ZanKore AI Factoryは1 GWを目指すが、中部ジャワは水の試練に直面

ZanKoreは、サーバー冷却に必要な水をめぐる未解決の疑問が残るなか、中部ジャワに1ギガワット規模のAI factoryを提案している。第1段階では、2027年上半期にBatangで約200メガワットの能力を提供する見込みだ。

この規模は、人工知能モデルの訓練・運用に向けた大規模な国内コンピューティング能力をインドネシアにもたらすことになる。一方で、2026年の乾季に7,500万リットル超の緊急給水を実施した州に、継続稼働する産業施設を置くことにもなる。

この対立は、単にテクノロジーと環境の間の問題ではない。国家インフラの野心と、それを支えることを期待される地域のシステムとの間の問題である。NVIDIAのハードウェア、国際的な資金調達、地域需要は建設を加速させうる。しかし、いずれも信頼性が高く公平な水供給を保証するものではない。

ZanKore AI factoryは、コンピューティング目標、ハードウェアの方向性、パートナー、見込み顧客を公表している。しかし、冷却技術、想定される水消費量、水源、干ばつ時の対応については、同水準の詳細を公開していない。

この情報の欠落は今や、プロジェクトの見出しを飾る能力規模と同じくらい重要である。これがなければ、住民や政策立案者は、ZanKoreがインドネシアのAI経済にとって効率的な中核拠点になるのか、それとも逼迫した資源を奪い合う別の産業利用者となるのかを判断できない。

ZanKoreのAI Factoryは構想からインフラへ移行している

ZanKoreはもはや一般的なAI戦略を示しているのではない。明確な立地と導入スケジュールを持つ、具体的かつエネルギー集約的なコンピューティング基盤を構築している。

Indosat Ooredoo Hutchisonは2026年8月6日、Ooredoo Group、Nokia、NVIDIAとともにZanKoreを立ち上げた。パートナー各社は、アジア太平洋地域のハイパースケーラー、企業、政府、開発者、AI企業にサービスを提供するよう設計されたプラットフォームだと説明した。

長期目標は、NVIDIA DSX AI Factoryによる1 GWの能力である。DSXは、アクセラレーテッド・コンピューティング、ネットワーキング、電力、冷却、施設運用を一つのシステムに統合するためのNVIDIAのリファレンスアプローチだ。

パートナー各社は当初、ZanKoreが2027年上半期に約200 MWの能力を提供するとしていた。その後の発表では、初期段階として100 MWのNVIDIAインフラを説明しており、初期導入が段階的に進められることを示している。

プロジェクトはNVIDIA GB300 NVL72システムの利用を予定している。これは、大量のプロセッサ、ネットワークコンポーネント、液冷式サーバーラックを統合し、高密度AIワークロードに対応するものだ。

ZanKoreはNVIDIA DSX MaxLPSも使用するとしている。このソフトウェアはGPUフリート全体の消費電力を調整し、ワークロード間で能力を振り替えることで、施設が利用可能な電力供給をより十分に活用する。

これらの選択が、このプロジェクトが従来型データセンターではなくAI factoryと呼ばれる理由を説明している。この施設は、モデル訓練、ファインチューニング、推論のためのコンピューティング能力を提供する高密度GPUクラスターを中心に設計される。

プロジェクトのinfrastructure announcementによると、このプラットフォームは、Bahasa Indonesiaと地域言語を支援するオープンモデルSahabat-AIとも接続する。政府は、ジャワ語、スンダ語、バリ語、バタク語をカバーする700億パラメータ版について説明している。

国内のコンピューティング能力は、他国の施設への依存を低減できる。また、公的機関や規制産業に対し、機密情報がどこで処理されるかについて、より大きな統制を与えることもできる。

このソブリン・コンピューティングの論拠は、ZanKoreの提案の中核にある。インドネシアには大きなデジタル市場があるが、高度なAIサービスを支えるハードウェアの多くは国外にある。

国内インフラは、インドネシアの開発者に低遅延でプロセッサへアクセスする手段を提供し、AIサービスの地域拠点を生み出す。ZanKoreは地域顧客への提供も見込んでおり、この施設を純粋な国内ユーティリティではなく、コンピューティング能力の輸出拠点とする考えだ。

