Rableupは7月14日、国際電気通信連合（ITU）主催の「AI for Good Global Summit 2026」で、大規模AIインフラの運用事例を紹介したと発表した。発表では、GPU単体の性能ではなく、ハードウェア、ソフトウェア、ネットワークをまたぐ全体最適が重要になるとの考えを示した。

AI for Good Global Summitは、ITUがスイス政府と50以上の国連機関と共同開催するAI関連イベントだ。第7回となる今回は、7月7日から10日までスイス・ジュネーブのPalexpoで開かれ、170カ国から1万2000人超が参加した。

RableupのCTO、キム・ジュンギ氏は初日の7月7日、ITU-T SG13（未来ネットワークおよび新興ネットワーク技術）傘下のワークショップ「The Future of AI Native Communication Networks」で、15分間のセッションに登壇した。

SG13は、通信ネットワークとAI技術の融合を扱う組織だ。今回のワークショップでは、AIを活用してネットワーク運用の高度化を図る「AI for Network」と、大規模AIワークロードに対応する基盤としてネットワークの進化を議論する「Network for AI」の両面が取り上げられた。

キム氏は、AIインフラの大規模化が進むほど、GPU単体の性能よりも、ハードウェア、ソフトウェア、ネットワークを横断するクロススタック最適化が重要になると説明した。あわせて、科学技術情報通信部主導の「独自AIファウンデーションモデル」プロジェクトでのインフラ運用経験を実証事例として共有した。

キム氏は「大規模AI学習環境では、GPU1台ごとの性能より、スタック全体をどう設計し、どう運用するかが実効性能を左右する」と述べた。その上で、「今回の発表を通じて、実務の現場で検証したインフラエンジニアリングの経験を、国際標準化の議論の文脈で共有できた」とコメントした。