Physical AI Workload
カメラ、センサー、ドローン、産業設備から生まれる実ワークロードを設計します。
WORKLOAD-FIRST AI INFRASTRUCTURE
AIの使い方から、
AIの使い方から、
データセンターを設計する。
AI Infrastructure, Designed from the Workload Out.
Standard Linkは、カメラ、Edge AI、ドローン、ロボット、産業設備から生まれるPhysical AI（フィジカルAI）データを起点に、通信、電力、冷却、GPU、分散AIデータセンターを一体設計します。
GECのモジュラー型電力・冷却・EPC技術と組み合わせ、閉域性、拡張性、高密度AI処理を両立するインフラを構想します。
- WORKLOAD-FIRST
- SOVEREIGN
- MODULAR
- DISTRIBUTED
SOURCE IMAGE / GEC PROFILE P.29 / MODULAR DATA CENTER CONCEPT
02 / WHY STANDARD LINK
箱ではなく、AIの実需要から設計する。
一般的なデータセンターが電力、ラック、冷却、回線から設計を始めるのに対し、Standard LinkはAIの目とEdge AIが何を取得し、どこで判断し、何を学習するかというPhysical AIワークロードから逆算します。
WORKLOAD見る・感じる
EDGE AI判断・制御
NETWORK閉域・分散
POWER高密度・冗長
COOLING空冷・液冷
AI CORE学習・配信
Edge-to-Core Architecture
Device Edge、Regional AI Node、中核AIデータセンターを一つの運用系として設計します。
Patent-backed Data Pipeline
見る、検知する、統合する、判断する、記録する、学習する工程を知財で支えます。
Infrastructure Integration
GECの電力・冷却・モジュラーEPCを、日本の用途・法規・パートナー体制へ統合します。
03 / THREE AI INFRASTRUCTURE SOLUTIONS
利用者ごとに、AIインフラのつくり方を変える。
機密性、地域課題、投資回収。それぞれの目的と実需要に合わせ、閉域性、配置、電力容量、冷却方式、拡張単位を組み替えます。
01 / PRIVATE AI INFRASTRUCTURE
機密データを外へ出さない、専用AI計算環境。
製造業 / 研究機関 / 医療 / 金融 / 重要インフラ / AI開発企業
- 閉域網・専用GPU
- 国内設置・顧客別データ分離
- PoCから段階拡張
- 知財・研究データ保護
02 / REGIONAL AI INFRASTRUCTURE
地域課題を解決し、災害時にも動き続ける分散AI基盤。
自治体 / 産業団地 / 港湾・空港 / 大学 / 地域電力 / 農業地域
- 防災AI・スマートシティ
- 地域内処理・共同利用
- 地域産業DX
- 再エネ・BESS連携
03 / AI INFRASTRUCTURE DEVELOPMENT
投資と容量を段階的に拡張するAIインフラ開発。
海外投資家 / デベロッパー / インフラファンド / ゼネコン / エネルギー会社
- モジュラー・段階投資
- Time to Revenue
- 高密度・液冷
- BESS・日本市場統合
04 / EDGE-TO-CORE DISTRIBUTED AI
現場で判断し、地域で束ね、中核で学習する。
すべての生データを常時集中送信するのではなく、現場で選別し、用途と契約に応じて必要な情報を段階的に共有します。
現場で認識し、即時に動く。
HOLONIC Eyes、カメラ、センサー、ドローン、ロボット、工場・農業設備、HOLONIC Edge AI。
- 即時認識・異常検知
- データ選別・ローカル保存
- 機器制御
- 通信断時の自律運用
地域単位で知能を束ねる。
複数現場を地域内で統合し、帯域と遅延を抑えながら共同利用できる中間層。
- 複数現場の統合
- 地域内データ共有
- 低遅延分析・中期保存
- 地域モデル運用
複数地域から学び、知能を戻す。
閉域・主権型の中核基盤で、長期保存、統合分析、学習、配信、監査を担います。
- AIモデル学習・シミュレーション
- 長期保存・統合分析
- モデル配信
- データガバナンス
- CAPTURE取得Camera / Sensor / Drone
- UNDERSTAND理解HOLONIC Edge AI
- SHARE共有Regional AI Node
- LEARN学習HOLONIC DATA CENTER
- DEPLOY配信Model Update / OTA
- IMPROVE改善現場精度を向上
05 / MODULAR AI DATA CENTER