しかし、この立地はデジタル戦略を物理的な計画課題へと変える。Batangの拠点は、大規模製造業向けに電力、土地、接続性、産業インフラが整備されている中部ジャワに位置する。

コンピューティング能力は国境を越えて販売できるが、その環境コストは受け入れ地域に結び付いたままである。電力はラックに届かなければならず、熱はそこから排出されなければならず、蒸発した水は地域の供給から失われる。

したがって、このプロジェクトは明確な取引を生む。インドネシアはコンピューティング能力と投資を得る一方、Batangは地域最大級の提案段階にあるAI施設の運用上の負担を引き受ける。

この取引が妥当かどうかは、ZanKoreと公的機関がまだ公開していない詳細に左右される。

ZanKore AI Factoryの水使用量推計が大きく幅を持つ理由

最も懸念される水使用量の推計は、ZanKoreが最終的な冷却設計を公表していないため、実測消費量ではなくシナリオである。

AIプロセッサは、使用する電力のほぼすべてを熱に変換する。施設は、サーバーを安全な動作温度内に保つため、その熱を継続的に除去しなければならない。

蒸発冷却は、水を蒸気に変えることで熱を排出する。適切な条件では電力需要を低減できるが、蒸発した部分は直ちに地域の水系へ戻ることができない。

直接液冷は異なる仕組みで動作する。液体が密閉された内部ループを通じてプロセッサから熱を運び去ることで、高密度ラック内部での熱伝達を改善できる。

ただし、液冷サーバーが必ずしも水を使わない施設を意味するわけではない。建物は依然として、冷却塔、ドライクーラー、チラー、または別の外部システムを通じて、集めた熱を排出しなければならない。

この区別は重要である。ZanKoreによる液冷インフラへの言及は、熱がチップからどのように移動するかを説明するものであり、必ずしも施設が屋外へどのように熱を放出するかを示すものではない。

Water Usage Effectiveness、すなわちWUEは、コンピューティング機器が使用するエネルギーに対するオンサイトの水消費量を測る指標である。通常は、キロワット時当たりのリットルで表される。

蒸発冷却への依存度が高い施設は、乾式熱排出を採用する施設よりはるかに多くの水を消費しうる。地域の気温、湿度、ワークロード、システム制御、水質も結果に影響する。

2026年のwater footprint reviewで要約された研究は、空冷施設の運用WUEがゼロに近づきうると指摘している。一方、水依存型の設計では、条件によってはキロワット時当たり3リットルを超える場合がある。

想定された効率率をZanKoreが発表した電力能力に適用すると、大きな理論値が導かれる。ある公開分析は、インドネシアにおける予測値として、キロワット時当たり約1.9リットルを用いた。

その比率では、200 MWの設備が継続的に高負荷で稼働した場合、1日当たり約910万リットルを消費することになる。稼働率が低い、またはより効率的なシステムであれば、この数字は減少する。

同じ分析では、第1段階の1日当たりの範囲を約480万〜910万リットルとした。1 GWという全面的な目標において、単純な線形推計ではその5倍となる。

これらの数値をZanKoreの確定需要として提示すべきではない。サーバー負荷、運転時間、冷却アーキテクチャ、天候、蒸発によって排出される熱の割合についての仮定に依存しているためだ。

また、別の水使用区分を除外しているか、あるいは曖昧にしている。発電は敷地外で水を消費する可能性がある一方、半導体製造にはサプライチェーンの前段階に由来する内包水フットプリントがある。

ワークロード単位の研究は、単一の普遍的な数値が誤解を招きうる理由を示している。あるコンピューティング作業に使用される水は、ハードウェア、施設、場所、運転時刻に応じて4桁以上の差が生じる可能性がある。

したがって、公開された推計は圧力テストとして扱うのが最善である。これは、水集約型の設計を採用した場合にZanKoreの水需要がどのようになりうるかを示すものであり、施設が必然的に消費する量を示すものではない。

この不確実性は精査の必要性を弱めるものではない。むしろ、情報公開をより急務にする。

ZanKoreは、設計WUE、年間水使用予算、1日当たりの最大必要量、予測稼働率、季節ごとの冷却モードを公開することで、推計の幅を狭められる。また、飲料水、原水、再生水、電力を通じて間接的に消費される水を区別すべきだ。

