GMO Internet集团旗下的GMO Internet株式会社（总公司：东京都涩谷区，代表取缔役 社长运行役员：伊藤 正，以下简称GMO Internet）、NTT东日本株式会社（总公司：东京都新宿区，代表取缔役社长：澁谷直树，以下简称NTT东日本）、NTT西日本株式会社（总公司：大阪府大阪市，代表取缔役社长：北村亮太，以下简称NTT西日本）、株式会社QTnet（总公司：福冈县福冈市，代表取缔役社长：小仓 良夫，以下简称QTnet）已完成利用「IOWN (Innovative Optical and Wireless Network)」的「APN (All-Photonics Network)」在东京-福冈间进行的远程分布式AI基础设施技术验证。 本次验证于2025年11月至2026年2月期间进行，在东京（保存）-福冈（GPU）之间铺设了IOWN APN实体线路，并在连接了「GMO GPU云端」的GPU和大容量保存的AI开发基础设施上，测量和评估了AI工作负载性能。结果显示，在大型语言模型（LLM）的训练中，与本地环境相比，性能下降仅约0.5%，确认其影响极为有限。对于涉及数据读取的图像分类任务，也通过训练数据的优化等方式，确认即使在远程环境下也能进行实用级别的处理，证明了通过符合工作负载特性的设计，可以在远程分布式环境中进行实用的AI开发。 在此次验证之前，四家公司已于2025年7月作为事前验证（Phase 1），在仿真东京-福冈间（约1,000公里）的远程环境中进行了性能测试，并将其详细内容作为技术报告公开。 新闻稿：https://internet.gmo/news/article/88/ 技术报告：https://internet.gmo/news/article/87/ 四家公司将继续根据本次验证的成果，推进符合客户需求的远程分布式AI基础设施的实用化。 **【背景与目的】** 近年来，随着生成式AI和大型语言模型（LLM）的普及，对AI开发基础设施的需求急剧扩大。传统上，GPU和大容量保存必须物理上邻近配置。然而，由于数据中心的空间限制以及企业希望在自有据点管理数据的需求，实现超越地理限制的分布式AI开发基础设施已成为必要。四家公司一直在探讨利用具有高速、大容量且低延迟特点的IOWN APN，连接远程GPU和保存设备的技术可行性。 **▼建构AI开发基础设施的挑战范例** [建构AI开发基础设施的挑战范例图片]