AI テクノロジーは二酸化炭素排出量とどのような関係があるのでしょうか?

現在、世界のビジネスで大きな波を起こしている大きなトレンドが 2 つあります。 1 つ目は、企業が生産性と業務効率を向上させるために主要なプロセスを自動化および最適化しようとしているため、人工知能 (AI) の使用が急増していることです。 2つ目は、悪化する気候危機とエネルギーコストの上昇による経済的影響です。

これら 2 つのメガトレンドの交差点にあるのが、控えめなデータ センターです。適切なデータ センターを選択すれば、将来の技術進歩に対応できるだけでなく、企業の環境への影響を大幅に削減することもできます。

デジタルインフラと環境への影響

AI テクノロジーでは、大量のデータをほぼ瞬時に保存および処理できるようにするために、デジタル インフラストラクチャへの多大な投資が必要です。 人工知能アルゴリズム、特にディープラーニング モデルには、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) や複数のソフトウェア フレームワークなどの大量のコンピューティング リソースが必要です。 GPT-3 大規模言語モデルで機械学習 (ML) を使用して、コンピューターが人間のような動作をするようにトレーニングするには、最大 12MW のデータが必要になり、コストは最大 300 万ドルかかる可能性があります。

その結果、デジタル インフラストラクチャのリソース、容量、スペースに対する需要が膨大になります。 汎用コンピューティング用に構築された従来のデータ センターの多くは、このような高密度のワークロードを処理するために必要な機器を収容できないため、企業は将来のニーズを満たすためにデータ センター プロバイダーを慎重に検討する必要があります。

さらに、AI テクノロジーに必要な高性能ワークロードに対応するために構築されたデータ センターには、広範な冷却機能を備えた強力なシステムが必要です。 これらの冷却システムは、従来のデータセンターの総エネルギーコストの 40% を占めると推定されており、政治的不確実性によりエネルギーコストが急騰するエネルギー危機の転換点において、リソースが大量に消費されます。

企業は、競争力を維持し、（利益を上げなくても）支払い能力を維持し、炭素削減目標を達成するという、ほぼ不可能な課題に直面しているようだ。 ここで、最新のデータセンターが役立ちます。

データセンターソリューション

データ センター プロバイダーの選択は長期的な決定であり、AI の需要が拡大し続ける中で発生する可能性のある財務、技術、環境への影響を企業が軽減したい場合、考慮すべき要素が多数あります。

高性能コンピューティング (HPC) 向けに設計された最新の専用「次世代」データセンターには、高密度戦略が採用され、進化する市場の変化に対応できる優れた接続性とセキュリティを備え、大容量のサービスに完全に対応できる必要があります。 これらの最適化された環境は、より高いコンピューティング能力とカスタマイズされた高密度ホスティングを提供し、顧客のワークロードとアプリケーションの急速かつ大規模な成長をサポートします。

しかし、理解すべき他の要素もあり、環境の不確実性というこの重要な時期に、デジタル インフラストラクチャの地理はこれまで以上に重要になります。

水力や地熱などの再生可能エネルギー源の余剰から恩恵を受けている国は、天然ガスに比べて大幅に安価な電力を安定して長期供給することができます。 同様に、気候が涼しく、気候が穏やかな国では、データセンター内の温度と湿度のレベルがより効果的に安定して維持されるため、エネルギー出力と汚染が削減され、最終的には炭素排出量も削減されます。

寒冷な気候の新しいデータセンターは、よりエネルギー効率の高い冷却システムを使用して設計できます。 たとえば、水の優れた熱伝達を利用して機器をより効率的に冷却する直接液体冷却や、データセンターから排出される熱い空気をすべてリサイクルし、余剰熱を地元のエネルギー供給業者が地域社会の家庭の暖房に使用できる熱回収技術機能などがあります。 これらはエネルギー効率が非常に高いプロセスであり、総所有コストを削減し、将来導入される可能性のある持続可能性や炭素削減基準に企業が適応するのに役立ちます。

要約すると、AI テクノロジーの台頭に必要な膨大なエネルギー需要は、企業が持つ ESG や関連する持続可能性の目標とはまったく矛盾しています。 この断絶の中心にあるのがデータセンターであり、AI を導入してエネルギーコストと二酸化炭素排出量を削減したいと考えている企業は、その場所を賢く選択するとよいでしょう。