年間平均だけでは不十分である。冷却システムの需要は、家庭、農業、公的サービスが最大の圧力に直面する暑く乾燥した日にピークを迎える可能性がある。

同社は、密閉ループに定期的な排水が必要か、濃縮したミネラルをどのように管理するか、排出水がどこへ行くかを説明すべきである。こうした運用上の詳細が、水が再利用されるのか、蒸発するのか、または別の用途に適した状態で戻されるのかを決定する。

これらの数値が公表されるまで、断定的な安心表明も断定的な非難も、公開された証拠を超えるものとなる。責任ある結論はより限定的だ。開示されたコンピューティング規模は、現在のプロジェクト説明では答えられていない重大な水問題を生み出している。

中部ジャワの干ばつ記録がリスク計算を変える

干ばつに関連する給水支援を230万人超の住民が必要とした後の中部ジャワでは、1日当たり数百万リットルの意味が異なる。

2026年6月5日から9月28日にかけて、政府機関と支援団体は中部ジャワ全域で75,463,000リットルの清浄な水を配布した。

provincial drought dataによると、支援は784の村または都市区に住む2,341,548人に届いた。給水は33の県・市に及んだ。

この総量は、1カ所のために貯蔵された恒久的な備蓄ではない。数カ月にわたり広い州全体へ配布された緊急用の水である。

これをデータセンターの理論上の1日消費量と直接比較すると、根本的な状況を歪める可能性がある。この比較は規模の指標としては有用だが、ZanKoreが緊急給水トラックから水を取ることを示すものではない。

より重要な問題は、乾期における接続された水系内での競合である。産業利用者、家庭、農業、環境流量は、同じ河川、貯水池、処理施設、または帯水層に依存する可能性がある。

ZanKoreの第1段階が1日当たり480万〜910万リットルを消費した場合、州全体の干ばつ時の配水量に相当する量を8〜16日ごとに消費することになる。

改めて言えば、これは想定した冷却モデルに基づく例示である。ZanKoreが確認した予測ではない。

この比較は、施設単位の水計画が通常年の供給だけでなく、干ばつ条件にも対応する必要がある理由を示している。データセンターは、流域の水供給が逼迫するたびに重要顧客のワークロードを簡単に停止することはできない。

中部ジャワ北岸では、地表面が沈下する地盤沈下にも直面している。研究者と政府機関は、Pekalongan-Batang地域の一部で年間およそ6〜20センチメートルの沈下率を記録している。

地下水の採取だけが地盤沈下の原因ではないが、過剰な揚水はこれを悪化させうる。地盤沈下は高潮浸水への曝露を高め、インフラを損傷し、海水がさらに内陸へ入り込むことを可能にする。

そのため、プロジェクトの水源は不可欠な情報である。地表水、処理済み排水、海水、地下水では、もたらす影響が大きく異なる。

飲用可能な水を使わないという約束は、一つの問いに答えるにすぎない。未処理の地表水にも農業や生態系との競合用途があり得る一方、海水冷却には取水の影響、腐食、温排水を管理する仕組みが必要となる。

地元当局は、Batang工業地区周辺の水インフラ整備を進めている。ある商業プロジェクトでは、日量25万立方メートルの脱塩水供給能力を長期的に確保する計画が示されており、中間段階は2027年に予定されている。

書面上の能力が、そのままZanKoreへの供給可能性を意味するわけではない。どの水源、配分、供給スケジュール、契約上の取り決めがAI施設を支えるのかは、依然として明らかではない。

Batang政府は別途、工業地区近隣の5,000世帯に対するきれいな水へのアクセスを2028年までに改善する計画を説明している。当局者によれば、この供給は大規模工場よりも住民を優先する。

このタイムラインは、配分をめぐる問題を浮き彫りにする。大規模なコンピューティング施設は、近隣住宅向けの水供給改善の一部が実現する前に、第1段階を開始する見込みだ。

したがって、適切なプロジェクト評価は、工業団地へ技術的に十分な水を送れるかどうかだけにとどまってはならない。誰が先に信頼できる供給を受けるのか、不足時に何が起きるのか、新たなインフラの費用をどの利用者が負担するのかを問う必要がある。

