AIの急速な発展によってもたらされるエネルギー需要をどう解決するか？

生成 AI テクノロジーは、単純なフレーズを驚くほどリアルな画像に変換し、世界中の人々の想像力をかき立てます。

しかし、多くのエネルギーも必要です。研究者は、生成 AI アルゴリズムを実行するには、通常の検索エンジンのクエリよりも 5 倍のエネルギーが必要であると推定しています。 ChatGPT をトレーニングするためだけに消費されるエネルギーは、内燃機関車 123 台を 1 年間運転するのに相当します。

AI クエリの数が急増するにつれて、エネルギー消費も増加します。 SametimeWebによると、Openai.comだけでも2023年5月に19億回以上の訪問があったという。さらに、クエリを処理するデータセンターによって生成される熱は、現在企業や政府の間で普及しているより広範な持続可能性の目標と矛盾します。

「データセンターの将来は持続可能性と密接に結びついています」と、JLLデータセンターのグローバル戦略およびイノベーション担当シニアディレクター、コルム・ショーテン氏は語った。 「私たちは、将来に向けた持続可能なロードマップを検討しながら、データ処理、速度、効率の向上に対する需要に応えるべく取り組んでいます。これら 2 つは相反する方向に進んでいますが。」

AI が影響を与えている商業用不動産の分野はデータ センターだけではありません。最近の JLL の調査によると、テナントや開発者は、人工知能と生成 AI が近い将来不動産に最も大きな影響を与える上位 3 つのテクノロジーの 1 つになると考えています。

しかし、AI が要求するデータ処理のレベルが非常に高いため、データ センターは対応の最前線に立つ必要があります。独立系調査会社デローロ・グループは、急増するコンピューティング需要に対応するには、今後デジタルインフラへの投資に5,000億ドルが必要になると述べている。

JLLのデータセンター調査責任者ダニエル・ソープ氏は、「AIゴールドラッシュの到来に伴い、データセンターは増大する電力とパフォーマンスの要件をより適切にサポートできるよう準備を進めている」と述べた。

現在、データセンターで消費されるエネルギーの平均約 40 パーセントは、ハードウェアやラックの過熱を防ぐために必要な空冷プロセスによるもので、温暖な気候ではこの割合がさらに高くなることがあります。

「人工知能データを処理する高速マシンに動力を供給する新しいチップは、非常に高温になるため、従来の空冷ソリューションが課題となっている」とソープ氏は言う。「温度を下げるには、液体冷却に頼る必要がある」

しかしショーテン氏は、人工知能がこの自ら招いた問題を部分的に解決できると考えている。 「データセンターは施設のパフォーマンスと運用効率を向上させるためにAIを導入しており、今後も導入を続けるだろう」と彼は述べた。

ガートナーによれば、2025年までにクラウドデータセンターの半数がAIを使用し、運用効率が30%向上すると予想されています。ローレンス・バークレー国立研究所がGoogleと共同で実施した調査では、データセンターの冷却システムをAIベースで制御することで、エネルギー消費を最大40%削減できることが判明した。

ショーテン氏は、AI は新たなレベルの予測可能性を提供し、動的なワークロード管理を通じてデータセンターの効率を向上させる機会を提供すると説明しました。

CPU 使用率を最大化し、データの処理方法を効果的に管理し、データセンターの設置場所を把握することで、不必要な消費を削減し、大幅なエネルギー節約を実現できます。

実現可能な場合、AI は再生可能エネルギー源をインテリジェントに統合し、再生可能エネルギーの供給とデータセンターのワークロードのバランスを管理して、クリーンエネルギーの使用を最大化し、化石燃料源への依存を最小限に抑えることもできます。

データセンターの持続可能性の向上

液浸冷却への投資は増加しているものの、信頼性が高く、安全で、商業的に実現可能なソリューションとして広く受け入れられるまでには、まだ長い道のりがあります。ショーテン氏は、人工知能が進歩の鍵となり、運営者が非効率的な空冷からより持続可能な技術へと移行するのを助けるだろうと述べた。

Meta 社は最近、いくつかのデータセンターの建設を一時停止し、液体冷却インフラストラクチャを使用する新しい AI 施設に重点を移しました。Thorpe 氏によると、このアプローチは空気よりも 3,000 倍効率的であると推定されています。

データセンターがますます厳しくなる規制に直面する中、データセンター管理者の最優先事項は「より持続可能になり、より社会的責任を果たすこと」だとソープ氏は述べた。

「AI は予測メンテナンス計画を通じてデータセンターの資産管理を変革し、機器の寿命を最適化し、早期交換による無駄を削減しています」とショーテン氏は語った。

最終的には、大量のデータを分析し、インテリジェントな予測を行い、リソース割り当てを最適化する AI の能力により、データセンターの持続可能性が大幅に向上します。

ショーテン氏は、将来の顧客の要求に応えるためには、事業者は空冷と液冷を組み合わせたハイブリッド データ センター モデルに移行する必要があると考えています。

「本質的に、AI はこの新しいフォーム ファクターを可能にし、促進します」と彼は結論付けました。 「AIの時代が到来し、後戻りはできません。AIを活用して二酸化炭素排出量を削減し、データセンター運用の全体的な環境フットプリントを最小限に抑えましょう。」