エクイニクス・アジア太平洋 プロダクトソリューション ディレクター アンソニー・ホー氏（左）と、エクイニクス・ジャパン プロダクトマーケティング シニアマネージャー 荒井聖道氏

――AIワークロードへの対応という観点から、企業のネットワークインフラの現状をどのように評価していますか。

荒井　生成AIやエージェント型AIは、従来のワークロードとは一線を画す破壊的な存在です。これまでのネットワークは静的で中央集権的ですが、AIは「分散型」として設計されており、クラウドやデータセンター、エッジの間でデータが絶えず行き交います。

こうした変化のなか、多くの企業が直面している課題の本質は、個別の技術力の不足ではありません。人の手によるマニュアルな設定が、AIの進化スピードに追いつけなくなっている点にあります。

ホー　エージェント型AIが自律的に通信を行うようになると、コネクション数は現在の10倍にまで膨れ上がると予測されています。

問題は、数量だけではありません。これまでのAI活用は「一問一答」の形が主流でした。しかし、エージェント型AIは、複数のAIモデルや外部ツールと自律的に通信を繰り返す「Agent to Agent（A2A）」の形態をとります。この自律的な対話に、従来のネットワークでは許容されていた数百ミリ秒の遅延では全く対応できません。10ミリ秒未満の超低遅延とマイクロ秒単位の精度が絶対条件となってきています。

また、エージェント型AIは予測不能なバーストトラフィックを発生させます。そのためネットワークは静的ではなく、リアルタイムに学習して応答するアダプティブ（適応型）な性質を備える必要があります。

接続の自動化から「NWの自律化」へ

――こうした要件に対応するため、エクイニクスは「Equinix Fabric Intelligence」をリリースしました。SDN（ソフトウェア定義ネットワーク）の進化版ということですが、違いは何ですか。

ホー　SDNは主に接続の自動化を目的としていたのに対して、Fabric Intelligenceは、AIを活用してネットワークを自律化させるAI-awareな相互接続サービスです。単に接続経路を作るだけでなく、テレメトリデータをもとにネットワーク自身が学習・応答し、パフォーマンス、セキュリティ、コストをリアルタイムで最適化します。

図表　Equinix Fabric Intelligence architecture

実務的な最大のメリットは「運用の摩擦」の解消です。専門的なスクリプトや手動のチケット処理ではなく、SlackやTeamsなど日常的なツール上の自然言語でネットワークのプロビジョニングが行える「Fabric Super Agent」により、これまで数週間を要していたデプロイが数分に短縮されます。

AIの進化にとって、ネットワークインフラはこれまで“制約”要因でした。しかし、自律化によってネットワークをビジネスの成長エンジンへと転換できます。その具体的な成果として、Continental社は分散型AIモデルを採用したことで、月間のモデルトレーニング回数を14倍に増加させました。Zetaris社はエージェント型AIの開発スピードを6倍に向上させながらコストを3分の1に削減。AiHPC社は高帯域のプライベート接続により、医療データセットの移動速度が22倍に向上しました。

私たちはこのFabric Intelligenceを基盤とする「Distributed AI Hub」の運用を開始しました。データ主権やコンプライアンスを維持しながら分散型ワークロードを最適化するためのもので、AIトラフィック、ポリシー、ガバナンス等を単一の枠組みで接続・保護することができます。

さらに、自社サービスを、AIエージェントがプログラムから直接操作できるMCP（Model Context Protocol）化するなど、AIが利用しやすい形態へとインフラそのものを進化させています。