アナリストオピニオン

2026.11.10

今後10年を支配するComputing Continuum

Computing Continuum（コンピューティング・コンティニュアム）という言葉に注目している。Continuumは「連続体」という意味であり、すなわち、データセンターの大規模クラウドから通信事業者の地域拠点、工場や店舗のエッジサーバー、自動車やスマートフォン、センサーといったエッジ端末、これらの計算資源を、切れ目のない一つのコンピューティングリソースと捉え、遅延・コスト・電力・セキュリティなどの制約条件から最適な場所で処理させようとする世界観がComputing Continuumである。

その動きをいくつか紹介すると、JST研究開発戦略センター（CRDS）は2026年3月、科学技術未来戦略ワークショップ「AI時代に向けたコンピューティング技術の革新」を開催し、同年6月に報告書を公表している。そこでは通信と計算を融合した一体的なアーキテクチャを構築することの重要性が訴えられている。
また、NTTが主導するIOWN Global Forumでは、標準化団体であるOpen Compute Project（OCP）と共同でAI Computing Continuumという枠組みを発表した（2026年2月）。Computing Continuumの実現に向けて通信や機器の規定等を検討していくことになる。
欧州ではData Week 2026（2026年5月）で開催されたワークショップ「From Data to Decisions: AI Lifecycle Management Across the Cognitive Computing Continuum」で議論されている。
中国では、中国電信（チャイナテレコム）の人工知能研究院TeleAIがAI Flowというフレームワークを打ち出している。2025年2月に発表されている論文（AI Flow at the Network Edge）では、「AI Flowはデバイス、エッジノード、クラウドサーバー間で利用可能な異種計算資源を共同で活用することで推論プロセスを効率化する。このフレームワークは推論作業を異なるネットワーク層に分散し、動的なネットワーク条件に適応する。複数の計算ノード間の連携を促進するため、AI Flowは通信ネットワークシステムの設計パラダイムを、”情報の流れ（information flow）”を伝送するものから”インテリジェンスの流れ（intelligence flow）”を扱うものへと転換させる」と紹介している。

AIのワークロードは今後、学習から推論へとシフトしていく。推論は即応性が重要となるため、利用者の近傍にあるエッジ端末で処理されることが望ましいが、処理内容に応じてクラウドなども活用することになるだろう。そして電力ボトルネックは当面は解決が難しい。ゆえに必然的に遅延・電力・計算資源など全体を考慮した上で、AIワークロードの最適化や分散資源のオーケストレーションの実現を模索しなければならなくなる。
おそらく近い将来、利用者は「100ミリ秒以内に応答し、データは国内にとどめ、電力消費は最小に」といった要求水準を提示し、システム側はそれをもとにComputing Continuumのなかから最適なリソースを割り当て、処理を実行するような世界観になるだろう。利用者にとってサーバは隠蔽され、例えば購入したロボットをWiFiにつなぐだけで、Computing Continuumのプラットフォームに自動的に接続、状況に応じた場所でAI処理が行われロボットに伝達されるようなことが想定される。
こうしたプラットフォームを実現するのはやはりGAFAMといったハイパースケーラーが候補の筆頭ではあるが、コンピューティングリソースに加え、電力、通信までまたがる一大インフラのオーケストレーションだ。電力・通信はどの国も規制業界であり、これらを束ねるプラットフォームを供給するのは容易ではない。AI時代に突入し、OpenAI、Anthropicなど新たな巨人が誕生するなど、盤石にみえていたGAFAMが後塵を拝す事態も起きている。AIによって業界構造は大きく変化しているが、その変動のうねりはまだまだ序盤戦なのかもしれない。

今後10年、Computing Continuumを実現するための取組が強化されていくことだろう。日本がComputing Continuum時代に勝ち残っていくためには、―いや、負け組として転落していかないためにと言うべきか―、何より国内でAIを活用した社会変革・産業変革を実現することが肝要だ。変革のニーズこそが、連続体の必然性を呼び起こす。AIインフラ戦争は日本全体の総力戦として取り掛かるべきテーマである。

（忌部佳史）

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