小さく始め、需要に合わせて拡張する。
工場で製造・統合試験した電力、冷却、データホールの各モジュールを現地へ搬入し、現場施工と並行して展開します。初期投資を抑え、AI需要に応じて容量を追加します。
GEC REFERENCE CONFIGURATION
電力・冷却・データホールを、統合試験後に現地へ。
- POWER MODULE
- 625kW - 2MW
- DATA HALL
- 最大200ラック級
- COOLING
- 空冷 / 直接液冷 / ハイブリッド
- SCALE
- 1MW Podを段階追加
- DESIGN TARGET
- PUE 1.2水準の構成
数値はGEC参考構成です。実際の容量、ラック数、冷却方式、PUEは機器、気候、冗長性、用地、電力条件により異なります。
受変電、UPS、蓄電を案件条件に合わせて構成。
ラック、配電、監視、セキュリティを一体化。
密度と立地に応じ、空冷・直接液冷を選択。
PDF P.18の提供画像を掲載。右側の仕様一覧は公開Web向けに要点を再編集しており、容量・方式は案件条件により異なります。
TIME TO OPERATION / CONDITIONAL TARGET
運営開始まで、目標8ヶ月。
用地・電力・許認可・機器調達等の前提条件が整う案件において、工場プレファブと現場施工を並行する場合の目標です。完成・稼働時期を保証するものではありません。
20MW REFERENCE ARCHITECTURE
1MW Podを、需要に合わせて20基へ。
N+1の電力・冷却ブロックを想定した段階拡張イメージ。詳細な配管・設備構成は案件ごとに設計します。
FLEXIBILITY柔軟性
必要な容量から始め、需要に合わせて追加。
SPEEDスピード
工場製造と現場工事を並行し、早期稼働を目指す。
PREDICTABILITY予測可能性
統合試験済みモジュールで品質と工程を管理。
PDF P.30の要点を、公開Web向けの3カードへ再編集しています。
5ラックから始め、AI需要とともに拡張する。
Standard LinkのAIデータセンターは、巨大施設を一度に建設する方式だけではありません。工場、大学、病院、自治体、研究施設などに設置する数十kW級のAll-in-One AIノードから、625kW～2MW級の企業・地域専用AIデータセンター、さらに20MW級AIキャンパスまで、利用目的、電力条件、AI需要に合わせて段階的に拡張します。小型・コンテナ型のEdge AIデータセンターを、企業専用AI基盤や自治体AI基盤の入口として設計します。
必要な場所に、必要な規模のAI計算基盤を。
小さく始め、利用量と収益に合わせて増設する。
GEC REFERENCE / INTERNAL CUTAWAY
BASE DESIGNS
4つのベースデザイン
20フィート ISOコンテナ
5ラック / 27kW現場に近い場所で、低遅延の推論処理と機密データ管理を行う小規模AIノードの参考構成。
- 工場・大学
- 病院・自治体
- 防災・閉域AI
25フィート 非ISOモジュール
6ラック / 38kW限られた敷地へ導入しやすい、企業・研究用途向けの専用AI基盤。PoCから本番への拡張を支援します。
- 企業専用AI
- 研究開発
- 既存施設増設
40フィート ISOコンテナ
12ラック / 80kW企業・研究機関の本格的なAI運用に対応する、標準化されたモジュール型データセンターの参考構成。
- 専用GPU
- 企業閉域環境
- BCP・産業AI
45フィート 非ISOモジュール
14ラック / 94kW複数の施設・企業・自治体システムを接続する、地域分散AIノードの参考構成。
- 地域AI
- 港湾・空港
- 防災・地域DX
MODULAR GROWTH PATH
現場AIノードからAIキャンパスまで
5ラックの現場AI拠点から、20MW級AIキャンパスまで。同じモジュラー思想で、AI需要の成長に合わせて拡張します。
5～14ラック参考構成。工場・大学・病院・自治体の現場推論、閉域AI、BCP、低遅延処理へ。
2MW以下のGPUデータセンターを想定し、企業専用GPU、地域AI、高密度ラック、液冷、BESS、複数モジュール統合へ。
大規模学習、共同利用、高密度GPU、1MWポッド追加、複数クラスターの広域AI基盤へ。
DISTRIBUTED AI VALUE
なぜ、小規模対応が重要なのか。
PoC、現場推論、企業専用AIなど、必要な用途から始めます。
工場、病院、大学、港湾、自治体など、データが生まれる場所へ配置します。
ラック、電力、冷却、GPU需要の増加に合わせ、モジュール単位で容量を追加します。
各AIノードを閉域網、Regional AI Node、HOLONIC DATA CENTERへ接続します。
INTEGRATED FACILITIES
All-in-Oneに統合される主要設備
- 2N電力パス
