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　Nokiaは5月21日(カリフォルニア州サニーベール)、AIおよびクラウドパートナーとの共同イノベーションを推進し、AIインフラストラクチャ向け次世代ネットワーキング技術の開発を加速させることを目的とした新たな拠点となる、AI Networking Innovation Labの開設を発表した。

　Nokiaは「カリフォルニア州サニーベールにあるNokiaの施設内に位置するこのラボは、Nokiaが様々なパートナーと連携し、高度なAIネットワーキング技術、アーキテクチャ、エコシステム全体にわたって、データセンターネットワーキングの未来を形作るためのイノベーションハブとして機能する」と説明している。

　AIワークロードは、データセンタネットワークの運用方法を根本的に変革している。大規模なAIトレーニングと分散型リアルタイム推論をサポートするために必要なパフォーマンス、拡張性、精度は、ネットワーキング インフラストラクチャに前例のない要求を突きつけている。これらの課題に対応するため、NokiaはAI時代に向けて、技術の統合、テスト、展開方法をゼロから構築する新たなアプローチを採用している。

　AI Networking Innovation Labは、新たな商用技術の開発と検証を行うための環境を提供する。Nokiaは、このラボにおいて、高度なAIネットワークプロトコル、最先端のスイッチングシリコンおよびハードウェアプラットフォーム、そしてAIドリブン型データセンタ向けに特別に設計された新しいアーキテクチャコンセプトを結集させている。これらのテクノロジーは、グローバルなパートナーエコシステムとの緊密な連携のもと、テストと開発の加速化が図られている。

　AI Networking Innovation Labは、テクノロジーイノベーション、エコシステム連携、検証という3つの基本理念に基づいている。

テクノロジーイノベーション：このラボは、AIパートナーがネットワークスタック全体にわたる次世代ソリューションを実験するための専用スペースを提供する。新しいプロトコル、スイッチングシリコン、輻輳制御、リアルタイムテレメトリ、自動化への先駆的なアプローチにより、新たな標準規格の推進に貢献する。

　Keysightのネットワークアプリケーション＆セキュリティ事業担当ヴァイスプレジデント 兼 ゼネラルマネージャーであるRam Periakaruppan氏は「AI Networking Innovation LabでNokiaと提携することで、実環境下でAIネットワークのベンチマークと最適化が可能になった。Keysightは、UECやRoCEv2から、新たなロスレス ファブリック アーキテクチャに至るまで、幅広いAIトランスポートにおいて、大規模なAIトレーニング ワークロードをエミュレートした。私たちは共に、通信事業者やハイパースケーラーが自信を持って大規模な展開を行うために必要な検証済みの知見を提供することで、AIネットワークの導入加速を支援している」とコメントを出している。

エコシステム連携：真の進歩は、シリコンメーカー、GPU開発企業、システムベンダ、ストレージベンダ、テストベンダ、クラウドプラットフォームといったテクノロジープロバイダーの強力なエコシステムが、高度な互換性を備えたAI対応ソリューションを共同で開発することにかかっている。これにより、相互運用性に関する共同テストが容易になり、統合性が向上し、異なるハードウェア、ソフトウェア、オーケストレーション レイヤ間でロードマップの整合性が確保される。

　AMDのHPC ＆ ソブリンAI担当コーポレート ヴァイスプレジデントであるTravis Karr 氏は「AMDは、顧客との連携とオープンなエコシステムがAIイノベーションの加速に不可欠であると考えている。NokiaのAIネットワーキングイノベーションラボなどのパートナーとソリューションを共同開発することで、AMDのエンタープライズAIソリューションが、Nokiaのデータセンタ スイッチ上で実際のワークロードとネットワーク要求に基づいてテストされることを保証している。オープンで標準規格に基づいたアプローチにより、顧客は異種混在環境間でのシームレスな統合が可能になり、ベンダーロックインを回避し、AIにおける業界全体の進歩を促進する」とコメントを出している。

検証：このラボは、Nokia検証済み設計（NVD：Nokia Validated Designs）のテスト環境として位置づけられ、顧客とパートナーは、実際のAIトレーニングおよび推論ワークロードの下で、マルチベンダのデータセンタ アーキテクチャを厳密に検証する。障害シナリオ、輻輳挙動、運用自動化をテストすることで、このラボはNVDを実証済みの展開可能なソリューションへと変革し、AI時代を切り拓く組織にとって、予測可能なパフォーマンス、迅速な展開、運用上の複雑さとリスクの軽減を実現する。

