4兆元の計算力ネットワークからAgentic CPUまで、計算力構造は根本的に再構築へ

過去1週間（2026年10月8日～15日）、計算力分野は政策・技術・産業の多重共鳴を迎えた。中国共産党中央委員会・国務院のトップレベル設計の具体化から、OCPサミットが投げかけたCPUと給電に関する新たなコンセンサス、さらにA株市場で計算力リースの大口契約が相次いで実行段階に入ったことまで、明確なシグナルが浮かび上がっている。すなわち、計算力需要は学習駆動から推論・エージェント駆動へ全面的に移行しつつあり、計算力構造は根本的な再構築の只中にある。より具体的に言えば、過去1週間のホットスポットは孤立した出来事ではなく、計算力がもはや大規模モデル学習の「燃料」にとどまらず、常時稼働するエージェント、トークンの大規模生産、産業の知的化を支える公共基盤になる新しい時代をともに指し示している。

一、政策の方向性：4兆元の計算力ネットワーク投資が始動、計算力は新質生産力の中核基盤に

10月9日、中国共産党中央委員会と国務院は「新質生産力の発展に関する意見」を公布し、「『人工知能＋』行動の全面的実施」を明確に打ち出し、「全国一体型計算力ネットワーク、国家ブロックチェーンネットワークの建設」を提起した。国家発展改革委員会の担当責任者はさらに、関連機関の試算によれば、「第15次五カ年計画」期間中に計算力ネットワーク建設により新たに4兆元の直接投資が生じる見込みであり、計算力建設は主に企業投資であることを考慮すると、民間投資に巨大な空間を生み出すと述べた。この表現の重みは、計算力ネットワークが初めて電力網、通信網、交通網と同等に重要なインフラの位置に置かれ、国家戦略投資の重点方向となった点にある。

財政資金も同時に強化されている。財政部はすでに5500億元の地方政府債務繰越限度額を配分し、うち2500億元の特別債を計算力ネットワーク、電力網、通信網など「6つのネットワーク」建設に重点投入する。7月以来、関連プロジェクトの審査・認可のテンポは明らかに加速している。これは、計算力ネットワーク建設がもはや産業政策にとどまらず、財政政策、投資政策、地域政策の交差点になったことを意味する。特別債の投入は、計算力インフラの初期投資が大きく、回収期間が長く、民間資本の様子見姿勢が強いという問題を効果的に緩和し、計算力ネットワーク建設に長期・低コストの資金を提供する。

地方レベルでは、遼寧省が10月13日に計算力クーポン補助政策を正式に開始し、計算力契約の実際発生額に対して最高30％の補助を与え、同一単位の年間補助上限を200万元とした。上海市は同時にデータセンターのエネルギー効率参入基準を引き上げ、新設計算力施設のエネルギー利用効率を1.2以下とすることを求めた。一つは補助、一つは制限であり、地方政策が「単に計算力を建てることを奨励する」から「計算力を使い、うまく使うことを奨励する」へ移行していることを反映している。計算力クーポンの本質は、中小企業や研究チームの利用ハードルを下げ、計算力を「建てられる」から「手頃に使え、よく使える」へ促すことにある。エネルギー効率の参入基準は、計算力建設がグリーン・低炭素・集約・高効率と歩調を合わせて進まなければならないことを意味する。

政策が密集して打ち出される背景には、計算力の需給ギャップの持続的拡大がある。IDCと浪潮信息が共同発表した「2026年中国人工知能計算力発展評価報告」は、2026年の中国の知能計算力規模が2576.5EFLOPSに達し、前年比87.9％増になると予測する。一方、世界のAI計算力需要充足率は2024年の79％から2027年には71％へ低下すると予想され、需給矛盾は長期的に存在する。このギャップは単純な「カード不足」ではなく、構造的矛盾である。すなわち、学習計算力は依然として逼迫し、推論計算力需要はさらに速く伸びる。汎用計算力は相対的に過剰で、知能計算力は供給不足である。東部では需要が旺盛だが、西部はグリーン電力が豊富なものの、ネットワーク遅延とスケジューリング能力はなお改善が必要である。