Central Javaは、こうした問いを投げかけるために産業成長を拒む必要はない。大口利用者が恒久的な需要を形成する前に、強制力のある配分ルールが必要だ。

本当のトレードオフは水、エネルギー、コンピューティングにある

ZanKoreは淡水消費を削減できるが、どの冷却代替策も、そのコストを電力使用、設備投資、あるいは別の環境システムへと移す。

ドライクーリングは、継続的な蒸発に頼らず熱を空気中へ放出する。とりわけサーバーホール内の閉ループ液冷と組み合わせれば、現地での水消費を大幅に削減できる。

トレードオフはエネルギーにある。空気を用いた熱排出は暑い時期に効率が低下し、電力需要を増やすとともに、固定された電力枠内で利用可能なコンピューティング能力を減らす可能性がある。

これは、1メガワット当たりのAI出力を最大化することを軸に構築されたプロジェクトにとって重要だ。水を節約する冷却設計は、プラットフォームが掲げる効率目標と相反することがある。

ハイブリッドシステムは別の選択肢を提供する。好条件下ではドライクーリングを使い、気温やワークロードが上昇した場合にのみ蒸発冷却を導入できる。

ハイブリッド設計は、完全なドライシステムによるエネルギー負荷を全面的に受け入れずに、年間の水消費を削減できる。その性能は依然として、制御、天候、水集約型モードで稼働する時間の長さに左右される。

再生排水は、淡水への需要を削減できる可能性がある。ただし、冷却装置が必要とする水質を安定して供給するための処理インフラが必要となる。

水中の不純物は、スケール、腐食、生物学的な増殖を引き起こし得る。冷却塔では水の蒸発に伴って溶解物質が濃縮されるため、運営者は一部の水を排出し、新たな水と入れ替えなければならない。

BatangはJava島北岸に位置するため、海水も選択肢となる。施設とその支援インフラが対応するよう設計されれば、河川や帯水層への圧力を軽減できる可能性がある。

海水にも影響がないわけではない。取水システムは海洋生物に影響を及ぼす可能性があり、濃縮された、あるいは温められた排水は近隣沿岸の状況を変えることがある。

これらの選択肢は、広範な環境ラベルが不十分である理由を示している。水効率が高いとされるシステムでも電力をより多く使うことがあり、低炭素とされるシステムでも淡水の蒸発に依存している可能性がある。

ZanKoreによるNVIDIAの電力管理システムの利用は、さらに別の要素を加える。ワークロードのスケジューリングを改善すれば、従来は未使用のまま残る電力容量を回収できる。

その回収された容量がより多くのプロセッサー稼働を支える場合、メガワット当たりのコンピューティング性能が向上しても、総発熱量は増える可能性がある。サーバーレベルの効率は、施設レベルでの資源使用量低下を保証しない。

これはよく知られたリバウンド効果である。単位当たりの資源使用量が減ると、運営者がより多くの単位を生産する動機が生まれ、総消費量は変わらないか、むしろ増える可能性がある。

1 GWという目標は、効率比だけでなく総合的な影響をより重要なものにする。高効率なギガワット級施設でも、より小規模で効率の低い設備より多くの電力と水を消費し得る。

ZanKoreが最も強く主張するのは、Indonesiaには地域のコンピューティングインフラが必要であり、AIの経済的価値を海外施設に委ねるべきではないという点だ。同社のパートナーも、統合プラットフォームが国語、規制対象のワークロード、地域の開発者を支援できると主張している。

懐疑的な見方は、こうした利点が架空だというものではない。これらの利点が、サイトをどのように冷却すべきか、また誰が環境リスクを負担すべきかを決めるものではない、ということだ。

事業上の不確実性もある。1 GWのプラットフォームは、Indonesiaおよび近隣市場からの持続的な需要を前提としている。

段階的に建設すれば、リスクを抑えられる。最初の導入により、地域の顧客が後続の建設を正当化する規模でワークロードを投入するかどうかが明らかになる。

段階的導入は環境面での学習にも役立つが、各段階に測定可能な条件がある場合に限られる。当局は、拡張を承認する前に、検証済みの水・エネルギー性能を要求できる。

こうしたゲートがなければ、初期インフラは、実際に観測された地域への影響にかかわらず、後続段階への勢いを生み出しかねない。したがって、許可が段階的に発行される場合でも、当初の水計画は全体の完成形を考慮しなければならない。

