生成AI基盤の「消費電力と発熱量」問題 解決の鍵は“置き場所”にあった：生成AI活用で見直されるデータセンターの形

企業のAI活用で課題になるのは「活用のための基盤」の構築だ。GPUや高性能なサーバを使う場合、コストや設置場所、電力供給、冷却設備など課題は多い。そこで注目されているのがデータセンターの新たな形「コンテナ型データセンター」だ。

[TechTargetジャパン]

　企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）戦略において、最も注目されているのは「生成AI（人工知能）」で間違いないだろう。

　クラウドベンダー各社がさまざまな生成AI関連ツールを提供しており、それらを活用した事例は無数にある。一方、レスポンスの速さや扱うデータの機密性などの理由からオンプレミス環境で生成AIの開発、導入を進める企業もある。そこで直面する課題が、物理的な環境の構築だ。

　生成AIには一般的に大量のGPUを搭載したサーバファームが必要になる。それらの性能を十分に発揮させるためには電力供給能力や冷却能力など厳しい要件を満たされなければならない。サステナビリティ（持続可能性）も考慮する必要がある。データセンター事業者も設備の増強を進めているが、大掛かりな工事が伴うことから、実際にサービスが提供されるまでには3〜5年といった長い時間がかかる。

　こうした状況の中で話題になっているのが「コンテナ型データセンター」だ。これは文字通り貨物コンテナサイズのデータセンターで、「生成AI基盤の置き場所」として注目されているという。有識者に詳しい話を聞いた。

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