GMOインターネット、NTT東日本、NTT西日本、QTnetの4社は2026年3月30日、IOWN APN（All-Photonics Network）を活用した東京-福岡間（約1000km）の遠隔分散型AIインフラの技術実証を完了したと発表した。
AI開発基盤の構築における課題例
今回の実証に先立ち、4社は2025年7月に事前実証（Phase1）として、東京-福岡間を想定した疑似遠隔環境での性能テストを実施。具体的には、福岡のデータセンター内に遅延調整装置「OTN Anywhere」を設置し、GPUクラウドサービス「GMO GPUクラウド」を利用して画像認識（ResNet）と言語学習（Llama2 70B）の2つの試験タスクを実行した。結果、東京-福岡間相当（15ミリ秒）の疑似遅延条件において、ResNetのベンチマークスコアの低下は12%程度であることを確認し、商用利用可能な範囲と判断した。
Phase2にあたる今回の実証では、実際の拠点間ネットワークとして、GMOインターネットグループの第2本社（東京・渋谷区）とQTnet のデータセンター（福岡・福岡市）を IOWN APN（100GbE）で接続。福岡側にGPUサーバー「NVIDIA HGX H100」、渋谷側に高速ストレージ「DDN AI400X2」を配置し、遠隔ストレージを利用した際のAI学習性能を測定した。
結果、演算処理が主体となるLLM学習では、遅延の影響は極めて限定的（約 0.5%の差）であることを実証（ローカル環境 ：24.87分、IOWN APNを経由した遠隔環境：24.99分）。データ読み込みが発生する画像分類タスクにおいても、適切なデータ整形を行うことで、遠隔環境でも実用レベルでの処理が可能であることが確認できたという（ローカル環境：13.72分、IOWN APNを経由した遠隔環境：14.38分）。
