日本株式会社Preferred Networks（PFN）、株式会社互联网倡议（IIJ）与日本国立大学法人北陆先端科学技术大学院大学（JAIST）三方于23日宣布，基于2023年由经济产业省及NEDO（国立研究开发法人新能源·产业技术综合开发机构）公开招募的“后5G信息通信系统基础强化研发项目”中共同提案并获选的“超高效AI计算基础设施研发”计划，升级了2025年7月在IIJ松江数据中心园区试运行的超高效AI加速器系统，并于今年4月在IIJ白井数据中心园区（白井DCC）正式启动了采用直接水冷方式的模块化数据中心（AImod）。该测试平台旨在开发兼具能源效率与经济性的超大规模AI计算基础设施数据中心参考模型。
三方指出，鉴于面向Society5.0时代的到来，经济安全保障需求推动国产高性能AI基础设施技术的发展，同时随着AI需求的激增，能源消耗的增加也带来了环境负担，提升能源效率以减轻环境影响成为关键。
构成AI计算基础设施的核心技术包括针对AI设计的半导体（如MN-Core系列）、连接大量节点的网络技术，以及实现高密度部署与冷却的技术。
在测试平台中，整合上述核心技术，注重技术间的协同与互操作性，开发面向实际应用的AI计算基础设施数据中心参考模型。具体通过AImod的运营验证其实用性，同时制定并评估节能指标，致力于优化能源消耗，打造环境负担更低的AI计算基础设施。
AImod实现了通过自由冷却技术的高环境性能，设计PUE（电源使用效率）在自由冷却模式下为1.1，年平均约1.2。设计WUE（水利用效率）为零，冷却过程中不消耗水资源。此外，采用回流泵（将服务器回流的温水与一次冷温水混合再循环）实现与服务器的协同控制，灵活调整供水温度范围从17度至超过45度，达到节能目的。
系统采用水冷与空冷混合冷却，比例约为7:3，GPU和CPU采用水冷，其余部分采用空冷。同时，采用三相四线400V供电系统提升电力效率，相较传统三相三线供电在成本和变压损耗方面具有优势。
在验证阶段，PFN与IIJ利用实际AI工作负载验证AI计算基础设施的效率与可运营性。JAIST与PFN则联合开展基于软件定义液冷设施（Software Defined Liquid Cooling Facility）的水冷设备与服务器协同运行研究，优化数据中心资源分配与效率。此外，三方还将共同进行PFN下一代MN-Core系列的水冷技术及高密度化的实证实验。
开发完成的AImod将通过实际运营，完成水冷数据中心参考模型的开发及节能指标的制定与评估，未来将作为具备支持AI基础设施构建经验的设施解决方案提供。
