超低遅延

都市型・メトロ型エッジAIデータセンター

主要都市圏の内部または近郊に配置されたエッジAIインフラで、リアルタイムAI推論、スマートシティ用途、次世代デジタルサービスに超低遅延を提供します。これらの施設は、コンパクトで排出ゼロの水力電源システムを用いて都市の中に自然に溶け込みます。

1–5ms
都市型の遅延
0–5km
市街中心から
水力
電源
ゼロ
排出

違いを理解する

都市型AI施設は、地区の配電用変電所のような存在です。 メトロ型AI施設は、広域の発電所のような存在です。 両方が必要ですが、役割は大きく異なり、互いを置き換えるものではなく補完し合います。

🏙️ 都市型AI施設

市街地の内側 • 利用者から0–5 km

利用者から0–5 km

市域内、または中心市街地・人口集中地区から数キロメートル以内に立地します。

1–5 msの遅延

リアルタイムAI推論、自動運転車、スマートシティ用途に向けた超低遅延です。

コンパクトな設置面積

複合用途の都市環境に溶け込むよう設計された、より小規模な施設(1–20 MW)です。

液浸冷却

先進の冷却による高密度コンピュート—冷却塔は不要です。

ほぼ無音の運転

住宅、商業施設、交通インフラと共存できるよう設計されています。

排熱回収

排熱の100%を捕集し、地域熱供給システムへ外部供給できます。

🌆 メトロ型AI施設

郊外・工業地域 • 中心市街地から10–50 km超

中心市街地から10–50 km超

都市を囲む都市圏リング上の郊外または工業地域に配置します。

10–40 ms超の遅延

大規模なAI学習、クラウドワークロード、大量のコンピュート処理に適します。

大規模キャンパス

拡張とハイパースケール運用に最適化された大規模施設(20–100 MW超)です。

空冷/ハイブリッド冷却

冷却塔と変電設備が目に見える、従来型の冷却インフラです。

並べて比較

項目都市型AI施設メトロ型AI施設
利用者までの距離0–5 km10–50+ km
遅延1–5 ms10–40+ ms
規模コンパクト(1–20 MW)大規模キャンパス(20–100 MW超)
冷却液浸 / 閉ループ空冷 / ハイブリッド
騒音と振動ほぼゼロ中程度
用途地域との適合複合用途 / 公益施設に近い工業
熱回収高い価値(地域熱供給)多くは捨てられる
地域への便益非常に高い間接的

なぜ水力発電なのか

Canada's Renewable Advantage: カナダは世界第3位の水力発電国で、国内発電量の60%以上を水力がまかなっています。ケベック州とBC州では95%を超えます。都市型エッジ施設は、この既存のクリーンなインフラを活用して排出ゼロのAIコンピュートを実現します。

Reliable Baseload Power: 太陽光や風力とは異なり、水力は24時間365日、安定してディスパッチ可能な電力を供給します。この信頼性は、途切れない計算能力を必要とするAIワークロードに不可欠です。

Urban Compatibility: 系統に接続された水力電源により、都市型エッジ施設はオンサイト発電に伴う騒音、排出、燃料搬入なしに都市圏で運転できます。これが、真に都市に統合されたコンピュート施設を可能にします。

用途

自動運転車

Urban

自動運転車のリアルタイムAI推論には、車両からミリ秒単位の距離にあるエッジコンピュートが必要です。都市型エッジ施設は、安全な自律走行に必要な遅延を実現します。

スマートシティインフラ

Urban

交通管理、緊急対応の最適化、公共安全システムはいずれも、クラウドの遅延を許容できないローカルなAI処理を必要とします。

医療AI

Urban

医用画像解析やリアルタイム診断には、病院や診療所の近くに高性能なコンピュートが必要です。

金融サービス

Urban

高頻度取引やリアルタイムの不正検知は、エッジでしか実現できないミリ秒未満の応答時間を必要とします。

大規模なAI学習

Metro

基盤モデルの学習や、遅延は許容できるものの膨大な計算能力を必要とするバッチ処理の機械学習ワークロードです。

クラウドリージョンとハイパースケール

Metro

地域市場に向けた大容量ストレージ、コンテンツ配信ネットワーク、企業向けクラウドアプリケーションです。

都市にとって都市型が重要な理由

都市型AI施設はリアルタイムのサービスを可能にし、ネットワークの混雑を減らし、データ主権の確保を支え、排熱の100%を建物へ外部供給でき、気候・住宅・レジリエンスの目標と整合します。メトロ型AI施設は規模の面で不可欠ですが、都市型エッジのコンピュートを置き換えることはできません。遅延が決定的な用途を解決できないからです。

District Energy Integration

都市型施設は排熱の100%を近隣建物へ外部供給でき、化石燃料による暖房を置き換えて自治体の気候目標に貢献します。

Zero-emission heating

Clean Electricity Grid

カナダのクリーンな電力系統に接続されており、BC州とケベック州はすでに95%以上を再生可能な水力でまかなっています。

Leveraging existing clean infrastructure

Smart Cities Challenge

AIを活用した行政サービスのためのコンピュートインフラを提供することで、連邦のSmart Cities Challengeを支援します。

Enabling smart city innovation

Urban Densification

コンパクトな都市型施設は、人々が暮らし働く場所の近くにコンピュートを置くことで、地区の変電所のように高密度化の目標を支えます。

Sustainable urban development

Greco Energyのビジョン

Leo Paskalidisの主導のもと、当社の都市型・メトロ型エッジAIデータセンターは、産業開発ではなくインフラとして位置づけられます—公益事業、変電所、交通システムに相当するものです。都市型(0–5 km)とメトロ型(10–50 km)の両方を展開することで、リアルタイムの自動運転AIから大規模なモデル学習まで対応する完全なネットワークを構築します。

1–5msの遅延水力発電による電源都市への統合排熱回収排出ゼロ

出典と参考資料