欠けているのは情報公開だ

中心的な問題は、ZanKoreがすでに持続不可能だと証明されたことではない。入手可能な情報では、外部の人々が同プロジェクトの持続可能性に関する主張を検証できないことだ。

ZanKoreは、コンピューティングに関する野心については異例なほど具体的な情報を開示している。同社はハードウェア世代、リファレンスアーキテクチャ、初期容量、長期目標、想定顧客、展開期間を明らかにしている。

一方、環境に関する情報ははるかに具体性に欠ける。公開資料では、Batang施設の設計WUE、年間消費目標、1日当たりの最大取水量、冷却方式は示されていない。

また、地下水、地表水、上水道、再生排水、海水、あるいはそれらの組み合わせを利用するのかも明らかにしていない。

水の利用可能量が通常を下回った場合に何が起きるのかについても説明がない。AIファクトリーは継続的なサービスを売りにしているため、この欠落は重要である。

信頼できる干ばつ計画は、危機が起きる前に優先順位を定めるものだ。ZanKoreがワークロードを削減するのか、冷却モードを切り替えるのか、水を外部から搬入するのか、あるいは確保済みの工業用水に依存するのかを記述すべきである。

この計画は、誰に削減を命じる権限があるのかも特定すべきだ。高可用性を求める契約を施設が抱える場合、自主的な約束による保護には限界がある。

Indonesiaの通信相は、ZanKoreを競争力を高め、価値の高い投資を呼び込むインフラとして提示している。政府は、このプロジェクトが2年前に提案されて以来、支援を受けてきたとしている。

当局はまた、同施設がSahabat-AIとコンピューティングサービスを通じて、国内のAI開発を支援することも期待している。こうした目標は、政府にプロジェクト成功への直接的な利害を与える。

だからこそ、独立した監督が特に重要になる。AI能力を推進する同じ公的機関が、水へのアクセスを保護し、環境許可を評価しなければならない。

プロジェクトの政府による開始発表によれば、Batangでの建設は2027年前半に予定されている。Central Javaの知事は2026年10月、提案はなお検討中だと述べた。

これらの説明は、必ずしも矛盾するものではない。国家プロジェクトでは、商業上の予定が発表される一方で、地域レベルの審査が未完了であることはあり得る。

しかし、この違いは実務上の期限を生む。調達と建設によって冷却設計の変更が困難になる前に、当局は水需要を評価するための十分な時間を確保する必要がある。

少なくとも、環境審査では以下の項目を公表すべきである。

• 平均的およびピーク時の気象条件における水消費量

• プロジェクト各段階における年間および日次の上限

• 各水流の水源と法的な配分

• 飲用水、未処理水、再生水、海水の想定使用量

• 冷却モードと推定運転時間

• 間接供給者を含む地下水取水の上限

• 排水量、温度、水質

• 干ばつの発動条件と義務的な対応措置

• 運転開始後の独立監視結果

• 測定された性能に連動する拡張条件

公開報告では、水消費量と取水量を別個の指標として扱うべきである。取水量は水源から取り出した水を数える一方、水消費量は速やかに戻されない部分を追跡する。

施設は大量の水を取水しても、その多くを返却する場合がある。反対に、取水量は少なくても、蒸発によって高い割合を消費することもある。

単一の年間合計よりも、月次または季節別の数値のほうが有用だろう。地域の供給が最も逼迫する時期に消費が増加するかどうかを示せるためだ。

審査では、工業地帯全体からの累積需要も評価すべきである。ZanKoreを単独で評価すると、製造業、住宅地の成長、発電、将来のデータセンターとの競合を見落とす可能性がある。

総合的な供給能力の数値だけでは、各世帯への安定供給を捉えられないため、地域社会の参加は重要だ。地域全体の収支上は十分な水が示されていても、住民は水圧低下、塩分濃度上昇、採水時間の長期化、費用増加を経験し得る。

これらの要件は、ZanKoreだけを不当に標的にするものではない。提案されている他のAI施設を含む、将来のIndonesiaのデータセンターに向けたひな型を確立するものとなる。

