AIのワークロードに合わせたデータセンターの構築は、従来のクラウドやその他のワークロードに合わせた構築とは大きく異なる。AIモデルのトレーニングや推論に必要な様々な要件がデータセンターのロケーションを大きくシフトさせているのと同様に、タイミング要件もシフトしている。 AIの世界に適した構築」シリーズでは、まずトレーニングや推論のためのモデリングについて説明した。AIワークロードのユニークな要件は、エッジコンピューティングの進歩だけでなく、新市場における重要な開発を推進しています。詳しくはこちらをご覧ください：ビルディング・トゥ・スーツ - 場所
では、需要が発生したときに、特に適切なリソースを持つ適切なパートナーとともに、キャパシティを準備しておくことの重要性を探ってみよう。AIの開発と導入は非常に初期段階にあり、需要予測を信じられないほど困難にしている。消費者は幅広い用途でAIを利用している。 ユースケース.AIは 価値を高めている 金融、ヘルスケア、ロボット工学、そしてそれ以外の分野でも。そして、AIが必要とするデータセンターの容量を大きく変える可能性のある機会が、まだ実現されていないのです。同様に、AI開発におけるイノベーションは、AIモデルのトレーニングと推論に必要なデータセンターの要件を劇的に変える可能性がある。
将来のAI向けデータセンターのキャパシティ・ニーズが不明確であっても、市場投入までのスピードは不可欠である。AI企業は、需要が発生したときにキャパシティを準備しておく必要があり、そうでなければ市場シェアを失うリスクがあります。当社の最高マーケティング・製品責任者 フィリップ・マランジェラ で説明されている。 データセンター・フロンティアの記事 データセンターのインフラをAIの時代に適応させることについて、「ハイパースケールとエッジの両方の規模は少なくとも3～5倍に拡大し、提供スピードは場合によっては従来の半分の時間枠に短縮された。
キャパシティのニーズにかかわらず、既存のキャパシティで対応できる可能性は低い。空室率は、世界の主要市場のすべてで記録的な低水準まで低下しているからだ。既製のキャパシティがなければ、開発は迅速に行われる必要がある。しかし、長年にわたる高い需要が、多くの一次市場で土地と電力の制約につながっているため、これはますます困難になっている。権利と電力の相互接続を確保することが、開発プロセスの中で最も長い時間を要することも少なくない。
タイミングに合わせたビルディング
制約のある市場であっても、迅速な開発には土地と電力のバンキングが必要だ。 土地や電力に制約があり、開発スケジュールに何年もかかるような市場では、土地と電力を確保しておくことで、比較的迅速に新しい生産能力を開発することができる。また 日本当社は200メガワットのデータセンター・プラットフォームを構築しており、今後さらなる成長が見込まれる。また マレーシア, クアラルンプール、サイバージャヤ、ブキジャリル、ジョホールなど、主要な地域で130MWを供給している。これらは、拡張のチャンスがあり、開発準備が整っている市場のほんの一例にすぎません。
必要なときに必要な能力を確保するには、多額の資本とそれを投資するコミットメントが必要である。AIの需要を満たすだけでも 5.2兆ドル兆ドルの投資が必要となる。その投資の多くは、プレハブ化、長寿命機器のグローバル購入契約、電力会社との電力予約、市場投入までの時間を短縮するための大規模な土地バンクの取得など、事前に行う必要がある。EQTとシックス・ストリートの資金的支援により、当社は世界中のプロジェクトに資本を供給することができ、顧客のニーズに合わせて拡張可能な生産能力に資金を供給することができる。 顧客のまた、顧客の将来的なニーズに応えるため、必要に応じて拡張可能な容量に資金を供給することができる。
独創的なアプローチを持つパートナーは、市場投入までのスピードを劇的に加速させることができる。当社は合弁事業、パートナーシップ、戦略的買収を活用し、有機的な生産能力を増強している。例えば 戦略的投資への戦略的投資により、当社の顧客は以下のデータセンターのキャパシティを利用できるようになりました。 北京および 上海.アダニ・エンタープライゼスとの合弁事業、 AdaniConneXとの合弁会社AdaniConneX は、チェンナイを含むインドの超大規模データセンター・ネットワークの開発を急ピッチで進めている。 チェンナイ.
結論
将来のデータセンターのキャパシティ需要は予測不可能だ。しかし、需要が発生したときにキャパシティを準備しておくことは不可欠である。しかし、多くの主要市場では既存のキャパシティが十分に活用されているため、市場投入までのスピードは難しい。成功のためには、土地と電力を確保し、多額の資本にアクセスし、新市場への創造的なアプローチを持つデベロッパーが必要である。EdgeConneXのようなデベロッパー。
前回までのBuilding to Suit in an AI World Series：ビルディング・トゥ・スーツ - ロケーション
AIおよびHPC向けのEdgeConneX次世代高密度ソリューションの詳細については、こちらをご覧ください。