日本GMO互联网株式会社、NTT东日本株式会社、NTT西日本株式会社以及株式会社QTnet四家公司于30日宣布，成功完成了利用IOWN的全光网络（APN）技术，在东京与福冈之间构建远程分散式AI基础设施的技术验证。
这四家公司致力于突破地理限制，实现分散式AI开发平台，利用IOWN APN的高速大容量和低延迟特性，探讨了远程连接GPU与存储设备的技术可行性。
2025年7月，福冈的数据中心安装了延迟调节设备“OTN Anywhere”，并通过GMO GPU云平台执行了图像识别（ResNet）和语言学习（Llama2 70B）两项测试任务。在模拟东京-福冈15毫秒延迟条件下，ResNet的基准测试分数仅下降约12%，被评估为商业可用范围，进而推进了本次技术验证。
此次验证于2025年11月至2026年2月间进行，实际连接了GMO互联网集团位于日本东京涩谷区的第二总部与QTnet位于日本福冈市的数据中心，采用IOWN APN（100GbE）网络。福冈端部署了GPU服务器“NVIDIA HGX H100”，涩谷端配置了高速存储设备“DDN AI400X2”，测量了远程存储环境下的AI学习性能。
结果显示，在大规模语言模型（LLM）训练中，与本地环境相比性能仅下降约0.5%，影响极为有限。针对涉及数据读取的图像分类任务，通过优化训练数据，确认远程环境下也能实现实用级别的处理能力。根据工作负载特性进行设计，验证了远程分散环境下的实用AI开发成为可能。
四家公司表示，此次验证成功标志着解决“计算资源与数据因物理距离分离”的重大突破。该验证采用“数据不移动，计算资源远程访问数据”的模式，为数据主权和安全要求严格的领域提供了新的选择，能够减少数据传输时间和成本，消除重复管理，并扩大本地与云端计算资源的选择范围。
特别是，该模式允许数据保持在企业自有设施和管理之下，同时利用国内云端GPU资源，预计将大幅推动金融、医疗、防卫及行政等对内部控制和数据跨境监管要求严格领域的“主权云”实现。
此外，验证表明IOWN APN不仅是通信线路，更将发展成为支撑AI和云基础设施的社会基础设施。四家公司计划推动IOWN APN的普及，结合GMO GPU云等云服务提供商及QTnet等地方数据中心，致力于将IOWN APN作为AI基础设施的骨干网络实现社会应用。
