データセンター市場はAIの爆発的な増加に向けて準備を整えている

データセンター市場はAIの爆発的な増加に向けて準備を整えている

最近、人工知能分野での成功事例や投資発表が急増し、ビジネス界の注目と関心を集めています。

最近の AI メディアの熱狂を考慮すると、Omdia の新しい調査によると、データ センター市場では生産性の向上とコストの削減を約束する AI の実用的なアプリケーションに対する認識が高まっていることがわかります。研究者らによると、これまでの総合的な証拠は、これが単なる一時的な流行ではないことを示唆している。

マルチテナント型とシングルテナント型の両方のデータセンタープロバイダーを含むコロケーション事業は、この新たな AI 成長の波から恩恵を受けると予想されます。

これらの企業の中には、ラック電力密度を高めるためにすでにデータセンターの設計を調整しているところもあります。 AI トレーニング用に構成されたサーバーの電力消費量は、科学研究に使用される高性能コンピューティング (HPC) クラスターの電力消費量とほぼ同じです。

「最高のラック密度と液体冷却を提供できるコロケーションプロバイダーが、データセンタースペース市場で優位に立つことになるだろう」と、オムディアの主席アナリスト、アラン・ハワード氏は語った。

Omdia プロジェクトの調査によると、ホスティング市場は引き続き力強く成長しており、AI ハードウェアの普及がさらなる成長の原動力となる可能性があるとのことです。

Omdia のマネージド サービス トラッカー 2023 によると、マネージド サービス業界は非常に健全であり、5 年間の CAGR は 9.4% で、2027 年までに 652 億ドルに達すると予想されています。

AI ハードウェアの導入がどれだけ加速するかに応じて、コロケーション データ センターの収益は今後数年間で大幅に増加する可能性があります。

世界のトップ 3 のホスティング プロバイダーは、Equinix、Digital Realty、NTT Global Data Centers (NTT GDC) です。 Omdia の「データセンター建設トラッカー - 2023 年上半期」に詳細が記載されているように、同社は 700 を超えるデータセンターを運営しており、100 を超える建設プロジェクトが進行中です。

Omdiaのマネージドサービストラッカー2023によると、これら3社は2022年の総収益416億ドルの33%を占めています。

すべてのデータセンターがAIや高性能コンピューティング機器に対応できるわけではないが、これらの企業や他の多くの著名なコロケーションプロバイダーは、この新たな成長傾向を予測していたとオムディアは述べた。

過去数年間に建設された、そして建設中の多くのデータセンターは、これらの高密度機器ラックに対応するように設計および構築されています。

これらのデータ センターの設計とアーキテクチャの特徴には、高密度の電力配分管理と、サーバーを保護するための熱管理のための精密冷却が含まれます。

場合によっては、コロケーションの顧客はチップに直接液体冷却を希望します。そのためには、顧客に液体冷却ループを提供するための特別なデータセンター配管設計、または最も高温のサーバーを非導電性の液体に浸す浸漬冷却タンクを設置するオプションが必要になります。

ハワード氏は次のように結論付けています。「これらの高度なデータセンター運用特性を実現するのは、気の弱い人や、高額の設備投資を嫌う企業には向いていません。」

「Equinix、Digital Realty、NTT GDC、Flexential、DataBank、Compass、Aligned、Iron Mountainなどの多くの企業が、企業やクラウドサービスプロバイダーがデータセンターを構築する必要がないように、資本を危険にさらしてデータセンターを構築しています。」

<<:  Bard と ChatGPT: 2 つの言語モデルの頂点対決

>>:  機械は倫理的な判断を下せるのか?

ブログ    

推薦する

モジュラー大型モデルが登場! IBMがWatsonXコアアーキテクチャの技術的詳細を公開

大規模言語モデル (LLM) は強力なパフォーマンスを備えていますが、既存のモデルのトレーニングと展...

...

ディープラーニングとツリー探索によるゼロからの高速学習と低速学習

[[211446]]この記事では、ロンドン大学ユニバーシティ・カレッジ (UCL) の Thomas...

企業に利益をもたらす 5 つの AI トレンド

市場の状況がますます複雑化する今日の不安定なビジネス環境では、組織が分析に基づく意思決定を行うために...

...

勉強!機械学習アルゴリズムの長所と短所の概要

目次正規化アルゴリズムアンサンブルアルゴリズム決定木アルゴリズム回帰人工ニューラルネットワークディー...

トランスフォーマー6周年:その年にNeurIPS Oralを受賞しなかった8人の著者が、いくつかのAIユニコーンを創設した

ChatGPTからAI描画技術まで、人工知能分野における最近の進歩はTransformerのおかげか...

人工知能技術の出発点と終着点

1. 人工知能技術の定義人工知能技術は、複雑な生産労働において機械が人間に取って代わることを可能にす...

HTTPS の脆弱性が再び明らかに、企業は SSL/TLS 暗号化アルゴリズムをアップグレードする必要がある

CBC および RC4 暗号化アルゴリズムが相次いで「衰退」しているため、SSL/TLS に依存して...

...

新人機械学習エンジニアが犯しがちな6つの間違い

機械学習やデータサイエンスのプロジェクトに取り組む際に、初心者がよく犯す間違いにはどのようなものがあ...

...

サイバーセキュリティにおける AI の 4 つの主要なユースケースを理解する

サイバーセキュリティは、おそらく今日すべての企業が直面している最大の脅威です。これらの課題は新しいも...

GenAI Security: Microsoft Copilot でデータ侵害を防ぐ方法

Microsoft の Copilot は、世界で最も強力な生産性向上ツールの 1 つと言われていま...

アジャイルプロジェクト管理における人工知能の 9 つのメリット

人工知能は、特にソフトウェア開発の効率性の向上において、ソフトウェア開発を改善・加速し、プロジェクト...