テクノロジー
密度・効率・統制のためのエンジニアリング
Platform Data のアーキテクチャは 3 つの層で構成されます：シングルフェーズ液浸冷却、Nexus Center オーケストレーション、資源効率に基づくエネルギー・サステナビリティ方針。
レイヤー 01
液浸冷却
Platform Data はシングルフェーズ液浸冷却を採用し、空冷設計より冷却の複雑さを抑えつつ効率を高め、高密度 AI コンピュートを支えます。サーバーは絶縁性流体に浸漬されて稼働し、熱は閉ループに伝達され、ドライクーラーが通常運転時に蒸発式プロセス水を使わずに排熱します。
密度のための設計
従来の空冷の実用限界を超える高密度 AI コンピュートのための設計。
低い冷却オーバーヘッド
低い冷却オーバーヘッドを目標とし、社内設計目標は約 1.03 PUE。ただし検証を経ること、およびサイト条件・コミッショニング・運転プロファイルが支持することが前提です。
熱安定性
持続的な AI ワークロードにおける熱安定性の向上を支えます。
コンパクトな展開
コンピュートあたりの設置面積の縮小を支えます。
機械的複雑さの低減
従来の空冷設計より少ない機械式冷却コンポーネント。
水を使わない排熱
非断熱ドライクーラー排熱に対応。通常運転時に蒸発式のプロセス水を必要としません。
レイヤー 02
Nexus Center
Nexus Center は各 Data Node をマネージドサービス環境へと束ねるオーケストレーション・管理レイヤーです。複数の地域とコンプライアンス状況にまたがり得るキャパシティへの、単一のインターフェースをお客様に提供します。
- ワークロード配置 （地域のポリシー統制に整合）。
- メータリング・課金支援 （従量・予約キャパシティに対応）。
- SLA モニタリング （顧客向けの可視性を提供）。
- コンプライアンスエビデンス （監査・ガバナンス要件に対応）。
- 運用の可視性 （接続されたすべての Data Node を網羅）。
レイヤー 03
エネルギーとサステナビリティ
電力、水、土地、許認可、地域社会の受容が、いまや AI インフラの展開場所と方法を左右します。Platform Data はサステナビリティ戦略を、従来型設計の上に主張を重ねるのではなく、Data Node の物理アーキテクチャに組み込みます。
Platform Data の Data Node アーキテクチャは、AI インフラの物理的資源集約度を下げるべく設計されています。シングルフェーズ液浸冷却、閉ループのドライクーラー排熱、コンパクトなモジュール型展開、整備済み産業サイトの再利用を組み合わせることで、マネージド AI コンピュート容量のスケールに、より効率的な道筋を提供します。
属性別の資源効率
| 属性 | アプローチ |
|---|---|
| 水 | 閉ループ液体冷却と非断熱ドライクーラー排熱の組み合わせ。通常運転時の排熱に蒸発式のプロセス水を必要としません。 |
| エネルギー効率 | 液浸冷却アーキテクチャは低い冷却オーバーヘッドを目標とし、社内設計目標は約 1.03 PUE。ただし検証を経ること、およびサイト条件・コミッショニング・運転プロファイルが支持することが前提です。 |
| 空間効率 | 高密度の液浸冷却はコンパクトな Data Node 展開を支え、コンピュートあたりの物理面積を削減します。 |
| 騒音への配慮 | 機械的な冷却の複雑さの低減は騒音影響の抑制につながり得ますが、サイト固有の音響設計と地域要件が前提です。 |
| 産業サイトの再利用 | 適格な産業サイトは適応的再利用と迅速な展開を支え、大規模グリーンフィールド開発への依存を減らします。 |
| 熱の再利用 | 実現可能な場合、Data Node の熱出力は、産業プロセス熱、地域熱供給、温室暖房、養殖、給湯予熱といった下流の熱再利用用途を支えられます。 |
| ガバナンスとコンプライアンス | ローカル運営体制、コンプライアンス重視のワークフロー、監査エビデンス、Nexus Center の可視性が、エンタープライズ・規制対象・ソブリンワークロードの責任ある展開を支えます。 |
Platform Data は ESG パフォーマンスを測定可能なインフラ効率で捉え、正式な検証が得られた指標のみを公表します。