データセンターの“標準”が変わる
AI需要で一変、「従来型データセンターではデータも電力も収容し切れない」
AI技術の利用が広がることを受けて、データセンターの設計や立地に変化が生じている。データセンターのインフラや設備は、AI技術の利用拡大からどのような影響を受けているのか。
人工知能(AI)技術を利用することが当たり前になり、それがデータセンターの設計に世界規模で影響を及ぼしている。データセンター事業者や企業のデータセンター運用担当者は、設備の選定と管理の方法を見直さざるを得なくなりつつある。
商用不動産と投資運用管理を手掛けるJones Lang LaSalle(JLL)は、2024年1月に報告書「Data Centers 2024 Global Outlook」(2024年のデータセンターの世界的な見通し)を公開した。データセンターで運用するインフラや各種設備、データセンターの立地などにAI技術はどのような影響を与えるのか。報告書を基にまとめる。
従来型データセンターでは収容し切れない、巨大なAI需要
併せて読みたいお薦め記事
データセンターの最新動向
JLLは報告書で、企業のAI技術の採用が進むことで全世界のデータセンターのストレージ容量が2023年の10.1ZB(ゼタバイト)から2027年には21ZBに増加すると予測している。
JLLで欧州、中東、アフリカ(EMEA)地域の責任者とデータセンターソリューションのグローバルチェアを務めるジョナサン・キンゼイ氏は次のように語る。「データセンター業界は、消費電力量の増大に伴い、再生可能エネルギーの必要性に直面している。データセンターを運用する際の拡張性を確保しつつ、サステナビリティ面での目標を達成するには、戦略的にデータセンターの立地を選定することが最重要事項になる」
既存の送電インフラは、再生可能エネルギーへの移行を進めるときの障壁となる可能性があると、キンゼイ氏は指摘する。「将来の十分な電力量を確保するには、不動産の専門家がコロケーション事業者やクラウドベンダー、ユーザー企業と密接に連携することがますます重要になる」(同氏)
データセンター事業者が用意しなければならないコンピューティングリソースは今後も増加を続けるため、データセンターの設置面積や設備調達の計画に大きな影響を及ぼすとJLLは予測する。
「2014年頃に建設された一般的なデータセンターは、受電容量が10メガワット未満だった。ところが今や、100メガワットのデータセンターが建設されるようになった」とJLLは報告書で述べている。
JLLによると、冷却は平均的なデータセンターの電力使用量の約40%を占めるという。冷却コストを抑えるために、データセンター事業者は冷却方法を従来の空気冷却から液体冷却へと移行させつつある。
生成AIがデータセンターの設計と立地に及ぼす影響とは
生成AI(ジェネレーティブAI)の普及は、データセンターに必要な面積と電力量の増大に拍車を掛けた。それに伴い、さまざまな課題が生じている。例えば一般的な企業向けアプリケーションを実行する従来型のデータセンターと、AIアプリケーションの処理に特化したデータセンターでは、設計に大きな違いがある。
「AIアプリケーションに特化したデータセンターでは、処理するデータの種類や生成AIの技術進化に合わせて、電力設備の計画やコンピューティングリソースの設計を変更する必要が生じる可能性がある」と、JLLは指摘する。
AIアプリケーションはエネルギーを大量に消費する。データセンターの運用担当者は、データセンター設備のエネルギーの需要とサステナビリティ戦略のバランスを取る最適な方法を模索する必要がある。生成AIアプリケーションを稼働させるデータセンターの受電容量の要件は、300~500メガワット以上に及ぶこともある。データセンターの運用担当者は電力消費を抑える設計にするのと同時に、データセンターを設置する地域の自治体と連携し、再生可能エネルギーの利用を検討する必要がある。
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
米国TechTargetが運営する英国Computer Weeklyの豊富な記事の中から、海外企業のIT製品導入事例や業種別のIT活用トレンドを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド:人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か? PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える? 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
2
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
3
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
4
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
5
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
6
【漫画付き】ひとり情シス協会が明かす、RAG導入でしくじる企業「2つの共通点」
-
7
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる? 最高権限奪取の恐怖
-
8
「IBM iはDXのボトルネック」は誤解 意外と知らない今風モダナイズの効果
-
9
「朝8時にバッチが終わらない」データ爆発の危機をJPX総研はどう乗り越えたか
-
10
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない? 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー