JLLの新しいレポートでは、人工知能とエッジコンピューティングの採用が増加するにつれて、データセンターの供給の不均衡は少なくとも2024年まで続くと予測されています。 JLLの新しいレポートによると、人工知能のワークロードとクラウドの継続的な導入により、データセンターの需要が爆発的に増加し、コロケーションスペースの不足と価格の上昇につながっています。 JLLの最新の北米データセンターレポート2023年上半期では、大手クラウドサービスプロバイダーや金融、ヘルスケア、その他の市場の企業が利用可能なデータセンタースペースを求めて競争しているため、主要市場とほとんどの二次市場における現在および短期的なデータセンター容量の供給が需要に追いつかないことが示されています。 その結果、コロケーションプロバイダーはプライマリー市場で価格を前年比で 20% ~ 30% 引き上げましたが、オハイオ州コロンバスなどのセカンダリー市場では過剰供給が発生しています。 JLLは、これらの都市はプライマリー市場からの過剰需要を支えていると述べた。 「需要と供給がこれほど不均衡な状況はかつてなかった」と、JLLのデータセンター市場担当執行副社長兼責任者であるカート・ホルコム氏は語る。「1年半前、米国全土のほとんどの市場で空室率は健全だった。つまり、ほぼどんな需要にも応えられる場所を見つけることができたが、それが完全に変わったのだ」 ホルコム氏はデータセンター・ナレッジに対し、データセンター容量の需要が昨年第4四半期から供給を上回り始めたと語った。 「ハイパースケーラーの中には、多くのスペースと容量を占有していたところもありました。AIブームが本格的に到来したとき、多くのAI企業が、利用可能な製品をめぐって、一般的なエンタープライズ顧客、クラウド企業、ハイパースケーラーと競争していました。供給が非常に少なく、賃料が劇的に上昇しました。」 報告書によると、2023年後半と2024年に納品予定のデータセンターの供給のほとんどは、すでに事前リースされているか独占契約が締結されており、まだ計画を立てていない組織には選択肢が限られているという。ホルコム氏は、サプライチェーンの不均衡は2024年まで、場合によっては2025年まで続くと予想されると述べた。 ホルコム氏からの組織へのアドバイス: 将来的にコロケーション プロバイダーからデータ センター容量が必要になる場合は、今すぐ計画を開始してください。 「顧客へのアドバイスは、要件を検討し、タイミングについて考えることです。2024年末までに容量が必要になると思われる場合は、スペースを必要とする他のすべてのユーザーと競合することになるため、今すぐ参入する方がよいでしょう。順番を待つ必要があります。どのプロバイダーが気に入るかを判断し、彼らが建物を着工する前に契約を締結する必要があります。」 実際、進行中の技術サプライチェーンの問題、利用可能な土地の不足、電力の制約により、データセンターの開発期間は3年から5年以上に延びていると報告書は述べている。 データセンターのトレンド: AIとエッジコンピューティングの導入ホルコム氏は、クラウドプロバイダーがGPUをサービスとして提供するケースが増え、AI企業が新しいAIサービスを提供し、企業がこの技術の導入を競うようになるにつれて、AIによってデータセンターの需要がさらに加速すると予想されると述べた。 報告書によると、データセンター運営者は、新たなAI需要に対応するために、場合によってはラックあたり50kWから100kWの密度で、強力で高密度のサーバークラスターやその他のインフラストラクチャを導入する必要があるという。報告書によると、多くのコロケーションプロバイダーは、高密度サーバーへの電力供給の初期コストを削減するために、地上に供給される電圧を415ボルトに引き上げている。 さらに、ハイパースケーラーがエッジ ネットワーク ノードを追加してコア市場外の人口密集地に近づくにつれて、エッジ データ センターの需要が増加しています。そうすることで、ChatGPTのようなAIアプリケーションのパフォーマンスが向上し、待ち時間が短縮される可能性があると報告書は述べている。 資本市場の活動は引き続き活発今年の金利上昇にもかかわらず、貸し手や投資家からのデータセンター市場への需要は依然として強い。報告書によると、記録的なM&A活動が続く一方で、データセンターは生命保険会社、銀行、デットファンド、CMBS(商業用不動産担保証券)およびSASB(単一資産単一借り手)市場を含むさまざまな貸し手を引き付け続けている。 |
<<: テンセントが独自開発したHunyuanモデルが正式にリリースされ、Tencent Cloudを通じて一般に公開されました。
>>: コンピューティングパワーがボトルネックにならないように、Xiaohongshu の機械学習の異種ハードウェア推論を最適化する方法
新型コロナウイルスと闘っている多くの国々は、駅や空港で国民に体温検査を受けるよう命じている。この状況...
[[264482]]この記事では転移学習とは何か、どのように使用するのかを簡単に紹介します。転移学習...
[[421984]]データ サイエンティストは、データの準備があらゆる AI システムの成功に非常に...
ウェブサイトを構築する場合、プログラマーの最初の選択肢は PHP 言語です。 PHP については十分...
最近、インターネット企業における「人員最適化」問題が友人の間で話題になっており、多くの人がパニックに...
[[433492]] 11月5日、海外メディアの報道によると、フェイスブックは今週、同社のプラットフ...
AutoGPT に続いて、もう一つのスター プロジェクトが誕生しました。 GPT-Engineer ...
[[440295]] IT 自動化は多くの場合、自然に発生します。たとえば、システム管理者は、日常業...
テンセントは9月18日、同社の公式アカウント「Tencent Open Source」において、オー...
画像ソース: https://pixabay.com/images/id-6767502/購入するか...