投資乗数の観点から見ると、4兆元の計算力ネットワーク投資は、サーバー、チップ、光モジュール、スイッチ、液体冷却、電源、ラック、グリーン電力、ソフトウェアスケジューリングなど多くの环节を牽引する。計算力ネットワークは単一のデータセンターではなく、「計算力＋ネットワーク＋エネルギー＋スケジューリング＋応用」の総合体系である。それは、計算力が電力のように系統接続可能、スケジューリング可能、計量可能、取引可能であることを要求する。まさにそのため、全国一体型計算力ネットワークの建設は、計算力産業をプロジェクト制・島嶼型からネットワーク化・サービス化へ押し進める。将来、企業は必ずしも大規模な知能計算センターを自建設する必要はなく、クラウドサービスのように計算力を購入し、さらには電力のようにトークンを購入できるようになるかもしれない。

地方経済にとって、計算力ネットワーク建設は地域産業構造も再形成する。西部のハブノードはグリーン電力と土地の優位性を生かして学習・コールドストレージ業務を引き受け、東部ノードは低遅延推論とリアルタイムエージェントサービスに集中できる。計算力クーポン、エネルギー効率基準、特別債、グリーン電力取引などの政策ツールを組み合わせることで、計算力配置は「一斉に参入する」から「全国一盘棋」へ移行する。今後しばらく、計算力ネットワーク建設、計算力スケジューリングプラットフォーム、グリーンデータセンター、国産チップ適配、業界大規模モデル応用が政策実行の重点方向になることは明らかである。

二、OCPサミット：Agentic CPUと800V給電、データセンターアーキテクチャの再構築

10月12日から13日まで、2026年OCPグローバルサミットが米国サンノゼで開催され、今週の計算力分野で最も集中的な技術動向を示すイベントとなった。OCPサミットはこれまで世界のデータセンター hardware アーキテクチャの风向标であり、今年のサミットが放ったシグナルは特に強い。AIデータセンターは「GPU中心」から「CPUとGPUの協調」へ、「12V/48V給電」から「800V高圧直流」へ、「単一ラックでのカード積み上げ」から「ラック級システム設計」へ移行しつつある。

サミット初日の最も顕著なシグナルは、CPUがAIデータセンターの中核に回帰していることだ。Meta Museに代表される消費者向けAIエージェントの普及加速が、サーバーCPU需要を第2の成長曲線へ押し上げている。AMDのCEOリサ・スー氏は基調講演で、AI推論が将来約60％の市場シェアを占め、エージェント関連ワークロードが爆発的に増加していると述べた。より重要な構造変化は、データセンターのCPUとGPUの比率が従来の1:8から、1:4、1:2、さらには1:1へと徐々に移行していることだ。AMDは同時に、Agentic AI向けの専用ラック計算プラットフォームHelionを発表し、純CPU構成とCPU+GPU構成を提供、純CPUラックは**3万2000個のCPUコアをサポートする。

この変化の論理は複雑ではない。大規模モデルを学習する際、GPUは大規模行列演算を担当し、CPUは主にデータ前処理とスケジューリングを担うため、比率は低くて済む。しかしエージェントが動作する時、タスクは計画、ツール呼び出し、検索、検証、実行、反省など複数のステップに分解される。CPUは頻繁に論理判断、タスク編成、API呼び出し、状態管理、セキュリティ分離を行う必要がある。GPUは並列計算が得意で、CPUは複雑な論理と低遅延応答が得意である。AIが「質問に答える」から「タスクを完了する」へ進むにつれ、CPUの価値が再発見されている。将来のデータセンターはもはや「GPUがCPUの隣に挿されている」ものではなく、CPUとGPUがそれぞれ役割を果たし協調するものになる。

