Most installed data-center capacity cannot host the newest GPU racks — not for lack of a power contract, but because of rack density and cooling. FUJI EXCHANGE for DC is software that synthesizes latest-GPU-class compute from the servers you already run. Compute never leaves your data center. No new racks, no retrofit, no upfront cost. 既存データセンターの設備の大半は、最新のGPUラックを収容できません。電力契約が足りないのではなく、ラックの電力密度と冷却が合わないためです。FUJI EXCHANGE for DCは、いま稼働しているサーバーから最新GPU級の計算力を合成するソフトウェアです。計算はデータセンターの外に出ません。ラックの増設も改修も、初期費用も要りません。
AI compute is expensive and slow to get because most installed data-center capacity cannot take part in the latest-GPU market. The constraint is not the grid connection these facilities already hold. It is rack power density and cooling. AI計算力が高く、手に入るまで待たされるのは、既存データセンターの設備の大半が最新GPUの市場に参加できていないからです。制約は、これらの施設がすでに持っている系統接続ではありません。ラックの電力密度と冷却です。
An NVIDIA GB200 NVL72 rack draws about 120 kW, and liquid cooling is mandatory. Most halls were built for air-cooled racks, with floors, power distribution and cooling sized to match. NVIDIA GB200 NVL72は1ラックで約120kWを消費し、液冷が必須です。既存のサーバー室の多くは空冷ラックを前提に、床・配電・冷却が設計されています。
Average rack density across surveyed data centers remains below 8 kW, and relatively few facilities have any racks above 30 kW. The gap to the newest GPUs is more than an order of magnitude. 調査対象のデータセンターの平均ラック密度は8kW未満で、30kWを超えるラックを持つ施設もわずかです。最新GPUとの差は10倍以上あります。
A new US data center waits about four years for a grid connection on average, and about seven years in Northern Virginia. Building new is gated by the grid, not by construction. 米国でデータセンターを新設する場合、系統接続までの待ち時間は平均約4年、北バージニアでは約7年です。新設を律速しているのは建設ではなく系統です。
Sources:出典： Introl · Upsite Technologies (Uptime Institute 2024 survey) · Construction Owners (JLL 2026 Global Data Center Outlook)
FUJI EXCHANGE for DC installs as software on the servers you choose. It does not move computation between facilities and it is not a peer-to-peer network. It changes what your existing hardware can deliver. FUJI EXCHANGE for DCは、選んだサーバーにソフトウェアとして導入します。施設の間で計算を移すことはなく、P2Pネットワークでもありません。変わるのは、既存の機材が提供できる計算力です。
FUJI's AI management layer continuously profiles every server — response speed, bandwidth, reliability — and dispatches sub-divided jobs to the machines that fit them. Uneven hardware stops being a bottleneck. FUJIのAI管理層が、すべてのサーバーの応答速度・通信帯域・信頼性を常時評価し、細分化したジョブを適したサーバーへ配分します。性能の不揃いな機材が、ボトルネックではなくなります。
The synthesis layer tunes each server's CPU, memory and SSD configuration to fit the job, and reclaims the idle headroom inside machines you already run. No extra floor space. No extra power. 合成レイヤーが、ジョブに合わせて各サーバーのCPU・メモリ・SSDの構成を最適化し、稼働中の機材に眠っている未使用の領域を回収します。床面積も電力も追加しません。
Latest-GPU-class compute, synthesized from the CPUs in your existing fleet. CPU, GPU, memory and SSD are redefined and recombined in software, so your hardware's role is no longer fixed at the moment you bought it. 既存サーバーのCPUから、最新GPU級の計算力を合成します。CPU・GPU・メモリ・SSDをソフトウェアで再定義し、自由に組み直すため、機材の役割は購入した時点で固定されません。
FUJI AI connects directly to every server. There are no relay nodes and no hierarchy, and servers do not pass work between each other. FUJI AIはすべてのサーバーと直接つながります。中継ノードも階層もなく、サーバー同士で処理を受け渡すこともありません。
Each lever works on a different axis. They are independent, not multiplied together. 3つは別々の軸に効きます。それぞれ独立した効果であり、掛け合わせるものではありません。
AI management puts the unused headroom inside your running servers to work — up to ~3× the compute from the same machines, with no added racks, floor space or power. AI管理により、稼働中のサーバーに眠っている未使用の領域を活用します。同じ機材から最大約3倍の計算力を引き出し、ラック・床面積・電力は追加しません。
