏は、異種リソースへのアクセス、システム全体の監視、地域間スケジューリング、コンピューティングとネットワークの統合について、共同で取り組むよう呼びかけた。
また、統一された識別子、測定手法、取引システムも提案した。こうした仕組みは、顧客が異なる事業者の能力を発見、比較、購入、スケジューリングする助けとなる。
中国工業情報化部は、2026年2月の関連するノード建設計画で、その構造を示した。このシステムには、1つの国家サービスノード、複数の地域ノード、業界別ノードが含まれる。
同省によれば、参加ノードは統一された識別子、標準、運用ルールを採用すべきとされている。地域プラットフォームは、リソースの登録、選択、監視、スケジューリング、セキュリティ管理を支援する。
劉氏の3つ目の提案は国産ハードウェアに焦点を当てる。トークンの生成から提供までの全工程を対象に、国内で生産されたコンピューティングシステムとAIモデルの最適化をより緊密に進めるよう呼びかけた。
トークンとは、AIモデルが入力を解釈したり出力を生成したりする際に処理する単位である。トークン効率は、インフラがチップ、エネルギー、メモリ、ネットワーキングを、利用可能なAI応答へどれだけ効果的に変換するかを測る。
この焦点は、見出し上のチップ数だけでは不十分であることを示している。国産アクセラレーターには、互換性のあるソフトウェア、最適化されたモデル、高速メモリ、信頼性の高いネットワーキング、本番運用に対応した管理ツールが必要だ。
China Telecomは劉氏の講演で、新たな国家プラットフォームや拘束力のある業界合意を発表したわけではない。むしろこのイベントは、同社がパートナーに採用を求める運用モデルを明確にした。
この違いは重要である。提案は方向性を定めるが、測定可能な実装は依然として技術標準、商業的な参加、実際に展開されたサービスに左右される。
電力がAIスケジューリングの一部になった理由
次のインフラ上のボトルネックは、単純にチップへアクセスできるかどうかではない。実用的なAI能力は、電力をいつ、どこで利用できるかにも依存する。
中国は、土地と再生可能エネルギーが豊富な西部地域でのデータセンター開発を促進してきた。しかし、多くのAI顧客は依然として東部の商業中心地に集中している。
この隔たりは、マッチングの問題を生む。事業者は、どのワークロードを西部へ移せるか、どのワークロードに近隣の能力が必要か、どのワークロードが距離による遅延を許容できるかを判断しなければならない。
モデル学習は、大規模なバッチを長時間にわたって処理するため、場合によってはユーザーから遠い場所でも実行できる。一方、対話型推論では、ユーザーが即時の応答を期待するため、通常はより低いレイテンシーが必要となる。
したがって、協調型ネットワークはすべてのジョブを最も安価な電源へ送ることはできない。各ワークロードを、適切なレイテンシー、ハードウェア、データアクセス、セキュリティ、エネルギー条件に対応付ける必要がある。
China Telecomによると、同社のインフラにはすでに59万以上のデータセンターラックが含まれている。Xirangプラットフォームは、劉氏が2026年3月のMobile World Congressで講演した時点で87 EFLOPSをスケジューリングできたという。
EFLOPSは、毎秒100京回の浮動小数点演算を表す。ただし、このラベルで報告される能力は、ハードウェア、精度、ワークロード、算定方法によって異なり得る。
同社はまた、主要ハブ間で往復レイテンシー12ミリ秒を実現する100Gおよび400Gの光ネットワークを構築したとしている。これらの数値は、同社のスケジューリング構想を支えるネットワーク基盤を示すものだ。
China Telecomは、上海でコンピューティングと電力の連携に関する物理的な事例を提示している。同社の海中データセンターは、洋上風力発電所から直接電力供給を受けている。
同社のインフラに関する説明によれば、このプロジェクトは95％以上のグリーン電力を使用し、電力コストを50％削減する。これらは依然として同社が報告した結果である。
このプロジェクトは概念を示しているが、全国規模での経済性を確立するものではない。海中設備は、内陸部のAIキャンパスとは建設、保守、冷却、接続性の条件が異なる。
再生可能エネルギーの発電量も時間とともに変動する。低コストの電力に追随するシステムには、柔軟なワークロード、蓄電能力、信頼できる予測、電力供給事業者との契約上の取り決めが必要となる。