もう一つの業界コンセンサスは、800V高圧直流給電の採用加速である。Meta、Google、MicrosoftはGW級の超大規模データセンター建設を明確に推進しており、OCPは800V HVDC関連の技術仕様を正式に発表した。機関リサーチは、800VDCは遠い未来の概念ではなく、今後2～3年の新設データセンターの標準になると指摘する。単一ラックの電力が数十kWから数百kW、さらにはMW級へ跳ね上がるにつれ、従来の給電アーキテクチャは銅損、効率、空間、放熱の面で限界に近づいている。800V高圧直流は変換段数を減らし、電流を下げ、効率を高め、ラック内配電を簡素化できる。それは電源技術のアップグレードにとどまらず、データセンター電気アーキテクチャの系統的な再構築である。

給電アップグレードは一連の産業チェーン変化ももたらす。高圧直流遮断器、固体変圧器、炭化ケイ素デバイス、電源モジュール、バスダクト、液体冷却システム、ラック級モニタリングなどが恩恵を受ける。同時に、放熱方案は空冷から液体冷却、液浸冷却へ進化し、電源と放熱の一体化設計が趨勢となる。将来のデータセンターの競争力は、GPUをどれだけ持つかだけでなく、1ワットの電力でどれだけ有効な計算力を生み出せるか、単位ラック空間にどれだけのエージェントインスタンスを配備できるかにもかかっている。

相互接続方案では、銅ケーブル、NPO、CPOなどが並行して発展し、シーン別に階層的に導入されている。Broadcom、NVIDIA、Credoなどのメーカーは各环节で位置づけが明確であり、技術実装のテンポは以前の市場予想より速い。短距離相互接続は銅ケーブルのコストと消費電力の優位性を引き続き生かし、中長距離・超高帯域幅シーンでは近接パッケージ光学と共パッケージ光学へ加速している。OCPサミットが伝えた全体判断は、AIデータセンターが「システム級競争」段階に入ったということだ。単一チップ性能はもちろん重要だが、給電、放熱、相互接続、ラック、ソフトウェアスケジューリングも最終的な計算力効率を決定する。

三、産業動向：計算力リースの大口受注が相次ぎ、国産チップが加速的に突破口

産業側では、計算力リースが今週最も顕著な市場現象となった。A株市場の複数の上場企業が、計算力リースの大口・長期契約を相次いで締結し、契約条件は一般により詳細化され、履行義務も強化されている。業界の競争論理は、GPU供給量の規模比べから、受注実行と業績実現という高品質な納品サイクルへ移行している。中国情報通信研究院のデータによれば、2026年の計算力リース市場規模は2600億元を突破する見込みで、方正証券の試算では2030年の国内計算力リース市場規模は1兆元近くに達する。計算力リースの爆発は、推論需要とエージェント応用が現実的で持続的、かつ課金可能な計算力消費を生み出していることを示しており、計算力は「資本支出の物語」から「キャッシュフロー事業」へ変わりつつある。

計算力リースのビジネスモデルも進化している。初期の計算力リースは主に単純なベアメタル貸し出しで、顧客が自らモデルとスケジューリングシステムを構築していた。今日では、ますます多くの計算力リース事業者が、モデル適配、推論最適化、トークン課金、弾力スケジューリング、セキュリティ分離などの付加価値サービスを提供し始めている。契約期間は短期試用から3年以上の長期ロックへ、価格メカニズムは固定賃料から「最低保証＋変動」へ、履行条項は曖昧な約束から可用率、遅延、スループットによる評価へ移行している。これは、計算力リース業界が「サブリース業者」モデルから「計算力オペレーター」モデルへ向かっていることを意味し、中核競争力は安定した納品、コスト管理、エコシステム適配にある。