PoC target value, measured jointly with each operator. Not a guarantee. 事業者様と共同で計測するPoCの目標値です。保証値ではありません。
Offer latest-GPU-class capacity from facilities that cannot host the newest GPU racks — instead of competing only at legacy-tier prices. 最新のGPUラックを収容できない施設から、最新GPU級の計算力を提供できます。旧世代の価格帯だけで競う必要がなくなります。
Synthesized from CPU servers. Reduces dependence on scarce leading-edge GPU supply. CPUサーバーから合成します。供給が限られる最先端GPUへの依存を減らします。
Your fleet's configuration is no longer fixed at purchase. Re-shape compute, memory and storage capacity in software as the market shifts — without buying new hardware. 機材の構成は、購入した時点で固定されません。市場が変われば、計算・メモリ・ストレージの構成をソフトウェアで組み替えられます。機材を買い直す必要はありません。
Turning compute capacity into memory capacity is one example — not the limit of what can be reconfigured. 計算の容量をメモリの容量に振り替えることは、一例に過ぎません。
Operators who want into the latest-GPU market usually weigh a liquid-cooling retrofit against a new build. FUJI adds a third path that runs on the facility you already have. 最新GPUの市場に参加したい事業者様は、通常、液冷への改修と新設を比較します。FUJIは、いまの施設のままで進められる3つ目の選択肢です。
FUJI and a retrofit are not mutually exclusive: FUJI can run on the halls you do not convert, or bridge the period before a retrofit completes. FUJIと改修は両立します。改修しないホールでFUJIを使うことも、改修が終わるまでのつなぎとして使うこともできます。
The model is built so that an operator is never worse off for adopting FUJI. FUJIを導入したことで、事業者様が損をすることのない仕組みにしています。
Install on the servers you choose. No facility works, no network investment, no new hardware. 選んだサーバーに導入するだけです。施設の工事も、ネットワークへの投資も、新しい機材も要りません。
FUJI's fee is calculated on the net incremental revenue of the enrolled servers — never on the revenue you already earn. FUJIの手数料は、対象サーバーで純増した売上をもとに計算します。すでに得ている売上には一切かかりません。
Begin with a pilot on servers that earn nothing today, and measure the result together before scaling. No minimum term. いま売上を生んでいないサーバーで試験導入を行い、結果を一緒に計測してから拡大します。最低契約期間はありません。
FUJI EXCHANGE for DC is not a peer-to-peer network. Every workload is computed inside your data center, under your physical, contractual and regulatory control. Capacity is created without crossing a sovereignty boundary. FUJI EXCHANGE for DCはP2Pネットワークではありません。すべてのワークロードは、事業者様の物理的・契約的・規制上の管理下にあるデータセンターの中で計算されます。主権の境界を一切越えずに、計算力を生み出します。
For operators who want Advance-grade resilience, FUJI can build an optional peer-to-peer network closed inside your data center. It exists for protection only — it never moves computation outside the facility. FUJI Advanceのレジリエンスを求める事業者様向けに、オプションとして、データセンターの中に閉じたP2Pネットワークを構築します。これは防護のためだけのもので、計算を施設の外に出すことはありません。
Existing PyTorch code runs as-is — including code that calls .cuda() or device="cuda".
既存のPyTorchのコードがそのまま動きます。.cuda()やdevice="cuda"を使うコードも含みます。
Support for native CUDA C/C++ programs is on the roadmap. Today, GPU workloads written in PyTorch run on FUJI as they are. ネイティブのCUDA C/C++のプログラムには、今後対応する予定です。現時点では、PyTorchで書かれたGPU向けのワークロードがそのまま動きます。
FUJI provides a service environment with its own UI that you can adapt to your brand and offering. FUJIは独自のUIを備えたサービス環境を提供します。UIは事業者様の提供形態に合わせて変更できます。
Customer PoCs are underway with major data center operators in Japan. Tell us about your fleet — server mix, rack density, idle capacity — and we will size a pilot with you. 国内の大手データセンター事業者様とのカスタマーPoCが進行中です。サーバー構成・ラック密度・遊休設備の状況をお聞かせください。試験導入の規模を一緒に設計します。
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