電力が別の場所で安くなったとしても、移動できないジョブもある。地域のデータセット、規制対象の環境、特定のアクセラレーター、またはレイテンシーに関するコミットメントに依存している可能性がある。
ここに本稿の主要なトレードオフがある。中央集約的な連携は利用率を改善できるが、それは事業者が各リソースの要件と制約を正確に表現できる場合に限られる。
中国の国家政策もこの方向へ進んでいる。2026年5月の政府声明は、コンピューティングの供給、需要、電力システムの共同計画を求めた。
この声明はまた、インフラ、モデル、データ、ネットワーク全体での監視、精密なマッチング、グリーン電力の直接供給、セキュリティ強化を重視した。
この政策支援はChina Telecomにとって有利な環境をもたらす。ただし、エネルギーの利用可能性を信頼できるクラウドサービスへ変換するために必要な運用作業がなくなるわけではない。
分断されたコンピューティングプールこそが真の相手
China Telecomにとって最も手強い相手は、単一の通信事業者やクラウド企業ではなく、インフラの分断である。
China Mobile、China Unicom、Alibaba Cloud、地方政府、スーパーコンピューティングセンター、専門事業者はいずれもコンピューティングリソースを管理している。それぞれのシステムが、同一のインターフェースを通じて自動的に能力を公開しているわけではない。
ハードウェアの違いも、もう一つの層を加える。あるアクセラレータファミリー向けに設計されたワークロードは、別のアクセラレータで効率よく動作させるには大幅な適応を要する場合がある。
ネットワーク条件も異なる。帯域幅、輻輳、パケット損失、物理的距離は、特定のAIアプリケーションにとってリモートの能力が有用かどうかを左右し得る。
商業条件は別の障壁となる。プロバイダーごとに可用性、利用率、性能、サービス品質の測定方法が異なるため、コンピューティングプール間の比較は複雑になる。
統一されたリソース識別子により、プラットフォームをまたいで能力を見つけられるようになる可能性がある。その後、共通の監視インターフェースを通じて、リソースが利用可能であり、広告どおりの性能を発揮しているかを報告できる。
ただし、スケジューリングシステムは依然としてそれらの報告を解釈する必要がある。プロセッサの種類、メモリ、相互接続性能、データの所在地、エネルギー条件、顧客とのサービス上の約束を考慮しなければならない。
提案された国家システムは、この課題を軸に設計されている。その地域ノードと業界ノードは、共通のインターフェースとルールを通じて異なるアーキテクチャを接続することが想定されている。
2026年1月に登録された技術文書案は、リソース接続要件を扱っている。China Telecom、China Mobile、China Unicom、Huawei、ZTE、および複数の研究機関が起草組織として記載されている。
関連プロジェクトは、監視インターフェース、リソース管理、スケジューリング、セキュリティ、測定、取引サービス、インテリジェントコンピューティングプールを対象とする。その範囲は、いかに多くの層で合意が必要かを示している。
標準化プロセスは、政策上の文言と機能する市場との距離も示している。この接続文書は、完成した普遍的な標準ではなく、協議中の登録プロジェクトにとどまっている。
技術的な互換性だけでは参加は保証されない。プロバイダーは、どのリソースを公開するか、どの程度の運用データを共有するか、外部スケジューラーが自社の能力を制御できるかを判断しなければならない。
事業者は、価格設定に影響する利用率や性能情報を明らかにすることをためらう可能性がある。また、顧客を自社のクラウド環境内にとどめたいと考えるかもしれない。
セキュリティ要件は正当な制約をもたらす。統一システムには、組織の境界をまたいだ強力なID管理、テナント分離、データガバナンス、ログ記録、責任分担のルールが必要である。
ワークロードが複数のネットワークや施設をまたぐと、障害の責任所在を特定することは難しくなる。性能が低下したりデータが利用不能になったりした場合、顧客はどのプロバイダーが責任を負うのかを知る必要がある。
このため、国家コンピューティングパワーネットワークは、通信プロジェクトであると同時に市場設計プロジェクトでもある。信頼できる測定と、執行可能なサービス期待値を必要とする。
