データセンターの変化と新たな選択肢について解説

皆さんこんにちは！アプライド広域システム営業部です。

近年、データセンターのありさまが変わってきているのはご存じでしょうか。
AIの爆発的普及によりデータセンターに求めらるニーズは今大きく変動してきているのです。
本日はそんな時代の流れともいえるIT業界でのデータセンターの変化についてご紹介してまいります。

AIの普及が引き起こすデータセンターの大きな変動とは

生成AIの爆発的普及によってITインフラの定義は大きく変わりつつあります。

数千億のパラメータを持つ大規模言語モデル（LLM）の学習・推論に求められる計算リソースは、従来までの
サーバーリソースとは大きくかけ離れるほど膨大になってきております。

この異常とも言える市場過熱ぶりは、アメリカ4大テック【マイクロソフト、グーグル、メタ、アマゾン】を始め、日本でも現実的になってきているのです。
日本の生成AI市場は2030年までに2023年比で約20倍に成長すると予測されており、インフラ需要の確保は経営戦略上の最優先課題となっています。

しかし、この拡大路線の先に、これまでの資金力だけでは突破できない「物理的な壁」が立ちはだかっています。

巨大DCを襲う「三重苦」なぜ大規模計画は停滞するのか

現在、ハイパースケールのデータセンター（DC）の構築は、資本を投じれば解決できるフェーズを過ぎ、深刻な物理的制約に直面しているのです。
米国では計画された140件のプロジェクトのうち約半数が「電力」「資材」「人材」の不足により遅延・中止に追い込まれる事態となっています。
大規模DCが直面する「三重苦」の正体は以下の通りです。

電力需要の指数関数的増加：電力広域的運営推進機関（OCCTO）の予測によれば、日本のDC電力需要は2025年度の47万kWから、2034年度には616万kWへと「約13倍」に急増するとの見立て。2030年にはDC消費電力が日本の総電力消費量を上回る可能性すら指摘されています。
人材・サプライチェーンの課題：AIを運用、活用する人材の不足。日本だけでなく世界中で半導体メモリ（主にDRAMやNANDフラッシュメモリ）の激しい取り合いで部材確保が困難。
冷却技術の限界とコスト：従来の空冷システムでは生成AIを十分に稼働させるために必要なハイパワーGPUマシンの大規模導入には不十分。
液冷システムなどの導入による冷却が必要。しかしコスト面では従来よりも大きく負担はかかる。

上記の三重苦によりデータセンターの建設はよりハードになっているのです。

都市集中から地方・再エネ分散へ

データセンターは首都圏・大阪圏の系統制約や災害リスクを回避するため、より冷涼な気候、より広大な土地、そして豊富な再生可能エネルギー（洋上風力や地熱等）を確保できる
地方へと建設のブームが移っております。
北海道（石狩・苫小牧）、九州（熊本・福岡）、東北（秋田）等への立地分散が政府方針（最大300億円の地方拠点整備補助金など）と連動して進んでいます。

まとめ

データセンターは過去・現在で求めらるニーズ、適した環境が大きく変動してきています。
建設へのハードルは高くなってきていますが、ITが発展する中で新たな選択肢も浮上してきております。
最後にその選択肢を2つご紹介いたします。

持続可能なIT基盤としてマイクロデータセンターという選択肢

データセンターという巨大なインフラ構築には長い期間莫大の費用がかかってきます。
そこで見えてきたのは、ある程度まとまった計算リソースを現場や各拠点に直接導入するマイクロデータセンターの導入という選択肢です。
マイクロデータセンターは工場で組み立て → 現場に設置 → 電源を挿すだけで稼働が可能なのです。
またマイクロデータセンターの利点として工場・物流・医療などの現場では、 クラウドに送ると遅延・コスト・セキュリティが問題になる。
→ ローカルの環境・現場でAI処理が可能になるといった利点もあります

大規模AIに特化したデスクサイドでのGB300という選択肢

データセンターの話から少し逸れますが、大規模AIを稼働させるためにはデスクサイドでのハイパフォーマンスコンピュータの導入というのも一つ有効な手段です。
そこで今話題のNVIDIA DGX Stationアーキテクチャを採用した、AI開発向けのデスクトップのご紹介です。

今話題のNVIDIA DGX Stationアーキテクチャを採用したAI開発向けデスクトップ、「MSI XpertStation WS300」

本製品は、最新の「NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip」を搭載。大容量メモリ、高速ネットワーク、そして最適化されたAIソフトウェア環境をワンパッケージに統合しています。製品ページでも紹介されている通り、大規模AIの推論や追加学習、高負荷なシミュレーションなどを、手元のデスクサイドで快適に実行できる強力なプラットフォームです。

⇒GPUメモリ不足を超える。748GB搭載「MSI XpertStation WS300」で始めるローカル大規模AI