根據《Impress Watch》報導，GMO Internet、NTT東日本、NTT西日本與QTnet四家公司，於2026年3月30日宣布完成東京與福岡之間的遠程分散式AI開發基礎架構技術驗證。此次實驗利用IOWN APN（100GbE）連接東京與福岡之間的GPU伺服器與大容量儲存設備，證實了跨區域AI運算的高效可行性。

實驗中，GMO Internet提供其GPU雲服務中的NVIDIA HGX H100 GPU伺服器，與位於福岡市的QTnet資料中心相連，而東京渋谷區的資料中心則搭載DDN AI400X2儲存設備。實驗主要針對圖像分類與大規模語言模型（LLM）兩類任務進行測試，使用模型包括ResNet與Llama2 70B。

實測結果顯示，LLM學習任務中，本地環境耗時24.87分鐘，遠端環境僅增加0.5%至24.99分鐘，圖像分類任務中，本地學習時間13.72分鐘，遠端僅增加4.8%至14.38分鐘。此結果證實，即使在跨區域環境下，AI學習效能也能維持在實用範圍。

未來應用方面，四家公司預計透過遠端GPU進行AI學習，同時保留自有的機密資料於本地，或結合既有內部運算資源與雲端GPU形成混合式運算模式。此外，透過地理分散配置GPU與儲存資源，也可提升災備與業務連續性（BCP）能力。

此外，四家公司也計畫擴展IOWN APN的應用範圍，與更多雲端服務供應商與地方資料中心合作，朝向將IOWN APN作為AI基礎架構的主軸推廣至社會。

📰 本文資料來源 • Impress Watch