レポートによると、人工知能アプリケーションは大量のデータを読み取るように設計されているため、従来のソフトウェアよりも多くのエネルギーを消費します。単一の AI モデルは数日で数万キロワット時の電力を消費する可能性がありますが、生成 AI モデルは標準の AI ツールよりも 100 倍大きくなる可能性があります。市場調査会社エンタープライズ テクノロジー リサーチは今年、企業の IT 意思決定者約 500 人を対象に調査を実施し、その半数以上が ChatGPT のような生成 AI テクノロジーを評価、導入、またはより多くのリソースに投資する予定であると回答しました。
別の分析では、多くのクラウドプロバイダーもデータセンタースペースをリースしているため、生成人工知能を採用する企業が増えるにつれ、データセンターコストの上昇がクラウドコンピューティング料金の上昇につながる可能性があると指摘した。 生成 AI ワークロードにはより多くのコンピューティングが必要であることを考えると、データセンターのエネルギー効率と冷却システムにさらに広範囲に影響を及ぼすことは間違いありません。つまり、影響は業界のあらゆる側面に及ぶことになります。
「5 年前、企業は毎年開催されるホットチップ半導体技術カンファレンスでデータセンターの電力消費について警鐘を鳴らし始めました。当時、世界のコンピューティング需要が 10 年以内に世界の発電量を上回る可能性があると予測されていました。それは発電技術が急速に導入される前のことでした」 AI ですが、生成型 AI はさらに速い速度で計算需要を増加させる可能性があります。
無料のランチなどというものはありません。消費者はより優れた AI 生成出力を要求するため、効率とパフォーマンスの向上が相殺されます。消費者の使用量が増加するにつれて、コストは必然的に上昇します。コンピューティングをエッジにオフロードし、それを PC、スマートフォン、XR デバイスなどのクライアントに分散することは、資本コストと運用コストを削減するための重要な方法です。 」
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AI がデータセンターの価格を急速に押し上げている: シリコンバレーの空室率は歴史的低水準に近く、クラウド コンピューティングのコストは高騰している
今年の初めに Microsoft がサポートした ChatGPT の人気と、Google や Meta などの競合他社による大規模言語モデル (LLM) および生成人工知能の競合製品の急速な発売により、AI はより多くの側面に急速に進歩しているようです。人命にかかわる需要も高まっています。
あまり知られていないのは、AI 火災がデータセンターのコストの高騰にもつながっているということで、最新のレポートでは「人工知能の数値計算の実行に伴うエネルギー使用が、急速にデータセンターのコスト上昇の主な要因となっている」と指摘されています。 。」
人工知能に対する需要の急増により、一部のデータセンター運営者は、ますますエネルギー集約的なワークロードを実行するコンピューターサーバーのスタックに電力を供給し、冷却するための追加コストを考慮して、商用リース価格を値上げするようになりました。
世界最大の商業用不動産サービス会社の 1 つである CBRE グループによると、中小企業から大規模なクラウド サービス プロバイダーに至るまで、データセンターの顧客は現在、データセンター事業者が容量を拡張できるよりも速いペースで電力を消費しています。人工知能の使用事例の増加による供給制約の増大により、データセンターが請求する価格には上昇圧力がかかっています。
たとえば、275以上の施設を擁する世界最大のデータセンター市場である米国のバージニア北部では、今年リース可能な電力は1年前の46.6MWから38.4MWに減少し、最大17.6%減少した。一方、全体の電力在庫は実際に前年比 19.5% 増の 2,132 MW に達しましたが、これは主に、生成 AI モデルのトレーニングに使用される GPU の消費電力が大幅かつ急速に増加したことによるものです。
さらに、AI ニーズに関連する追加の電力は、エネルギーを大量に消費するだけでなく、従来の空冷クーラーよりも高価で設置面積が大きくなる傾向にある、より高度なハードウェア冷却システムによって補完する必要があります。 AI を活用した冷却システムが、データセンターの価格高騰の要因の 1 つとなっています。
同時に、AI への需要が高まると、データセンターの顧客が支払う電気料金も高くなります。市場調査会社シナジー・リサーチ・グループの首席アナリスト、ジョン・ディンズデール氏は、世界のデータセンター運営者がAIアプリケーションの実行にかかる追加コストを顧客に直接転嫁していることを認めた。 **
CB Richard Ellis の統計によると、今年最初の 3 か月間、米国バージニア州北部のデータセンター顧客が支払った電力料金は、1 キロワットあたり 140 ドルに達し、1 年前の 130 ドルから 7.7% 増加しました。シリコンバレーでは現在、データセンターの空室率が2.9％と過去最低に近い水準にあり、顧客向けの月額1キロワット当たりの最大価格は月額250ドルに上昇しており、昨年の175ドルから43％上昇している。
レポートによると、人工知能アプリケーションは大量のデータを読み取るように設計されているため、従来のソフトウェアよりも多くのエネルギーを消費します。単一の AI モデルは数日で数万キロワット時の電力を消費する可能性がありますが、生成 AI モデルは標準の AI ツールよりも 100 倍大きくなる可能性があります。市場調査会社エンタープライズ テクノロジー リサーチは今年、企業の IT 意思決定者約 500 人を対象に調査を実施し、その半数以上が ChatGPT のような生成 AI テクノロジーを評価、導入、またはより多くのリソースに投資する予定であると回答しました。
別の分析では、多くのクラウドプロバイダーもデータセンタースペースをリースしているため、生成人工知能を採用する企業が増えるにつれ、データセンターコストの上昇がクラウドコンピューティング料金の上昇につながる可能性があると指摘した。 生成 AI ワークロードにはより多くのコンピューティングが必要であることを考えると、データセンターのエネルギー効率と冷却システムにさらに広範囲に影響を及ぼすことは間違いありません。つまり、影響は業界のあらゆる側面に及ぶことになります。
蘭陽科技の人気科学記事によると、業界では一般的にデータセンターはエネルギー消費量が多く、急速に成長していると考えられており、我が国のエネルギー消費に占める割合は年々増加しているという。データセンターのエネルギー消費は比較的集中しており、IT 機器に加えて、冷凍システムなどの付帯設備のエネルギー消費の割合が高くなります。
エネルギー消費は運用コストにも直接関係します。コンサルティング会社 Tirias Research のモデリング予測によると、データセンターの電力消費量は 2028 年までに 4,250 メガワット近くになり、2023 年と比較して 212 倍増加し、データセンターのインフラストラクチャと運用コストの合計は 760 億米ドルを超える可能性があります。 。
同局によると、生成AIによって実現される革新的な機能には、処理性能と消費電力の点で高いコストがかかるという。したがって、AI の可能性は無限であるかもしれませんが、最終的には物理学とコストが境界となる可能性があります。
コストを削減するために、同庁は、高度に最適化され、さらにシンプルでより特化した小型ニューラル ネットワーク モデルを使用して、クラウド内のモデル サイズを削減し、小規模なニューラル ネットワークの高速トレーニングに大規模なパラメーター ネットワークを使用することで、データ センターのコストを削減できることを提案しました。モデルを作成し、ワークロードをクラウドから完全に移動することで、スマートフォン、PC、車両、モバイル XR 製品などの分散プラットフォーム上で実行する生成 AI アプリケーションを配布するコスト効率が向上します。