- 2N UPS
- 統合DCIM
- アクセス制御
- 環境監視
- 自動切替スイッチ
- 火災検知
- 消火設備
- 換気
- 独立型除湿
- ラック・PDU
- InRow冷却
DESIGN FROM THE RIGHT SCALE
必要な規模から、AIインフラを設計します。
07 / AI-READY POWER & COOLING
AI時代の競争力は、GPUより先に電力と冷却で決まる。
高密度ラックへ安定した電力を届け、発生熱を設計どおりに排出できて初めて、AI計算資源は継続的に稼働します。
150kW / ラック級を含むGEC参考設計の要点をWeb用に簡略化。個別GPUモデルへの対応を保証するものではありません。
High-Density Power
- 高密度GPUラック
- UPS・BESS
- 冗長電源
- モジュラー電力ブロック
Liquid Cooling
- Direct-to-Chip
- CDU・温水ループ
- ドライクーラー
- 空冷・液冷ハイブリッド
Future-Ready
- GPU世代ごとの密度変化
- モジュラー増設
- 冷却構成の段階変更
- 省スペース・低TCO
ラック密度に応じた冷却方式の目安
| ラック密度 | 検討する冷却方式 | 設計上の視点 |
|---|---|---|
| - 40kW級 | 空冷 | 室内気流・ファンウォール |
| 40 - 50kW級 | 近接冷却 | InRow / Rear Door等 |
| 50kW超 | 液冷を検討 | CDU・施設水ループ |
| 100kW超 | Direct-to-Chip等 | 高密度熱回収・冗長性 |
目安であり、実設計はIT機器、気候、冗長性、水利用方針、運用条件により異なります。
08 / SOVEREIGN AI & SECURITY
データ、モデル、知財を国内で守る — ソブリンAI（Sovereign AI）基盤。
データを集めるだけでなく、誰が、何の目的で、どこまで利用できるかを設計します。閉域構成、保存、学習、配信、監査を一つのガバナンスとして扱います。
閉域網完全閉域網を含む要件別構成
データ分離顧客・用途ごとの論理／物理分離
国内保管データ主権と保管場所の明確化
アクセス制御権限・目的・利用範囲を管理
監査ログ操作・学習・配信履歴を保全
保存期間用途・契約に応じたライフサイクル
匿名化必要情報だけを上位層へ共有
モデル管理来歴・評価・配信先を管理
BCP分散配置と継続運用を設計
証拠保全改ざん防止と提出要件へ対応
09 / REGIONAL AI INFRASTRUCTURE
データセンターを誘致するのではなく、地域で使えるAI基盤を共につくる。
自治体、大学、地域企業、電力事業者と、平時の産業利用と災害時の継続性を両立する地域AIノードを構想します。
REGIONAL
AI NODE
AI NODE
自治体・大学
工場・物流
農業・地域電力
防災・重要インフラ
Disaster Resilience
河川・道路・斜面監視、ドローン捜索、災害映像解析、通信断時の地域内AI運用。
Regional Industry DX
農業、畜産、工場、物流、港湾、観光、交通の現場データを地域内で活用。
Energy Integration
再エネ、BESS、需要応答、系統余力、排熱利用、水使用抑制を案件ごとに検討。
Community Coexistence
騒音、排熱、水、景観、燃料、住民説明、地域雇用・教育まで事業設計へ含める。
10 / INVESTOR VALUE
段階投資で、AI需要と収益化の速度を合わせる。
設備容量を先に固定するのではなく、電力確保、アンカーワークロード、稼働時期、増設単位を同じ投資計画上で設計します。
Power-secured
電力容量、接続時期、BESS、再エネを統合。
Modular & Phaseable
625kW - 2MW単位等で需要に合わせ段階拡張。
AI-ready
高密度ラック、液冷、次世代GPUを想定。
Time to Revenue
工場プレファブと並行施工で早期稼働を目指す。
Anchor Workload
Physical AI用途と顧客ワークロードから需要を設計。
11 / STRATEGIC PARTNERSHIP
Physical AI設計と、電力・冷却・EPCを一つに。
Standard LinkのPhysical AI設計力と、日本市場での統合力。GECの電力・冷却・モジュラーEPC。両者の専門領域を一つの案件設計へ束ねます。
Workload & Japan Integration
- Physical AIワークロード
- AI画像解析・カメラ・Edge AI
- ドローン・ロボティクス
- 知財・データガバナンス
- 日本市場統合・用途設計
Power, Cooling & Modular EPC
- 電力インフラ・UPS・BESS
- 空冷・液冷
