AI の計算能力がインフラストラクチャー設計のすべてを左右する

AI ワークロードが消費電力の大幅な増加を促している

人工知能（AI）は産業に革命をもたらしていますが、その急速な成長には多大なエネルギー需要が伴います。AI ワークロードが拡大するにつれて、モデルのトレーニングと実行に関連する電力消費量が急増し、持続可能性と気候への影響に関する懸念が高まっています。

2026年までに、AI データセンターだけで年間90テラワット時を消費すると予想されており、これは2022年のレベルから10倍に増加しています。この急増は電力会社に大きな圧力をかけ、効率の改善が実現しなければ、世界のデータセンターのエネルギー消費量は2030年までに1,300 TWhを超えると予測されています。さらに、AI 運用に不可欠なサーバーを収容するデータセンターは、世界の電力使用量の1％以上を占めており、最大で消費すると予測されています 2028年までに米国の電力の 12%。

環境への影響

AI ワークロードはエネルギーを大量に消費するため、大手テクノロジー企業が設定した気候目標に課題が生じます。2030年までにカーボンニュートラルを実現するという公約にもかかわらず、データセンターの拡張により温室効果ガス排出量は大幅に増加し続けています。

データセンターは、排出量以外にも地域資源に負担をかけます。水が不足している地域では、データセンター施設が毎年数百万ガロンの飲料水を消費しています。データセンターの近くのコミュニティは、人口密集地帯に近いテクノロジーデータセンターのハブに割り当てられる不動産が増えるにつれて、再ゾーニングの問題や電気や水へのアクセスに関する懸念に直面しています。

革新的で持続可能なソリューション

電力と熱は、今日のデータセンターに影響を及ぼす最大の問題の2つです。従来の冷却方法では持続的に冷却できない高密度のラックには、より多くの電力が必要です。

液浸冷却 空冷システムと比較して稼働に必要な電力が大幅に少なく、データセンターのサーバー機器の冷却に使用されるエネルギーを 50% 削減できる可能性があります。液体冷却は、ファンを排除することで消費電力を削減し、冷却インフラストラクチャのオーバーヘッドを排除することで必要なスペースを削減します。

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