NVIDIAとシュナイダー、AI施設向けデジタルツインを実証

米NVIDIA（GPUおよびAIコンピューティング基盤を開発する半導体大手）と仏Schneider Electric（エネルギーマネジメントと自動化のグローバル企業）は、ポルトガル・シネスにあるNscaleの「SIN01」データセンターにおいて、AIワークロードと電力・冷却設備モデルを連動させたデジタルツイン（現実の物理設備や稼働状況を仮想空間上に再現するシミュレーション技術）の実証試験（パイロット）を実施していることが2026年10月27日までに明らかになった。高密度の次世代GPUラックを物理導入する前に、電力分配や液体冷却への影響をソフトウェア上で予行演習することで、コミッショニング（試運転・設備立ち上げ）時の手戻りリスクを削減する。

パートナーシップの体制と建物設備を含む統合シミュレーション

本パイロットプロジェクトには、AIインフラと産業エンジニアリングの主要企業が連携して参画している。産業用ソフトウェアのAVEVAがエンジニアリング・運用ソフトウェアを提供し、ETAPが電力系統のモデル化とシミュレーションを担当する。AIインフラとクラウド基盤の運用はNscaleが担い、データセンターキャンパスの開発はStart Campusが手掛けている。

従来のシミュレーション手法（米CoreWeaveが導入するNVIDIA DSX Airなど）は、計算、ネットワーク、ストレージといったサーバー層の設定検証が中心であった。これに対しSIN01の実証では、受変電設備（switchgear）や冷却ループといった建物（ファシリティ）設備レベルの物理特性までモデル化し、AIワークロードの変動要求と連動させている点が特徴だ。

Rubin世代の大規模ラック密度を見据えた設計基準

SIN01が位置する「SINES Data Campus」は設計容量1.2GWを誇り、将来的には6万6,000基以上の次世代GPU「NVIDIA Rubin」を収容する構想を持つ。

冷却ハードウェアとしては、Schneider傘下のMotivair製冷媒分配ユニット「MCDU-70」（定格2.5MW）が想定されており、6台で10MW規模のDSX Blueprint展開に対して4+2冗長性を提供する設計基準が示されている。

サーバー検証と施設デジタルツインの差分および未確認事項

サーバー単体の事前検証と施設統合デジタルツインの違い、および現時点での未確認事項は以下の通りである。

比較項目	従来のサーバーシミュレーション（DSX Air等）	今回実証されたSIN01施設デジタルツイン
​対象領域​	コンピュート・ネットワーク・ストレージ	サーバー層＋受変電設備・配電・冷却ループ
​検証目的​	ソフトウェア構成や通信トポロジーの事前検証	ラック高密度化時の電力過負荷・冷却不足の事前検出
​制御形態​	仮想環境での構成検証	計画・シミュレーション（双方向の自動制御は将来課題）
​主な恩恵​	サーバー展開後の初期トラブル回避	施設側の試運転リスク低減と物理的な手戻り工事の削減

なお、現時点ではSIN01におけるトークンスループット、消費電力削減効果、PUE（電力使用効率）、熱異常の発生頻度などに関する実測データは公表されていない。また、SIN01におけるRubin GPUの現時点での導入数や本格展開スケジュールについても公表されておらず、モデルの予測精度検証が今後の注目点となる。

超高密度AIデータセンター時代における事前検証の意義

GPUの世代交代に伴い、1ラックあたりの電力密度が数十〜100kW超へと跳ね上がるなか、現場での電力容量不足や冷却能力の不整合による稼働遅延が深刻化している。

物理的な機器搬入前にソフトウェア上で電気・熱の動態を丸ごとシミュレーションできる環境が整えば、インフラ改修に伴う巨額の損失を回避し、AI工場の立ち上げ期間を大幅に短縮できるとみられる。

引用元：MarketScale