レノボ、張家口にハイブリッドAIトークン工場を発表

レノボは、工場が電力や鉄鋼をつくるようにトークンを量産しようとしています。2026年11月10日、中国のレノボ・グループは河北省の張家口で「レノボ万全（Wanquan）」ブランドと「ハイブリッド・トークン工場」を発表し、市政府と、最初の「マザー工場」を建設する協定を結びました。トークン（中国語で「詞元」）とは、AIモデルが処理するテキストの単位で、利用量の計測と課金の基準にもなります。QbitAIと科技日報（Keji Ribao）によると、計画は年間2000兆トークンの生産を目指していますが、数字はいずれも現時点ではレノボが公表した目標です。

レノボは張家口で具体的に何をつくるのか

科技日報（2026年11月11日付）によると、レノボと張家口市は11月10日に協定に署名し、最初のマザー工場の立地が決まりました。第1期では、1万5000 Pの異種混合計算クラスターと約100 MWの計算センターを整備する計画です（「P」はレノボが使う計算能力の単位で、両メディアとも詳しい説明はしていません）。QbitAI（2026年11月14日付）はレノボ上級副社長の戴煒（Dai Wei）氏の説明として、この段階の工程は2027年で、2030年までに規模を10倍以上に拡大する計画だと伝えています。

• 年間生産量：2000兆トークン超。QbitAIの換算では1日あたり約5.5兆トークン。
• ピーク時の処理能力：毎秒2億トークン。科技日報は1日あたり10万人の同時利用に対応できるとしています。
• コスト目標：100万トークンあたりの総合コストを70％削減。
• 処理能力と品質の目標：毎秒の生産量を5倍に、「良品トークン」率を99.9％超に。
• エネルギー目標：併設する計算センターのPUEを1.1未満に。

PUE（電力使用効率）は、データセンター全体の消費電力に対するサーバーに実際に届く電力の比率で、1に近いほど冷却などで失われる電力が少なくなります。「良品トークン率」はレノボ独自の指標で、科技日報は低品質なトークンを除外する手段だと紹介しています。QbitAIによれば、レノボは「有効トークン」を強調しており、重要なのは生産量ではなく、タスクが一度で正しく完了するかどうかだとしています。

なぜ「ハイブリッド」な生産なのか

背景には、需要の急増と予算への不安があります。QbitAIが引用する中国国家データ局のデータでは、中国の1日あたりのトークン呼び出し量は2024年初めの1000億から2025年末に100兆へ、2026年3月には140兆を超えました。中国信息通信研究院（CAICT）は2026年6月に500兆超と伝えています。一方で企業は慎重になっています。QbitAIが紹介する経済観察報によると、ある中堅銀行は上半期にトークンへ約900万元を支出し、前年のIT予算の8％に相当しました。またマッキンゼーの調査では、回答者の約5分の1が、運用コストのためにAI利用を制限したと答えています。

QbitAIによると、レノボの答えは3つの軸での混合供給です。供給源では、自社で生産するプライベートなトークンを主体に、認可された公共サービスで補います。アーキテクチャでは、軽いタスクは端末、遅延に敏感なタスクはエッジ、弾力的な需要はクラウドで処理します。モデルでは、品質とコストの要件に応じて、オープンウェイトのモデルと独自のクローズドモデルを使い分けます。レノボは、電気のようにトークンを届け、企業は背後の機器や配分を気にせず接続できる姿を目指しています。

QbitAIによれば、この組み合わせは2つのソフトウェアが制御します。「Token Engine」は、同じ機器でのモデルと計算の動的な混在配置、タスク単位のリソースプール、インテリジェントなモデルルーティングを組み合わせます。レノボのクラウド「xCloud」に組み込まれた「Token Hub」は、要求ごとに、必要な品質、データの境界、遅延、コストに合うモデルと計算資源を選びます。セキュリティ面では、テスト済みモデルのホワイトリスト、通信経路で機密情報を遮断する「Token Trust」、そしてプラットフォーム側が内容を読めない信頼できる実行環境（TEE）での処理が発表されています。

レノボはどうやってコストを下げるのか

科技日報とQbitAIは、3段階の最適化を紹介しています。第1段階はハードウェアで、スーパーノードとクラスター通信の最適化を土台とした異種混合計算ソリューション「問天（Wentian）」により、レノボは計算効率が30％以上向上するとしています。第2段階は計算センターのライフサイクル全体のコストで、モジュール式のプレハブ工法、一体型の全液冷、再生可能電力の直流制御に加え、張家口で機器の回収・再利用ラインを設ける計画です。第3段階は利用面で、モデルルーティングにより、単純なタスクに高価なモデルを使わないようにします。

QbitAIによると、レノボ副社長の姚振宇（Yao Zhenyu）氏は、社内のAI活用で総合コストの約70％最適化をすでに実現したと述べています。これらの数字はレノボ自身のものです。私たちが読んだ限り、QbitAIも科技日報も第三者による検証には触れておらず、投資額も示していません。

なぜ張家口なのか

張家口は北京から100キロメートルあまりの距離にあり、エネルギーと計算基盤を併せ持ちます。QbitAIによると、2025年末時点で再生可能エネルギーの設備容量は4500万キロワットを超え、地域の電力設備容量の約9割を占めます。また50を超えるデータセンターと107万ラック超の標準ラックが稼働しており、国家プロジェクト「東数西算」の京津冀ハブの重要な拠点でもあります。冷涼な気候、有利とされる電気料金、北京への低遅延が運用コストを下げます。QbitAIは、2026〜2030年の5カ年計画が、再生可能電力と計算の連携を促し、中小企業の計算コストを下げる方針を掲げていることにも触れています。

レノボは3つの事例を示していますが、いずれも同社が発表した計画や数字です。長沙では、湖南広電（Hunan Broadcasting）とAI生成ショートドラマ向けのトークン工場を計画しており、制作コストの50％削減、制作期間の60％短縮、月1200時間超の完成コンテンツ、1万人超のクリエイターの集約を目標とします。上海健生の教育プロジェクトは600校超の小中学校が対象で、授業、試験、長期休暇で負荷が大きく変動し、未成年者のデータ保護も必要です。そして甘粛省慶陽の燧弘華創計算センターは、最初に挙げられた運用事例で、総合利用コストを約30％削減し、単一モデルで1日200万回超の呼び出し、20億トークンを処理するとされています。

日本の企業にとって何が変わるのか

このプロジェクトがまず示すのは、トークンのコストが独立した管理指標になりつつあることです。消費したトークン数ではなく、成功したタスクあたりのコストを測り、単純なタスクは小さなモデルへ回し、大きなモデルは必要な場面に限ります。数時間にわたって推論を続ける企業向けAIエージェントでは特に重要です。また、中国のインフラ企業がサーバーではなくトークンサービスをまるごと売ろうとしていることも分かります。中国国外の計算価格への影響は、今後を見る必要があります。

最後に注意点です。第1期は2027年以前には見込まれておらず、発表された性能は実測値ではなく目標です。また、読んだ資料では、長沙、上海、慶陽の事例は張家口工場の顧客として発表されたものではありません。約束された「良質なトークン」が数字どおりになるかは、実際の運用結果の公表を待つ必要があります。