「GPUサーバの比較だけでは不十分」 レノボが“水冷AIインフラ“の検証ラボ、国内で開設：PoCから本番導入へいかにスケールできるか

企業におけるAI活用の機運が高まる中、レノボ・ジャパンは水冷技術を使ったAIインフラの検証拠点「Neptuneラボ」を開設した。本番運用に近い条件で検証できるとしている。

[＠IT]

　企業におけるAI活用の取り組みが、試験的な運用から本番運用へと本格的に移行しつつある。こうした中でレノボ・ジャパンは2026年5月26日、独自の水冷技術を使ったAIインフラを、実環境に近い条件で検証できる拠点「Neptuneラボ」を千葉県印西市に開設した。

水冷技術を使ったAIインフラを検証（提供：レノボ・ジャパン）

　単にAIモデルやGPUサーバの性能を検討するだけでは、本番運用を見据えたインフラ設計の判断材料としては十分ではない。Neptuneラボでは本番導入のためのインフラやその運用面の課題を検証するための環境を提供する。

モデルやGPU性能だけではない、AI本番運用の要件

　Lenovoが世界のCIO（最高情報責任者）を対象に調査したレポート「CIO Playbook 2026」によると、日本企業におけるAIの試験導入・本格導入の割合は、2025年の21％から2026年には68％へと拡大している。93％の企業が今後12カ月以内にAI投資を増加させる計画がある。

　その一方で、実運用へ移行できているのは約半数にとどまっており、PoC（概念実証）から本番導入へ移行しAIをスケールさせることが企業の課題となっている状況だ。

　AI活用の本番環境では、モデルやGPUサーバの性能だけでなく、電力、冷却、可用性、運用管理、TCOを含めたインフラ設計が重要になる。こうした中で開設したNeptuneラボでは、本番環境で必要となる電力や冷却能力を踏まえたインフラ設計や、TCO（総所有コスト）の検討ができる。

　AI需要の高まりを背景に、高性能GPUを搭載したサーバの導入が拡大している。そうしたAI向けのサーバでは、サーバラック当たりの消費電力や発熱量が増加し、従来の空冷設計のみでは対応が難しいケースが増えている。こうした中で、高密度AIインフラ向けの水冷技術への関心が高まっていることも背景にあるという。

AIインフラを実環境に近い条件で検証

　Neptuneラボでは、レノボの水冷技術「Lenovo Neptune」と、ニデックの冷却液分配装置（CDU：Cooling Distribution Unit）、GPUサーバ、サーバラック、ネットワーク、監視システムを組み合わせ、推論と学習のワークロードにおける処理性能や、電力、冷却、運用性などを検証できる。

レノボの水冷技術とニデックの冷却液分配装置を使用（提供：レノボ・ジャパン）

　Lenovo Neptuneは、AIおよびHPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）向けに設計されたレノボの水冷技術だ。サーバ、ラック、冷却、電源、管理ソフトウェアまでを含めた設計により、高密度化と運用効率向上を支援する。

　Neptuneラボで検証できる主な内容は以下の通り。

• Lenovo Neptuneを活用した高密度AI基盤（GPUサーバなど）の性能・冷却・電力効率
• ニデックのCDUを組み合わせた冷却の仕組み
• 実際のAIワークロードを用いた推論／学習のPoC
• GPUサーバ、CDU、ラック、ネットワーク、監視システムの統合検証
• 電力、冷却、性能、運用データの取得・分析
• ハイブリッドクラウド環境との接続・運用性
• 独立系ソフトウェアベンダー、クラウド事業者、SIerとの共同検証によるレファレンス構成策定

　施設はMCデジタル・リアルティ（以下、MCDR）がNRT12データセンター（千葉県印西市）で運営する、「MCデジタル・リアルティ イノベーション ラボ（DRIL）」内にある。