同じ基準は国内投資家と海外投資家に適用されるべきだ。一貫したルールは、地域社会を案件ごとの交渉から守りながら、運営者により明確な期待値を与えることになる。

Central Javaが負荷を支えられるかを決める3つのシグナル

ZanKoreが発表した容量は、次に決定的となる節目ではない。冷却に関する情報開示、強制力のある水配分、そして第1段階の測定済み性能こそが重要である。

第1のシグナルは、冷却アーキテクチャと水源を特定する詳細な環境評価だ。

ZanKoreが低水使用の排熱方式、再生水供給、厳格な地下水上限を約束すれば、消費量の上振れシナリオの重要性は低下する。これにより、住民を最高水準のモデル上の需要にさらすことなく、Batangが施設を支えられるという見方が強まるだろう。

評価が主として淡水蒸発に依存する場合、精査を強化すべきである。当局は、平均的な日だけでなく、乾燥条件下で供給がどのように機能するのかを示す必要がある。

第2のシグナルは、ZanKore、水供給事業者、公的当局の間で締結される、強制力のある配分協定だ。

この協定では、日次上限、干ばつの閾値、住民保護、報告義務を定めるべきである。また、処理、パイプライン、監視、緊急時の供給能力をどの当事者が資金負担するかも明記すべきだ。

十分な工業用水が存在するという曖昧な保証は、信頼を弱める。大きく掲げられた供給能力は、未整備の配管、処理施設の遅延、競合する契約、季節的な制約を覆い隠す可能性がある。

第3のシグナルは、第1段階から得られる独立検証済みの運転データである。設計上の推計では、天候、稼働率、ハードウェア、冷却制御の間で生じるあらゆる相互作用を捉えられない。

初期GPUクラスターが稼働を始めれば、月次のWUEと総消費量により、施設がどのように動作するかが明らかになる。データは、テスト期間、部分的な稼働率、成熟した運転を区別すべきである。

初期段階での消費量が少なくても、大半のサーバーがアイドル状態のままであれば意味は薄い。水使用量をコンピューティング負荷やITエネルギーと併せて報告すれば、性能比較はより有意義になる。

その結果を、その後の拡張判断に反映すべきだ。透明性のある効率基準を満たすことは追加フェーズを支持する根拠となり、超過した場合は再設計または一時停止を促すべきである。

このプロジェクトの段階的なスケジュールは、インドネシアに対し、承認プロセスにこうした説明責任を組み込む機会を与えている。最初のラックが搬入される前に、1 GW規模の施設がもたらすあらゆる影響を予測する必要はない。

必要なのは、証拠の有無にかかわらず最終規模が既定路線となることを防ぐルールだ。

より大きな問いは、一つの産業用地にとどまらない。主権的なAI能力の確保を目指す国々は、その主権にどのような資源が必要なのか、そしてそのコストをどこが負担すべきなのかを決めなければならない。

限られた地域の水資源への新たな依存を生むのであれば、コンピューティングの独立性に意味はほとんどない。一方で、外国のインフラへの恒久的な依存を残すのであれば、環境面での抑制を正当化することも難しくなる。

答えはスローガンではなく、測定可能な設計上の選択にある。ZanKoreは前提条件を公表し、拘束力のある水使用上限を受け入れ、必要なインフラに資金を拠出し、拡張前に性能を実証できる。

中部ジャワは、家庭の水の安全保障を譲れない制約として扱いながら、デジタル開発を支援できる。これらの目標が衝突するのは、資源計画が隠されたままか、建設判断の後になって持ち込まれる場合に限られる。

ZanKore AI factoryには現在、公開されたスケジュール、大手パートナー、そして明確なコンピューティング目標がある。その水戦略にも同じ精度が求められる。

最初の200 MWが稼働する前に、読者、開発者、顧客、住民は一つの直接的な問いを投げかけるべきだ。ZanKoreは、干ばつ時にも耐えうるフェーズごとの水使用予算を公表するのか。

その開示によって、すべての懸念が解消されるわけではない。しかし、理論上の推計に左右される議論を、強制可能な上限と測定結果に基づく議論へと変えることはできる。それまでは、中部ジャワは資源コストの全容を見ないまま、このプロジェクトのインフラに関する約束を信頼するよう求められている。