- モジュラー設計
- EPCM / MEP・建設
- 運用保守
- 2007
- GEC設立
- 約9MW
- 台湾AIデータセンター
合計IT負荷の公表実績 - MODULAR
- 電力・冷却・データホール
- EPC / O&M
- 設計・施工・運用保守
P.3に含まれる第三者の社名・商標は、GEC提供資料内の表示です。各商標はそれぞれの権利者に帰属します。
GEC EVOLUTION / PDF P.3–4
電力技術から、AI時代の統合エネルギー基盤へ。
GEC資料の沿革と事業変遷を、Standard Linkとの役割分担が伝わる範囲に絞って再編集しています。
- FOUNDATION
台北で設立。電源バックアップと供給網の技術基盤を構築。
- POWER DEPLOYMENT
大規模製造拠点への導入を通じ、電力設備の実装力を蓄積。
- GREEN ENERGY
グリーンエネルギー領域へ展開し、研究開発とEMSを統合。
- INTEGRATION
ハードウェア、ソフトウェア、設計、知財を一つの供給体制へ。
- AI ENERGY
Grand Energyとして、AIを活用したエネルギー設計・実装へ拡張。
上記はGECおよびStandard Linkの公表資料に基づくパートナー実績です。Standard Link単独の施工実績を示すものではありません。
戦略提携のプレスリリースを見る
12 / CURRENT STATUS
現在、どこまで進んでいるか。
実績、開発中、参考構成、将来構想を分けて表示します。建設中・稼働中と誤認させず、目標値と保証値を区別します。
| 項目 | 現在の状態 | 補足 |
|---|---|---|
| GECとの戦略提携 | PARTNERSHIP ESTABLISHED | 2026年4月に戦略的業務提携を公表 |
| 日本市場展開 | IN PROGRESS | 案件・協業パートナーを開拓中 |
| AIワークロード設計 | IN DEVELOPMENT | Physical AI用途から要件化 |
| モジュラーAIDC構成 | REFERENCE ARCHITECTURE | GEC参考構成。案件ごとに再設計 |
| 日本初号案件 | TARGET: FY2026 | 着手目標。建設中・稼働中ではない |
| 地域分散ノード | PLATFORM VISION | 自治体・大学・地域企業との構想 |
| Data Flywheel | PLATFORM DEVELOPMENT | 学習・配信・監査基盤を開発 |
8ヶ月は前提条件付き目標、PUEは設計目標、記載仕様は参考構成です。個別案件の保証値ではありません。
13 / CO-CREATION PARTNERS
ソブリンAIを、日本企業の手に。— 共創パートナー募集
データ・モデル・知財を国内に留めたままAIを活用する。それがソブリンAIです。当社は台湾GEC社との戦略的提携によるモジュラー型データセンター構築力と、エッジからデータ基盤までの垂直統合技術で、ソブリンAIの導入を「構想」から「実装」へ進めます。
私たちは共に取り組むパートナーを求めています——閉域環境で生成AI・AIエージェントの活用を目指す導入パートナー（製造・金融・医療・自治体）、土地・電力・施工を担う建設・展開パートナー、顧客への提案を共に行う販売パートナー。そして当社自身が第一号ユーザーとして、自社のAI開発・運用を同一基盤へ移行する方針です。
導入パートナー
閉域環境で生成AI・AIエージェントの活用を目指す企業・自治体
建設・展開パートナー
土地・電力・施工を担う企業
販売パートナー
顧客への提案を共に行う企業
13 / FAQ
よくあるご質問。
用途、規模、工程、閉域性、共同利用、投資条件は案件ごとに整理します。
通常のデータセンターと何が違いますか？
AIの実ワークロード、Edge、閉域網、学習、モデル配信までを一体設計する点です。設備容量ありきではなく、何をどこで処理するかから逆算します。
どの規模から始められますか？
案件条件により異なりますが、モジュラー方式により必要容量から開始し、需要に応じて段階的に拡張する構成を想定します。
8ヶ月で必ず稼働できますか？
必ずではありません。用地、電力、許認可、機器調達、施工条件等が整う案件で、工場プレファブと現場施工を並行する場合の運営開始目標です。
自社専用の閉域AI環境は作れますか？
要件に応じて設計可能です。データ区分、利用者、接続拠点、保存期間、学習利用、監査要件を確認して構成します。
自治体・大学との共同利用は可能ですか？
地域AI基盤としての共同構想に対応します。平時の産業利用、研究、防災、エネルギー、災害時継続性を一体で検討します。
投資案件として相談できますか？
用地、電力、アンカーワークロード、SPV、EPC、運営体制、増設計画を確認したうえで協議します。
14 / DESIGN FROM PURPOSE