企業の購入者にとって、約束される利点は、各プロバイダーを個別に統合することなく、より広範な能力へアクセスできることだ。顧客は、性能、所在地、エネルギー源、モデル互換性に基づいて能力を選択できるようになる可能性がある。
リスクは、名目上は統一された市場が比較不能な製品を隠してしまうことだ。広告上のAI能力の単位は、モデル、精度形式、ソフトウェアスタックによって異なる結果をもたらし得る。
透明性の高いワークロード・ベンチマークがあれば、購入者はこうした違いを評価しやすくなる。可用性、エネルギー使用量、レイテンシー、実際に提供されるトークン処理能力についても、公開された定義が必要だ。
複数のプロバイダーを評価するチームには、規律ある技術記録も必要になる。検索可能なエンジニアリング・ナレッジベースは、ベンチマークの前提、導入判断、インシデントの証拠を保存できる。
より広い教訓は単純だ。国家規模のスケジューラーが価値を持つのは、接続されるリソースが十分に可視化され、互換性を備え、説明責任を果たせる場合に限られる。
国産AIハードウェアは有用なトークンを提供しなければならない
Liu氏がトークン効率を重視したことは、導入済みアクセラレーター容量が生産的なAI出力と同義ではないことを認めるものだ。
China Telecomは、2025年における自社保有のインテリジェント・コンピューティング能力が46 EFLOPSに達したと報告した。同社の開示によれば、自社保有分と外部からアクセス可能な容量を合わせると91 EFLOPSに達した。
同社の2025年年次報告書では、確保済みのラック電力容量が3.2ギガワット超であることも示された。省レベルの推論プールと商用スーパーノード・クラスターにも言及している。
これらの数値は相当規模のインフラを示す。ただし、接続された各アクセラレーターの種類で、すべてのモデルがどの程度効率的に動作するかは示していない。
AIの性能は、生の演算能力だけで決まるものではない。メモリー帯域幅、チップ間通信、ソフトウェアカーネル、モデルアーキテクチャ、バッチサイズ、数値精度はいずれも実際に提供される出力に影響する。
学習と推論でも求められる要件は異なる。学習では持続的な計算能力と、大規模アクセラレーター・クラスター間の高速通信が重視される。
推論は完成済みモデルを提供するもので、応答時間、可用性、運用コストが優先されることが多い。性能はプロンプト長や同時リクエスト数によって大きく変化しうる。
Liu氏が求めたモデルとハードウェアのより深い適応は、この問題を対象としている。同社はパートナーに対し、コンピューティング資源から提供トークンまでの経路全体を最適化するよう求めている。
この取り組みには、モデル圧縮、低精度処理、ワークロード・ルーティング、キャッシュ、コンパイラー改善、アクセラレーター固有のソフトウェアが含まれる可能性がある。China Telecomは詳細な実装スケジュールを示していない。
同社のXirangプラットフォームは、同社がTrilessアーキテクチャと呼ぶ仕組みを採用している。China Telecomによれば、この設計はリソース、ソフトウェアフレームワーク、ツールを分離し、異種の計算能力を支援する。
この分離は理論上有用だ。顧客がリソースプールごとにアプリケーションを再設計する必要がなくなるためである。より難しい問いは、その抽象化によってどれだけの性能が維持されるかだ。
幅広い互換性レイヤーはアクセスを簡素化できる一方で、ハードウェア固有の機能を隠す可能性がある。直接的な最適化は高い性能を実現できるが、ワークロードの可搬性を下げる。
これは協調モデルにおけるもう一つの実務的なトレードオフだ。ネットワークは共通アクセスを提供しつつ、すべてのリソースを能力の最も低い共通インターフェースに還元してはならない。
China Telecomの最近の財務開示は、経営陣がこの分野を重視する理由を示している。2026年上期、コンピューティング・ネットワークへの投資は前年同期比97％増加した。
同期間の設備投資総額は324億元に達した。同社は、コンピューティング・インフラがこの支出に占める比率を大幅に拡大したと述べた。
一方、eSurfing Cloudの売上高は7.8％増の618億元に達した。インテリジェント事業の売上高は7.1％増の311億元となった。
同社の中間決算で報告されたこれらの数値は、投資が開示されたクラウド収益の伸び率を上回っていることを示す。