チップ分野では、国内外のメーカーが重要な進展を見せた。Microsoftは2027年から次世代自社開発AIチップMaia 300をギガワット級規模で配備する計画で、主にAI推論タスクに用い、推論効率40％向上を目標としており、NVIDIA依存を減らす明確な動きを示している。国内では、壁仞科技の次世代AIチップBR20Xが点灯に成功し、テープアウト後の検証段階に入り、FP8、FP4低精度計算をサポートし、自社開発BLink 2.0相互接続プロトコルを搭載する。Moore ThreadsのMTT S5000は10月15日、StepFunのStep 5 Preview大規模モデルのDay-0適配を完了した。Black Sesame TechnologiesはAI計算サーバー事業で初の3億元受注を獲得し、これは前年売上高の36％に相当し、スマートカー向けチップからAI計算サーバー分野への拡張が実質的突破を遂げたことを示す。

注目すべきは、IDCの最新報告によれば、2026年上半期にNVIDIAの中国データセンターAIチップ市場シェアは34％に低下し、Huaweiが28％で迫り、両者の差は6ポイントに縮小した。NVIDIAの中国におけるAIアクセラレータ出荷量は前年同期比44％減少した。このデータの背景には、外部規制要因だけでなく、国産チップの適配加速や顧客が積極的に多元供給を求める動きもある。国産チップの競争焦点は、「動くかどうか」から「よく動くか、安定しているか、安いか」へ移行している。Day-0適配、低精度計算、自社開発相互接続、ソフトウェアスタック互換性、クラスタ安定性が、国産AIチップの競争力を測る重要指標となっている。

産業チェーンから見ると、国産計算力の突破口は単点突破ではなく、系統的な推進である。チップはサーバー、OS、深層学習フレームワーク、大規模モデル、推論エンジン、スケジューリングプラットフォームと協調最適化される必要がある。壁仞、Moore Threads、Huawei Ascend、Cambricon、Hygonなどが異なる路線で力を入れ、整機メーカー、クラウド事業者、計算力リース事業者、大規模モデル企業が共同でエコシステムを構築している。今後しばらく、国産チップの推論シーンでのシェアは引き続き上昇する見込みである。推論は学習よりもエコシステム互換性への要求が相対的に低く、国内にはエージェントや業界応用シーンが豊富にあり、大量の実フィードバックを提供してチップとソフトウェアの反復を支えられるからだ。

四、中核的趨勢：Agent競争の次元上昇、推論計算力需要の爆発

今週のすべてのホットスポットを貫く底流の論理は、AIエージェントの規模化運用が計算力需要構造を再形成していることである。過去2年間、計算力需要は主に大規模モデル学習に牽引され、集中的、段階的、超大规模クラスタ建設として現れた。しかし2026年に入り、エージェントがデモから生産へ移行するにつれ、計算力需要は分散型、常時稼働、長链路推論へ移行している。エージェントは一度きりのQ&Aではなく、継続的に知覚し、計画し、実行し、反省する「デジタル従業員」である。長期オンライン、頻繁なツール呼び出し、データベースアクセス、コード実行、他エージェントとの協働が必要であり、これが計算力需要のデュレーションを大幅に引き延ばす。

海外大手の企業向けAgent配置はすべて出揃った。Google CloudはGemini Agentを発表し、GeminiとClaudeモデルをサポート、将来は各種閉源・開源モデルにも互換する。Microsoftは新版Copilot「スーパーアプリ」を発表し、「デジタルチームメイト」Autopilotを追加した。OpenAIは常時オンラインのエージェントdotsを発表した。AnthropicはClaudeをGoogle Docs、Sheets、Slidesに接続した。Agentは単点ツールから「汎用従業員」へ向かい、長链路・常駐型のタスク形態が推論計算力消費規模を継続的に拡大する。以前は、ユーザー1回の質問で数百から数千トークンしか消費しなかったかもしれない。将来は、エージェントが1つのタスクを完了するのに数十のツールを呼び出し、複数回の反省を行い、数万さらには数十万トークンを生成する可能性がある。計算力消費はもはや線形成長ではなく、乗数級に拡大する。

