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生成AIの拡大で研究開発の計算需要が跳ね上がり、科学の進め方そのものが「計算基盤の整備速度」に左右される局面に入った。理化学研究所が進めるスパコン「富岳」の後継「富岳NEXT」は、2030年ごろの稼働を目標に、AI for Scienceを支える国家級の計算インフラとして前倒しで動き出している。
富岳NEXT 開発体制が示す「AI対応への転換」
理化学研究所は2025年に入り、富岳の後継となるフラッグシップ計算機「富岳NEXT」の開発・整備を開始した。科学技術振興機構のScience Portalは、既存シミュレーションの実効性能を5〜10倍に高めつつ、AIに必要な性能でも世界最高水準を狙う計画だと伝える。背景には、シミュレーションにAIを重ねて仮説生成や実験設計まで加速する「AI for Science」が、計算資源を桁違いに要求する現実がある。つまり、研究の競争力は研究費だけでなく「計算を回せる国かどうか」で決まり始めている。
ハードウェア面では、CPUに加えてGPUなどの加速部を組み込む方針が前提になった。TECH+は、AIの学習・推論で実効性能50EFLOPS以上といった利用環境の実現が掲げられていると整理している。富士通は2025年6月18日、理研から基本設計を受注し、全体システムや計算ノード、CPU部を担うと発表した。さらに同社は、後継CPUとして「FUJITSU-MONAKA-X」（仮称）を富岳NEXTへ適用し、既存アプリ資産の継承と高速化を狙うとしており、従来のHPC資産とAI処理の両立が設計の核心になる。
2030年ごろ稼働へ 国際連携と「主導権」の課題
体制面では、GPUを含むAI計算の実装を現実解として取り込みながら、研究側のソフトウェア・アルゴリズムを同時に育てる構図が強まっている。理研は2025年8月22日、富士通とNVIDIAを加えた国際連携で富岳NEXTの開発体制を始動したと公表し、2025年度内に基本設計を終え、2026年度以降に詳細設計へ移る工程を示した。あわせて同機関は、米エネルギー省（DOE）傘下研究所を含む海外HPC拠点との連携も視野に、富岳NEXTを中核にしたエコシステム形成を進めるとしている。結局のところ、機械を作るだけでは成果は出ず、「動くアプリと人材」を先に揃えられるかが勝負になる。
一方で、AI計算の中核部品やソフトウェア基盤をどこまで外部技術に依存するかは、性能だけでは測れない論点だ。PC Watchは、富岳NEXTのシステムソフトウェアで可能な限りオープンソース採用を志向する動きを報じており、将来の運用や互換性、改善速度まで含めて設計段階から手当てする狙いがにじむ。理研は量子計算（QC）との連携にも触れており、HPC・AI・QCを組み合わせて計算可能領域を広げる構想が現実味を帯びてきた。供給網や輸出管理、運用コストの不確実性が残るなか、2030年までの数年は「性能目標」以上に「持続的に更新できる基盤かどうか」が試金石となるだろう。
