AI時代のデータセンターが直面する課題と投資戦略

人工知能アプリケーションは、大規模なコンピューティング能力によってサポートされる必要があります。これは、より大規模で機能豊富なデータセンターを意味します。

人工知能の応用が増加するにつれて、これらのテクノロジーによって引き起こされるデータの急増に対応するために、データセンター市場は急速に成長しています。モノのインターネット (IoT) デバイスなど、すでに利用可能な膨大なテクノロジーに人工知能を追加すると、さらに多くの顧客データが生成され、データ量が飛躍的に増加します。

結局のところ、これらのデータはすべてどこかに存在する必要があり、組織はデータセンターに移行することになります。

シェール社イノベーション担当ディレクターのケビン・シュトフマン氏は、人工知能によってコンピューティング能力の需要が増大し、人工知能専用のハードウェアへの投資、新しいデータセンター設計の採用、エッジコンピューティングなどの新興テクノロジーの探索が必要になると説明しました。 。

「人工知能アプリケーションは、複雑な深層学習モデルをトレーニングするときに多くのコンピューティング能力を必要とします」とシュトフマン氏は言います。人工知能の普及が進むにつれ、増大するコンピューティング能力の需要をサポートするために、より多くのデータセンターが必要になります。 「

AI 主導のアプリケーションではモデルのトレーニングと改善に大量のデータが必要となるため、人工知能の導入によりデータ ストレージの要件も増加します。

Shtofman 氏によると、データを保存する必要があるとのことです」 「このデータには大容量のストレージ容量が必要です。したがって、データセンターは増大する需要に対応するためにストレージ機能を拡張する必要があります。」

シュトフマン氏は、人工知能アプリケーションがますます普及するにつれ、次のように付け加えました。また、リアルタイムの処理と意思決定の必要性も高まっています。これにより、データを集中型のデータセンターに送信するのではなく、ソースに近い場所で処理するエッジ コンピューティングが台頭しました。したがって、この傾向をサポートするには、より多くのデータセンターをエッジの近くに構築する必要があります。

AI 主導のコンピューティング能力の需要

ジョーンズ ラング ラサールのテクノロジー担当マネージング ディレクターであるアンディ・クヴェングロス氏は、人工知能の機能が日常のテクノロジー機能と統合されているため、人工知能は日常のテクノロジーの機能と統合され、インテリジェンスが爆発的に消費者レベルに達すると予想されます。 「使用がより一般的になるにつれて、データセンターのコンピューティング能力に対する膨大な需要につながるだろう。これらのモデルの実行とトレーニングには大量のコンピューティング能力と大量のリソースが必要であり、そのためブレークスルーを実現できる企業が制限される」とCvengros氏は述べた。 ." 数量."

AI に必要なサーバー コンピューターの密度も大量の熱を発生するため、これに対処するために液体冷却の技術革新が発展しています。この需要の高まりに応えるため、クラウド コンピューティング企業は、わずか数年で数百メガワットの電力を獲得できる開発プロジェクトを積極的に探しています。

Cvengros 氏によると、「一次データセンター市場で利用可能な電力容量は枯渇しており、二次および三次市場はこの機会を利用して拡大できる可能性があります。」 「

Cvengros 氏は、大手クラウド コンピューティング企業が自社構築およびリース データセンター モデルを採用していると指摘しました。ハイパースケール クラウド ユーザーとコロケーション プロバイダーは、ほぼすべての市場で、サポートする高性能の土地サイトを見つけるために奔走しています。これらは巨大です。」

10 年前、10 メガワットを必要とするデータセンターは非常に大規模であると考えられていましたが、2023 年までに 100 メガワットを超えるデータセンターの建設が発表されることは珍しくありません。土地、電力、サプライ チェーンの制約により特定の市場にデータ センターを構築できない場合、データ センター全体をコロケーション プロバイダーから借りる場合があり、ニーズが小さい小規模企業にとっては十分なスペースを見つけるのが困難です。

クラウド サービス プロバイダーやデータ センター オペレーターなどの主要な関係者

シュトフマン氏は、人工知能コンピューティングによって生成される需要に応じてデータ センターを確実に成長させる上での主な関係者は、データ センター オペレーター、クラウドであると述べました。サービス プロバイダー、ハードウェア メーカー、政府機関、規制当局、データ サイエンティスト、人工知能研究者が含まれます。

データ センター オペレーターは、サプライサイド データ センターの物理インフラストラクチャの管理と保守を担当します。プロバイダーの AI アプリケーションクラウド サービス プロバイダーは、オンデマンドで提供されるコンピューティング リソースとインフラストラクチャによってサポートできます。コンピューティング能力、ストレージ、ネットワーク機能など、AI コンピューティングによって生成される需要を満たすには、十分な機能を備えていることを確認する必要があります。 #同時に、ハードウェア メーカーは、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) やテンソル プロセッシング ユニット (TPU) など、供給側の人工知能コンピューティングに必要な特殊なハードウェアの設計と製造を担当します。同社は「増大する需要に対応するために、これらの特殊なコンポーネントの適切な供給を確保する必要がある」と述べた。世界的なサプライチェーンに関する最近の問題を考慮すると、これはより高いリスクです。 「

Cvengros は、パンデミック中のサプライ チェーンの課題と地政学的な緊張により、データ センターの構築と運営に必要なコンポーネントが遅れていることに同意しました。これにより、建設スケジュールが遅れましたが、需要が依然として強いため、ユーザーは以前のシステムに移行しています」

2023 年末か 2024 年末までに、空きパイプラインの新規供給の大部分がプレリースになると予想されます。大量のサプライチェーン在庫を持つサプライヤーは、ハイパースケール ビジネスを獲得するための競争で目立つことになります。

投資計画を策定する

データセンターを拡張する前に、市場と人工知能コンピューティングのニーズについて徹底的な調査と分析を行うことが重要であり、それがシュトフマン氏が強調したことです。 「これは、投資が市場のニーズと一致しており、投資収益率への明確な道筋があることを証明するのに役立ちます。この市場は非常に繁栄しているようで、複数の交通手段や役割タイプが関与しているため、エッジ コンピューティング テクノロジーの使用が必要です」 ."

この市場は他のサイクルよりもはるかに速く変化するため、包括的な戦略を開発し、頻繁に更新することをお勧めします。 「データセンター資産には、非常に特殊なインフラストラクチャ、設計、および現地の法律への準拠が必要です。初心者にとっては、経験豊富なパートナーと協力することがベスト プラクティスであり、このタイプの構築は向いていません。」

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