この趨勢は計算力消費の重心移動を直接促している。AI応用はプログラミングから、研究開発、エンタープライズサービス、科学計算、パーソナルアシスタントの4大方向へ拡散し、計算力消費は学習から常時稼働推論へ移り、需要デュレーションは明らかに長期化している。天風証券は、今後2～3年に中国の計算力需要は年平均約10倍増加し、推論計算力の割合は2029年に80％へ上昇し、成長の主エンジンになると指摘する。推論計算力の割合上昇は、計算力市場が「少数の巨大企業が大規模モデルを学習する」から「千行百業がエージェントを運用する」へ移行することを意味する。学習市場は集中度が高く、顧客数が少なく、単価が大きい。推論市場は顧客が分散し、シーンが豊富で、課金が柔軟であり、計算力リース、クラウドサービス、トークン取引に適している。

同時に、中国情報通信研究院は「トークンサービス向け知能計算インフラ発展研究報告（2026年）」を発表し、トークンサービス向け知能計算インフラの発展趨勢に焦点を当てた。全国一体型計算力ネットワーク建設は「トークン工場」という新モデルを生み出している。北京**号トークン工場は毎日3000億から5000億トークンを生産でき、国内主流モデルへの適配接続を完了している。この新しい価値キャリアは、計算力を計量可能、分割可能、価格設定可能、取引可能にすることを現実にし、計算力産業が「計算力を売る」から「トークンを売る」サービスモデルへ進化していることを示す。

トークン工場の意義は、複雑な計算力リソースを標準化・計量可能なサービス単位に変換することにある。以前、顧客が計算力を購入する際は、GPUモデル、メモリ、帯域幅、クラスタ規模、ソフトウェアスタックを気にする必要があった。将来、顧客がトークンを購入する際は、タスク効果、応答速度、コスト、コンプライアンスだけを気にすればよい。計算力ネットワークは基盤スケジューリングを担い、トークン工場はモデル推論とトークン生産を担い、アプリ開発者はシーン創新を担う。この階層的分業はAI応用のハードルを大幅に下げ、計算力が水道水や電力のように公共基盤サービスになることを促す。トークン課金、トークン取引、トークン品質評価、トークンセキュリティ監査などの新环节が徐々に成熟し、新しい産業エコシステムを形成することは明らかである。

五、影響と課題：計算力構造再構築の下での新たな矛盾

計算力構造の再構築は巨大な機会をもたらすが、新たな矛盾と課題ももたらす。**に、電力とエネルギー消費の矛盾である。GW級データセンター、800V給電、液体冷却放熱は、計算力競争がますますエネルギー競争に似てきているという事実を指し示す。東部の負荷中心地は電力が逼迫し、西部はグリーン電力が豊富だがネットワーク遅延と地元需要が不足している。全国一体型計算力ネットワークを通じて「東数西算」「西電東送」「算電協同」をいかに実現するかは、今後の政策と技術が解決すべき問題である。グリーン電力取引、蓄電、仮想発電所、原子力給電、源網荷儲一体化などの方案が加速する。

第二に、チップ供給とエコシステムの矛盾である。国産チップは推論シーンで加速的に突破口を開いているが、ソフトウェアエコシステム、クラスタ安定性、開発ツールチェーンはなお時間をかけて磨く必要がある。顧客がNVIDIAエコシステムから国産プラットフォームへ移行するには、移行コスト、適配期間、性能検証が必要である。Day-0適配は重要な進歩だが、長期的競争力は継続的反復と規模化納品にかかっている。将来、チップメーカー、クラウド事業者、大規模モデル企業、業界顧客はより緊密な共同創新メカニズムを形成し、実シーンでソフト・ハード協調最適化を駆動する必要がある。

第三に、計算力スケジューリングとネットワークの矛盾である。全国一体型計算力ネットワークは、計算力が系統接続可能、スケジューリング可能、取引可能であることを要求するが、異なるメーカーの計算力標準、インターフェース、課金方式、セキュリティ策略は統一されていない。計算力スケジューリングプラットフォームは、異種計算力の管理、タスクの跨域移行、データ安全流通、遅延敏感タスクの階層化などを解決する必要がある。統一標準と開放エコシステムがなければ、計算力ネットワークは「複数の島が接続されたもの」になりやすく、真の全体最適化は難しい。