　Nscaleのグローバル通信担当ヴァイスプレジデントであるArno van Huyssteen氏は「Nokiaは、NscaleがAIグリッドの構築に向けて取り組む上で、戦略的なネットワークパートナーです。ノキアの検証済み設計を支えるエンジニアリングの厳密さは、次世代AIインフラストラクチャを実現するために必要なイノベーションを反映している。これらの設計図の背後にあるハードウェア、ソフトウェア、および障害テストの徹底的な検証こそが、オペレーターが複雑なAI環境をより迅速に、より少ない統合リスクと運用上の混乱で展開できるという自信につながる。私たちは、AI Networking Innovation Labで協力し、AIネイティブ・ネットワーキングの限界を押し広げ、次世代ソリューションを実運用前に検証できることを大変嬉しく思っている」とコメントを出している。

　AI Networking Innovation Labは、AIドリブン型コネクティビティの次世代を加速させるというNokiaの包括的な戦略を支えるものだ。AIインフラへの需要が拡大し続ける中、データセンタネットワークはグローバルAIエコシステムの最も重要な基盤の一つとなっている。この投資を通じて、NokiaはAIとクラウドインフラにおける能力を強化するとともに、AIネイティブネットワークのビジョンを推進していく。

　Nokiaのソフトウェア製品管理担当ヴァイスプレジデントであるRudy Hoebeke氏は「NokiaのAI Networking Innovation Labの開設は、AIネイティブコネクティビティの次世代を推進するという当社の取り組みにおける重要なマイルストーンだ。業界がスケールアクロスやAIグリッドといったソリューションで進化を続ける中、このラボは、これらの新たな業界ソリューションをサポートするだけでなく最適化するAIネットワーキング技術を加速させる役割を担う。このセンターは、お客様とパートナー企業に新技術への早期アクセス、世界をリードするAIエコシステム企業とのより深い連携、そしてより現実的なAI環境下でネットワークが検証されているという確信を提供する。イノベーションを加速させ、導入リスクを低減することで、私たちは業界全体が、より高速で信頼性が高く、持続可能なAI体験を世界中の人々や企業に提供できるよう支援している」とコメントを出している。

編集部備考

■今回、Nokiaが発表したAI Networking Labは、エコシステムの共創や相互接続検証の場として位置付けられている。重要なのは、「何を検証する場なのか」という前提そのものが、AI時代において大きく変化している点にあるだろう。

　従来のデータセンタネットワークにおける検証の主眼は、ベンダ間の相互接続性や標準準拠の確認にあった。スイッチやルータといった機器同士が仕様通りに接続できるか、期待されるスループットやレイテンシを満たすかといった、いわば「機器中心」の検証だ。この文脈において、ラボは相互運用性を担保するための技術的裏付けの場であり、その価値は主に信頼性の証明にあった。
　しかし、AIネイティブなデータセンタでは、この前提が崩れつつある。分散学習や大規模推論といったAIワークロードは、従来のアプリケーションとはトラフィック特性が根本的に異なる。東西トラフィックが支配的となり、GPUクラスタ間で大量の同期通信が発生する環境では、単純な帯域やレイテンシだけでは性能を評価できない。重要なのは、学習ジョブ全体の完了時間やGPU利用効率といった、「ワークロード全体の成立性」に直結する指標となる。
　この変化は、検証対象の重心が「機器」から「ワークロード」へと移行していることを意味する。すなわち、ネットワークが仕様通りに動作するかどうかだけではなく、AIワークロードが期待通りに動くかどうかが問われるようになっている。その結果、ラボの役割もまた変質する。もはや相互接続試験の場だけではなく、「特定のAIワークロードを成立させるために、ネットワークがどのように機能すべきか」を検証する場へと進化している。

　この視点で、NokiaのAI Networking Labは、ネットワークベンダの役割拡張を象徴する取り組みと位置付けられる。従来、ネットワークベンダは接続性や性能を提供する“部品供給者”に近い立場にあった。しかしAI時代においては、ネットワークの設計や挙動がAI処理全体の効率を左右するため、その役割はワークロードレベルにまで及ぶ。言い換えれば、ネットワークベンダは「接続を提供する存在」から「AIワークロードの成立を支える主体」へと役割を拡張しつつある。
　さらに重要なのは、このようなワークロード起点の検証が、事実上の設計指針として市場に影響を与える点だ。ラボで検証された構成やアーキテクチャは、参考事例にとどまらず、「実証済みの最適解」として採用されやすい。これは、従来の標準化プロセスとは異なる形で、実運用に近いレベルでのデファクトスタンダードを形成する動きとも言える。

　こうした観点から今回の発表を捉えると、AI Networking Labは共創拠点というだけではなく、AI時代におけるネットワークの価値定義そのものを再構築する試みと見るべきだろう。検証対象が機器からワークロードへと移行する中で、ネットワークベンダはより上位のレイヤに踏み込み、AIインフラ全体での存在感を高めつつある。その転換点として、このラボの意義は大きい。