この比較だけで収益性が低いとは証明できない。設備投資は複数年にわたって活用される一方、収益はすでに稼働しているサービスを反映するためだ。
ただし、明確な実行上の試験を示している。China Telecomは、インフラ支出の増加を、ワークロードの拡大、利用率の向上、商業的価値を持つサービスへと転換しなければならない。
競争は引き続き激しい。China Mobileは2026年上期のコンピューティングサービス収益が529億元に達し、データセンター収益は190億元に達したと報告した。
Alibaba Cloudは別の方向から市場に参入している。大規模なパブリッククラウド・プラットフォームを運営し、AIモデルを開発し、ソフトウェアとインフラを同時に最適化できる。
China Telecomは、全国規模の接続性、規制産業との関係、データセンター、公共インフラに関する責務を持つ。ワークロードが地域をまたぐ場合や専用ネットワークを必要とする場合、これらの強みは重要になる。
パブリッククラウド事業者は、開発者ツールやモデルサービスでより迅速に動ける可能性がある。通信事業者は、ネットワーク制御、地理的カバレッジ、インフラ調整で優位性を持ちうる。
Liu氏の提案は、こうした通信事業者の資産をAI市場の中心に据えようとするものだ。成功は、顧客が緊密に統合されたクラウド環境よりも協調されたアクセスを重視するかどうかに左右される。
標準化の不足が統一市場を遅らせる可能性
この計画はインフラの方向性としては依然として信頼に足るが、主要な性能主張には比較可能で独立して検証可能な測定が必要だ。
China Telecomの数値は、主に企業講演と開示資料に基づく。これらは、同社が選定した手法で、容量、ネットワーク到達範囲、レイテンシー、エネルギー使用量、運用改善を説明している。
これらの開示は有用な証拠を提供するが、プロバイダー間を比較するための完全な基準にはならない。EFLOPSの合計値は、異なる精度水準やハードウェア構成を反映しうる。
スケジューリング可能な87 EFLOPSという数値には、プラットフォーム経由でアクセス可能な容量も含まれる。完全に自社保有され、継続的に利用可能なハードウェアと同一視すべきではない。
エネルギーに関する主張にも同様の注意が必要だ。施設の再生可能電力比率は、時間ごとの炭素強度や、完了した各ワークロードの排出量を自動的に示すものではない。
再生可能エネルギー発電への直接接続は、追跡可能性を向上させうる。しかし出力が低い時間帯には、系統電力、蓄電エネルギー、ワークロードの移動、または運用縮小が必要になる可能性がある。
国家レベルの監視基準があれば、これらの数値はより意味のあるものになる。購入者には、容量、実際に提供される性能、利用率、可用性、エネルギー調達に関する一貫した定義が必要だ。
このシステムには、有用なAI出力を測定する信頼できる方法も必要である。秒間トークン数は一つの指標だが、モデル、プロンプト、コンテキスト長、品質設定によって変化する。
完了タスク当たりのコストは、より実用的な指標となる可能性がある。ただし、この指標であっても、出力品質、レイテンシー、失敗率について合意が必要だ。
セキュリティも未解決の領域である。プロバイダー横断のスケジューリングでは、すべてのワークロードに関与する制御システム、インターフェース、管理境界の数が増える。
スケジューラーが侵害されれば、機密性の高いジョブに関する情報が露出したり、ワークロードが不正に転送されたりする恐れがある。脆弱なアイデンティティ管理により、接続されたコンピューティングプールへの不正アクセスが許される可能性もある。
地域の規則により、特定のデータセットを移動できる場所が制限される場合もある。そのため、スケジューリングの判断ではデータ所在地と業界固有のコンプライアンス要件を考慮しなければならない。
China Telecomは、クラウドおよびAIシステム全体でセキュリティを推進してきた。しかし国家規模の相互接続には、異なる運用慣行を持つ参加者間で共有される保護策が必要となる。
ガバナンスでは、誰がプロバイダーを認証し、測定値を監査し、インシデントを調査し、顧客に補償するかを定めなければならない。技術的な相互運用性だけでは、こうした問いに答えられない。
標準化の取り組みは、通信事業者、機器ベンダー、クラウド組織、研究機関、公的機関を含んでいるため、前向きなシグナルであり続ける。
ただし、策定への参加が統一的な展開を保証するわけではない。プロバイダーは同じ仕様を異なる形で実装したり、限定的な容量だけを公開したりする可能性がある。
