AIの重力に耐えるネットワークへ
生成AIの計算需要は、ネットワークにかつてない重力をかけています。コンピューティングの力を引き出すのは、もはやチップ単体ではなく、エンドツーエンドの接続品質そのものです。Huaweiの『Xinghe Intelligent Network』アップグレードは、この現実に正面から応えます。
AI時代のネットワークは、超低遅延・ゼロパケットロス・自律的な運用が前提になります。設備の足し算では追いつけません。アーキテクチャとオーケストレーションの再設計が必要です。
今回の発表は、AIワークロードを見据えたインテリジェント自動化と高性能伝送の強化が核です。HUAWEI CONNECT 2025で明かされた全容を、要点と実装の視点から解きほぐします。
HUAWEI CONNECT 2025で見えた全体像
上海で開催されたHUAWEI CONNECT 2025のデータ通信イノベーションサミットで、HuaweiはAI中心の『Xinghe Intelligent Network』を全面アップグレードしました。考え方は明快で、AI-ready networks / AI-powered networks / AI-powered securityの三位一体です。四つのコア領域—Xinghe AI Campus、Xinghe Intelligent WAN、Xinghe AI Fabric 2.0、Xinghe AI Network Security—を通じて産業のインテリジェント化を押し上げます。
「AIはかつてないスピードで世界を変革し、企業の運営を変容させると同時に、ネットワークに対して3つの重要な要求（計算力の効率的な解放、保証された体験、未知の脅威からの保護）を突きつけています。」
出典: 共同通信PRワイヤー ／ 英文リリースはHuawei公式やPR Newswireを参照。
Xingheのコア: 三層アーキテクチャと四つの解
アップグレードの骨格は、AIを中心に据えた三層アーキテクチャです。AI Brain（制御・知能）、AI Connectivity（接続・伝送）、AI Network Elements（スイッチ/ルータ/セキュリティ要素）の連動で、計算とネットワークを一体最適化します。Xīngheの四つの解は、それぞれ現場の課題にピンポイントで刺さります。
- Xinghe AI Campus: Wi‑Fiセンシングでセンチメートル級の微動検知を実現。盗撮カメラを検出できる業界初のAPも披露され、機密エリアの常時保護に踏み込みます。
- Xinghe Intelligent WAN: SRv6やスライシングで決定論的な体験を提供。AI時代の可視化と収益化を支える基盤です。
- Xinghe AI Fabric 2.0: DCNにおけるゼロロス伝送と高スループットを両立。一般計算/AI計算の双方を知的に保証します。
- Xinghe AI Network Security: AI対AIの攻防を前提にゼロトラストを再設計。SASEの統合運用でアラート関連付けと自動応答を高水準に引き上げます。
特筆は、4プレーン×2層クラスタの新設計で10万GPU規模の接続を支える点です。従来の3層構成比でコスト40%削減という主張も示され、AI計算基盤の土台を最適化します。詳細はPR Newswireを参照。
AI Fabric 2.0を噛み砕く: Fabric for AI / AI for Fabric
AI Fabric 2.0は、AI Brain・AI Connectivity・AI Network Elementsの三層で構成されます。AIネットワークエージェントNetMasterと、三段階オートメーションのStarryWing Digital Map、学習・推論を横断するスケジューリングエンジン、耐障害性を押し上げるRock‑Solid Architectureが柱です。
データプレーンは、損失なしのStarnetアルゴリズムとベクタエンジンにより、長距離でもゼロパケットロスと5%未満の計算効率損失を目指します。RDMAやECNといった技術の現場最適化が、学習ジョブの安定性と完了時間を左右します。光モジュールStarryLinkやCloudEngine/XHスイッチ群が可視化とトラフィック制御を底上げします。
さらに、スイッチ/セキュリティの統合シミュレーションでサービス立ち上げを7日→5分へ短縮といった運用面の数字も提示。AIモデルが大規模化するほど、こうした運用の自動化と再現可能性が効いてきます。参考: AI Fabric 2.0発表
