
生成AIデーターセンターの電力消費に
課題と対応
生成AIの普及に伴い、データセンターの電力消費量が急増しています。これに対して、いくつかの課題と対応策が提案されています。
課題
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電力消費の増加: 生成AIは膨大な計算能力を必要とするため、データセンターの電力消費が急増しています。国際エネルギー機関(IEA)の試算によると、2026年のデータセンターの電力消費量は2022年と比較して最大で2.3倍に増加する見込みです。
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環境負荷: 電力消費の増加に伴い、カーボンフットプリントも増加します。これにより、環境への負荷が懸念されています。
対応策
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再生可能エネルギーの導入: データセンターの電力供給に再生可能エネルギーを利用することで、環境負荷を軽減することができます。例えば、GoogleやAmazonなどの大手企業は、再生可能エネルギーを利用したデータセンターの運営を目指しています。
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省エネ技術の開発: データセンターのエネルギー効率を向上させるための技術開発が進められています。例えば、冷却システムの効率化や、エネルギー効率の高いハードウェアの導入が挙げられます。
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分散型データセンターの推進: データセンターを分散させることで、電力消費の集中を避け、効率的なエネルギー利用を実現することができます。
これらの対応策を組み合わせることで、生成AIの普及に伴う電力消費の増加を抑制し、持続可能なエネルギー利用を実現することが期待されています。
AIセンターに再生可能エネルギーとIOWN技術
再生可能エネペレブスカイト

光半導体通信 NTTのIOWN

再生可能エネルギーとIOWN技術を活用したAIセンターの取り組みは、持続可能な未来を築くために重要な役割を果たしています。以下に、具体的な取り組みを紹介します。
再生可能エネルギーの導入
AIセンターでは、再生可能エネルギーを利用することで、環境負荷を軽減しています。例えば、GoogleやAmazonなどの大手企業は、再生可能エネルギーを利用したデータセンターの運営を目指しています。これにより、カーボンフットプリントを削減し、持続可能なエネルギー利用を実現しています。
IOWN技術の活用
IOWN(Innovative Optical and Wireless Network)技術は、データセンターの電力消費を大幅に削減するための革新的な技術です。NTTは、IOWN技術を用いて郊外型データセンターを活用したリアルタイムAI分析を省電力に実現する技術を開発しました。この技術により、AI分析の遅延時間を最大で60%削減し、消費電力を最大で40%削減することが確認されています。
これらの取り組みにより、AIセンターは持続可能なエネルギー利用を実現し、環境への負荷を軽減することが期待されています。再生可能エネルギーとIOWN技術の進展により、私たちの未来はより明るく、持続可能なものとなるでしょう。
ソフトバンクが計画している堺市のデーターセンター

ソフトバンクは、堺市にあるシャープの液晶パネル工場を活用して、大規模なAIデータセンターを構築する計画を進めています。このデータセンターは、敷地面積約44万平方メートル、受電容量約150メガワット規模で、2025年中の本格稼働を目指しています。
このデータセンターは、生成AIの開発およびその他のAI関連事業に活用される予定で、大学や研究機関、企業などに幅広く提供される予定です。また、環境負荷が低いデータセンターとして、クリーンエネルギーの活用も検討されています。
このプロジェクトは、ソフトバンクとシャープの連携により進められており、AI関連事業のエコシステムを創生することを目指しています。興味深い取り組みですね。
同場所に積水化学工業がペロブスカイト太陽光発電の工場を計画しています。