商業的なインセンティブも重要だ。需要が強いプロバイダーには、最良のリソースを外部マーケットプレイス経由で提供する理由がほとんどないかもしれない。
利用率の低い事業者はより積極的に参加する可能性があるが、その容量は古く、遠隔地にあり、あるいは現在のAIワークロードに適していない可能性がある。
したがって統一市場には、供給以上のものが必要となる。繰り返し取引を生むのに十分な高品質な需要と、魅力的な容量が求められる。
公開報告では、登録済み容量と、顧客が実際に予約・利用した容量を区別すべきだ。プロバイダー横断のワークロードが正常に完了した実績も開示すべきである。
こうした測定がなければ、このネットワークは運用市場ではなくリソースのカタログになるリスクがある。それはLiu氏の協調に関する中心的な主張を弱めることになる。
計画が機能しているかを示す3つのシグナル
次の段階は、導入済み標準、プロバイダー横断のワークロード、エネルギーを考慮したスケジューリングによる測定可能な改善を通じて評価すべきだ。
第1のシグナルは、仕様案から運用可能な地域・業界ノードへの移行だ。複数のノードが互換性のある識別子とインターフェースを採用すれば、China Telecomの立場は強化される。
導入には、可視化されたリソース登録、監視、選定、スケジューリング機能を含めるべきだ。参加組織の一覧だけでは同等の証拠にはならない。
最も強い証拠は、大規模な手作業統合を必要とせず、独立して運営されるプール間をワークロードが移動することだ。公開されたサービス保証があれば、その結果の信頼性はさらに高まる。
共通インターフェースの整備が進まなければ、協調モデルは弱まる。プロバイダーは引き続き、専用接続と個別の契約に依存することになる。
第2のシグナルは、接続された国内AIシステムの利用率に関する報告だ。有用な開示には、異なるハードウェアにおける提供トークン、完了ワークロード、レイテンシー、可用性を含めるべきである。
最適化によって顧客を一つのアクセラレーターやモデルに縛ることなく出力が改善されれば、China Telecomの主張は強まる。比較可能なベンチマークは、総EFLOPSよりも大きな説得力を持つ。
政府、製造、医療、教育、通信分野での本番導入に注目すべきだ。これらの環境では、異種環境のスケジューリングが実際のセキュリティおよび信頼性要件の下で機能するかが明らかになる。
実証に限定された証拠では、主要な問いは未解決のままとなる。国家規模のインフラは、制御された会議環境を超えて一貫して稼働しなければならない。
第3のシグナルは、検証可能なエネルギー考慮型スケジューリングだ。市場には、性能上の約束を守りながら、電力の利用可能性に応じてワークロードを移動した事例が必要である。
こうした事例では、ワークロードの種類、参加拠点、エネルギー条件、測定された運用結果を明示すべきだ。再生可能エネルギーの比率だけでは、得られる知見は少ない。
エネルギー調整が失敗を増やさずに出力抑制や運用コストを減らすなら、China Telecomの論拠は強まる。電力制約によってコンピューティング容量が引き続き遊休化するなら、その論拠は弱まる。
投資家は、インフラ投資とクラウドおよびインテリジェントサービスの成長も比較すべきだ。設備投資の増加には、持続的な需要と利用率につながる道筋が必要になる。
企業の購入者は、統一アクセスが調達と導入を簡素化するかを問うべきだ。また、ワークロードがプロバイダーの境界をまたぐ際の責任所在を明確に求めるべきである。
開発者は抽象化レイヤーを注視すべきだ。有用なコンピューティング・パワー・ネットワークは、必要に応じてアクセラレーター固有の最適化へのアクセスを維持しながら、可搬性を高めるべきである。
Liu氏の9月の講演は、コンピューティング、ネットワーク、電力、国産ハードウェアを一つのサービスシステムとして協調させる、首尾一貫した到達点を示した。
残る問いは、China Telecomがこのアーキテクチャを再現可能な顧客成果へと転換できるかどうかだ。そのためには、標準、インセンティブ、透明性、運用規律が求められる。
次の四半期は、実際のノード開設、プロバイダーをまたぐワークロードの実証、そしてエネルギーを意識したスケジューリングの成果に注目したい。これらのシグナルは、中国電信のコンピューティングパワーネットワークが真のインフラへと進化しているのか、それとも政策に支えられた構想のままなのかを示すことになる。