第四に、ビジネスモデルと投資収益の矛盾である。計算力リースの大口受注が相次ぐ一方、業界は過度投資、価格競争、稼働率不足も懸念している。計算力建設はサイクルが長く、技術反復が速く、今日先進的なGPUも2年後に減価する可能性がある。計算力オペレーターは需要を精緻にマッチングし、「建てたが誰も使わない」ことを避ける必要がある。トークン課金モデルは稼働率向上に役立つが、オペレーターにはより強いモデル適配と推論最適化能力も求める。将来、計算力リース市場は分化する可能性がある。頭部メーカーは規模、エコシステム、納品能力で長期受注を獲得し、中小メーカーは細分シーンやエッジ計算力へ向かう。

第五に、セキュリティとコンプライアンスの矛盾である。エージェントが常時稼働することは、計算力システムが大量の企業データ、個人データ、機密情報を処理する必要があることを意味する。モデルセキュリティ、データ分離、アクセス制御、監査追跡、内容コンプライアンスが剛需となる。計算力ネットワークとトークン工場は利便性を提供すると同時に、トラステッドコンピューティング環境とセキュリティガバナンス機制を構築しなければならない。そうでなければ、エージェントが普及するほどセキュリティリスクは拡大する。

六、今後の展望：計算力販売からトークン販売へ、計算力ネットワークは公共サービスへ

総括すると、過去1週間の計算力分野の中核的叙事は三つの主线にまとめられる。政策側では4兆元の計算力ネットワーク投資と「人工知能＋」行動を旗印に、計算力インフラの戦略的地位がさらに確立された。技術側ではOCPサミットがCPU比率上昇と800V給電という二大構造趨勢を確認し、計算力ハードウェアアーキテクチャがエージェント時代に向けた系統的準備を進めている。産業側では計算力リースのビジネスモデルが加速的に進化し、国産チップが市場シェアと技術突破の両面で実質的進展を遂げた。三者が交差して指し示す判断は同じである。計算力需要の駆動エンジンは学習から推論へ、集中型から常時稼働へ、計算力納品からトークンサービスへ移行している。

今後を展望すると、計算力産業はいくつかの明確な趨勢を示す。**に、計算力ネットワーク建設は政策駆動から投資実行へ移行し、特別債、計算力クーポン、グリーン電力取引、エネルギー効率基準などのツールを組み合わせ、計算力が電力のように系統接続可能、スケジューリング可能、取引可能になることを促す。第二に、推論計算力の割合は持続的に上昇し、エージェント、トークン工場、業界大規模モデルが主要な需要源となり、計算力市場は少数の巨大企業の学習から千行百業の推論へ移行する。第三に、データセンターアーキテクチャはエージェントを中心に再構築され、CPUとGPUの協調、800V高圧直流、液体冷却、光電相互接続が新設データセンターの標準となる。第四に、国産チップは推論シーンで浸透を加速し、エコシステム適配と規模化納品が競争の鍵となる。第五に、計算力サービスは「計算力を売る」から「トークンを売る」へ移行し、課金方式、取引メカニズム、品質評価、セキュリティガバナンスが徐々に整備される。

この転換は技術路線の選択に関わるだけでなく、今後数年間の計算力産業チェーンの価値配分構造にも深刻な影響を与える。誰が安定・高効率・低コストの推論計算力を提供できるか、誰が計算力を高品質トークンに変換できるか、誰が業界顧客のエージェント応用構築を迅速に支援できるかが、次段階の競争で主導権を握る鍵となる。計算力はもはやハードウェアの積み重ねではなく、政策、エネルギー、ネットワーク、チップ、モデル、応用、ビジネスモデルの系统工程である。過去1週間のホットスポットは、まさにこの系统工程の集中的な予行演習である。