「算力の蓄積」から「算力のオーケストレーション」へ：Phancyが中国のAI基盤を再定義する方法

誰も予見できなかった転換点

長年、AI基盤における競争の論理はシンプルでした。最も多くのチップを持つ者が勝つ——というものです。より多くのGPUは、より強い性能、より大きな学習能力、そして最終的にはより強い競争優位性を意味していました。しかしその時代は終わりました。そして新しい時代が静かに始まっています。

2026年6月15日、世界的な成長コンサルティング大手であるFrost & Sullivanは、「2026年AIインフラストラクチャオーケストレーションプラットフォーム白書」を発表し、その調査結果は業界に明確なシグナルを送りました。AI基盤の未来は、もはや生の計算能力の量ではなく、それをどれだけ知的にオーケストレーションできるかにかかっている、というものです。

中国のAIブームの裏にある不都合な真実

中国の爆発的なAI成長の表面の下には、構造的な危機が潜んでいます。大規模モデルのアプリケーションが企業全体で急速にスケールする中、「マルチチップ共存」問題が浮上しています。企業はNVIDIA、Ascend、Cambricon、Hygon、そして増え続ける国内チップベンダーからのハードウェアを——すべて一つ屋根の下で、すべて互換性のないソフトウェアスタックとともに——運用しています。

その結果は？GPU利用率が慢性的に30%を下回っているのです。つまり、高価な計算ハードウェアの70%以上が、常に何らかの形で遊休状態、または低利用状態にあるということです。断片化されたソフトウェアスタック、増大するモデル適合の複雑さ、ハードウェアの異種混在性を加えると、大規模な非効率という結果が生まれます——これは中国のAIの野心が最も勢いに乗っている今、その速度を鈍らせる恐れのある障壁です。

登場するPhancy：オーケストレーションの先駆者

この背景の中で、Phancy Group（6682.HK）は際立ったソリューションとして台頭してきました。Frost & Sullivanの白書は、異種ハードウェアへの対応、きめ細かな制御、本番グレードの実行力という3つの中核的な観点から主流のAI基盤プラットフォームを評価し、PhancyのRise vGPUに、評価全体において最高の成熟度レベルであるTier 1 主導プラットフォームという称号を授与しました。

これは小さな評価ではありません。Tier 1のステータスは、Rise vGPUが3つの基準すべてを同時に満たしていることを意味し、これは市場で数少ないプラットフォームしか達成できていないことです。

Rise vGPUを他と異なるものにしているのは何か？

Rise vGPUは、AI基盤を断片化された低効率のデバイスレベル管理から、統一されたソフトウェア定義の制御プレーンへと根本的に転換させます。具体的には以下のような内容です。

• 包括的な異種管理 — NVIDIA、Ascend、Cambricon、Hygonを含む10以上の主流GPU/NPUベンダーを統一的にオンボーディング
• 超微細なリソース分割 — サブGPUレベルの計算能力とMB単位のメモリ粒度でのスライシング
• 大幅な利用率の向上 — 安全なオーバーサブスクリプションと時空間多重化により、GPU利用率が業界平均の30%未満から70%〜90%へ向上
• インテリジェントな精密スケジューリング — 優先度、トポロジー、負荷、リソース認識に基づく多次元アルゴリズム
• 本番グレードのSLA保証 — 重要な推論ワークロードに対して、確約可能かつ検証可能なSLA保証を提供する決定論的実行レイヤー
• フルライフサイクルの運用性 — GPUリソースを真に運用可能なデジタル資産に変える、包括的な監視、計測、コスト配分機能

ModelHub：パズルの欠けていた最後のピース

Rise vGPUは計算レイヤーを担いますが、モデルレイヤーはどうでしょうか？そこで登場するのがPhancy ModelHubです。白書における企業グレードのモデル管理プラットフォーム評価において、ModelHubは評価された全プラットフォームの中で最高の総合スコアを獲得しました。

ModelHubは3つの重要な領域で優れた実力を発揮します。

• モデルとチップの互換性
• 実行の安定性とパフォーマンス
• モデルとGPUの協調・スケジューリング

Rise vGPUとModelHubが合わさることで、計算リソースのスケジューリングからビジネスの提供まで、完全なフルスタックAI基盤が形成されます。この組み合わせにより、モデルのオンボーディング、展開の最適化、推論サービス、バージョンガバナンスをカバーするシームレスなクローズドループのプロセスが実現し、企業のAI導入のハードルを大幅に下げています。

CEOのビジョン

Phancyの創業者兼CEOであるDai Wenyuan博士は、はっきりとこう述べています。

「Frost & Sullivanの白書は、AI基盤発展における転換点を正確に捉えています。私たちは、AI業界における次の競争力の波は、算力オーケストレーション効率の体系的な改善から生まれると考えています。私たちは今後も異種計算資源の統一スケジューリングとモデルエコシステム運営に注力し、顧客および業界パートナーと緊密に連携しながら、中国のAI産業を『算力の蓄積』から真の『算力のオーケストレーション』の時代へと前進させていきます。」

これは単なる企業のレトリックではありません。Phancyの実績がそれを裏付けています——同社は中国の機械学習プラットフォーム市場で8年連続1位にランクされ、2026年初頭には70億人民元を超える収益を報告しつつ、利益化にも成功しています。

中国を超えて重要である理由

異種AI基盤の課題は中国だけのものではありません。世界のAI業界が加速する中、すべての大企業が同じジレンマに直面しています。それは、それぞれ独自のエコシステムを持ち、それぞれ独自のソフトウェアスタックを必要とする、増え続けるAIチップの群れです。それらすべてを効率的に、確実に、そして大規模にオーケストレーションできる能力は、企業AIにおける決定的な競争優位性として急速に確立されつつあります。

PhancyがFrost & Sullivanから受けた認定は、「算力オーケストレーション」というパラダイムが未来のトレンドではなく——今まさに起こっており、中国がその先頭に立っているというシグナルです。

結論

単純にGPUを積み増すことでAIの課題を解決する時代は終わりました。次のAI時代の勝者となるのは、手持ちのリソースでより多くを実現できる者——つまり、精密さ、知性、効率性をもって異種計算資源をオーケストレーションできる者です。PhancyのRise vGPUとModelHubは、まさにその能力を体現しており、Frost & Sullivanから受けたTier 1の認定は、中国のAI基盤産業における一つの節目となる出来事です。

算力の蓄積から算力のオーケストレーションへ——この革命はすでに始まっています。