現場での使い方: 導入のステップとチェック
ロードマップの作り方
個別機能の足し込みではなく、ワークロード起点での計画が近道です。学習/推論/データ同期のトラフィック特性とSLOを先に定義し、ネットワークを逆算します。
- 要件定義: モデル規模、GPUクラスタ設計、東西/南北トラフィック、同期方式（AllReduce/RDMA/TCP）を棚卸し。
- ファブリック設計: Closトポロジ、RoCEv2最適化、ECN/PP設定、フローアイソレーション、可視化要件を具体化。
- キャンパス/WAN: SRv6スライスで業務/AI/管理を分離。会議アプリやRDPの体感品質を優先保証。
- ゼロトラスト: ID基盤統合、端末姿勢評価、ポリシー一元化、SASE活用で99%自動応答を狙う。
- 運用自動化: iMaster系で意図ベースの設定・検証・ロールバックを標準化。テレメトリで劣化の先読み。
導入はパイロット→段階拡張→全体標準化が安全です。計測と検証をはさみ、SLO準拠を数値で確かめながら進めましょう。参考: Xinghe Intelligent Network解説
Intelligent WANとキャンパス: 決定論的な体験をつくる
Xinghe Intelligent WANは、トラフィックの不確実性に対し、スライシング/最適経路/ジッタ抑制で決定論的体験を提供します。SRv6の導入事例では、現場の展開時間が2時間→1分へ短縮という報告もあります。
包摂的AIにおいては、0.1%のパケットロスでも計算効率が半減し得るという指摘があります。WANでも損失を抑え、AI向けの大容量かつ低遅延な経路を用意する意味は大きいのです。詳細はWANアップグレードの発表を参照。
キャンパス側はAirEngine Wi‑Fi群とWi‑Fiセンシングで、セキュリティ/在室検知/体験保障を一体化。盗撮カメラ検知APのように、現実のリスクへ踏み込む機能が増えている点も見逃せません。
セキュリティの要: AI vs. AIで守るゼロトラスト
Xinghe AI Network Securityは、AIの攻撃とAIの防御を前提に再設計されています。学習段階ではXH6655知能計算ファイアウォールがマルウェア混入を検知し、デプロイ段階ではHiSec Endpointがカーネルレベルの攻撃を即時遮断します。
統合SASEとiMaster NCE‑Campusによるネットワーク/セキュリティの統合管理、ポリシー集中オーケストレーション、アラームの自動相関で99%の自動応答を標榜。大規模に分散するAI推論エッジを守るための必須条件と言えます。参考: AI Network Security発表
相互運用とロックイン回避のヒント
高速化の常套手段は専用技術への囲い込みですが、XingheはAll on IPを掲げます。SRv6/EVPN/ROCEv2などの標準準拠を確認し、既存DC/クラウド/監視との相互運用を設計初期から検証しましょう。
勘所は三つです。第一に可観測性（テレメトリ/フロー可視化/損失推定）。第二に隔離（スライス/グループベース/ゼロトラスト）。第三に復元力（経路/電源/構成の多重化）。この三点の積を最大化できれば、ベンダに依存し過ぎずにAI基盤の体幹を鍛えられます。
また、量子計算の進展が暗号や鍵配送に与える影響は中長期で無視できません。鍵更新やPQ暗号のロードマップを運用自動化に織り込み、将来の移行コストを平準化しておくのが得策です。
まとめ: ネットワークがAIの差になる
AIの成否は、GPUの数やモデルサイズだけで決まりません。ゼロロスで届け、遅延を整え、意図どおりに動くネットワークが、推論の体感と学習の反復速度を左右します。今回のXingheアップグレードは、その当たり前を産業標準のレベルに引き上げる試みです。
HUAWEI CONNECT 2025で示された方向性は明確です。AIを前提にアーキテクチャを再構築し、ネットワークを自律化し、セキュリティをAIネイティブにする。次の一手は、あなたの現場要件に合わせて、どこから切り込むかを決めること。参考リンク: Huawei公式ニュース / AI Fabric 2.0 / Intelligent WAN / Xinghe概要
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