- Gartner の調査によると、AI データセンターの電力要件は 2026 年までに 26% 増加するとのこと
- これは、成長を500TWHに限定した前回の予測より13％増加した。
- AI データセンターは現在、データセンターの総電力消費量の 31% を占めていますが、2027 年までに通常のサーバー電力需要を超えると予想されています
近年、人工知能チップの需要が急増しており、業界の主要企業はすべて、独自のデータセンターやコンピューティングクラウドを構築するためにインフラストラクチャ、トレーニング、コンピューティングハードウェアに投資しています。
より優れたより高速なチップは、汎用人工知能 (AGI) を解き放つ鍵であり、世界が AI エージェントから AI オペレーターに焦点を移す中で AI に流入する効率向上の鍵でもあると考えられていました。
多くの人がボトルネックの到来を予見していたものの、おそらく緩和されたと思われるボトルネックが、現在再び焦点となってきています。電力制約により、世界のデータセンターの将来の成長が制限される可能性があるということです。
チップの問題ではなく、2030年までのエネルギーパズル？
Gartner による最近のレポートでは、AI サーバーにはチップ供給の問題があるのではなく、将来のデータセンターの拡張を決定的に左右する可能性のある電力制限があり、対処しなければ 2030 年までに拡張が停止する可能性があることが示唆されています。
Gartner は、現在のデータセンターの電力需要は 132 GW に制限されていますが、2030 年までに 290 GW に達する可能性があると推定しており、エネルギー制約が間違いなく将来の AI データセンターの設計を支配することを示しています。
Gartner の主席アナリスト、Linglen Wang 氏は、「コンピューティング集約型のワークロードに対する需要の高まりにより、データセンターの電力が前例のないほど増加しています。一方、AI の能力は現在、電力の利用可能性によって制限されており、データセンターの電力セキュリティは、世界的な AI 競争においてマージンを拡大しマージンを保護するための新たな戦場となっています」と述べています。
現在の推計では、電力インフラプロバイダーのシュナイダーエレクトリックが描いた最も極端なケースさえも大人しく見える。
Nvidia の CEO である Jensen Huang 氏が、同社のチップが競合他社よりも優れている理由として電力効率をすでに検討し始めているのはそのためです。
最近のインタビューで ブルームバーグHuang氏は、データセンターと企業の消費者は同様に、電力が制約された将来において最大の価値を引き出すために、最大数の「ワットあたりのトークン」を求めるだろうと述べた。
発電規模の拡大やネットワークのアップグレードは、単に AI データセンターを構築するよりも複雑で時間のかかる取り組みになる可能性があり、ゴールドマン・サックスは、AI データセンターがもたらす追加負荷を考慮して、10 年末までに最大 7,200 億ドルのネットワーク支出が必要になる可能性があると見積もっています。
Gartner が経験したとおりに正確に展開されるかどうかはまだわかりません。しかし、あらゆる業界関係者が AI インフラへの支出を増やす意向を示しており、現在の電力需要 (565 TWh) が 2030 年までに 2 倍 (1,200 TWh) を超えるという予測は非常にあり得るシナリオであり、業界の焦点は、変化を考慮して時間の経過とともに生のコンピューティングではなく電力と効率の提供に移る可能性があります。
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