LOGO

IDC Japan株式会社は、国内ハイパースケールデータセンターの需要量に関する分析結果を発表。2045年末時点のハイパースケールデータセンターの需要量は、2023年の国内キャパシティの約4倍に達する可能性があると分析しています。

※ ハイパースケールデータセンターとは、AWSやグーグル、マイクロソフトなどのメガクラウドサービス事業者が、クラウドサービスを提供するために利用する巨大なデータセンターのこと。

クラウドサービス事業の急成長を背景に、すでに国内では千葉県印西市などで複数の巨大データセンターの増設が進められていますが、これに加えて、生成AI機能をクラウドサービスで利用する需要が拡大しています。生成AI用途のハイスペックサーバーはハイパースケールデータセンター内に配備することが多く、その結果として、ハイパースケールデータセンターに対する需要は増加。この需要に対応するために、データセンター事業者や不動産事業者が、データセンターを新設してキャパシティの供給量を増加させているということです。

2040年までにデータセンターが消費する電力は６倍になる見通し

生成AI対応のデータセンターには、HPCサーバーやGPUサーバーが設置され、大量の電力が消費されます。更に冷却のための電力も大量の必要となることから、生成AIの普及を背景に、電力消費が爆発的に増えることになります。

世界のデータセンターの電力使用量については、省エネ対策などを実施しない場合は、2040年に22年比6倍超の2761テラ（テラは1兆）ワット時に増えるとの見通しが示されています。

緊急の課題は円滑な電力供給、そして再生可能エネルギー電源の確保へ

国内においても、加速するデータセンター需要に対して、課題である電力供給への対策が急がれています。2050年カーボンゼロの方針を打ち出している企業も増えていることから、PPA（Power Purchase Agreement）により再生可能エネルギー電源の確保を打ち出すデータセンター事業者も増えてきました。経済産業省の電力・ガス取引監視等委員会も、生成AIの利用拡大で新設が見込まれるデータセンターについて、立地先を再生可能エネルギーが豊富な地域に誘導する方策を検討するなど動きを見せています。

急成長を続ける国内データセンター市場の重要な課題である“電力確保”“再生可能エネルギー電源の確保”。その対策について、今後も注目していきたいと思います。

米半導体大手NDIVIAの時価総額が5日、初めて3兆ドル（約468兆円）を突破しました。

NDIVIAの時価総額は今年2月に初めて2兆ドルの大台を突破。生成AI向け半導体が支えとなり同社の業績は急拡大しています。米株式市場のけん引役として存在感を高めており、2兆ドル突破からわずか3カ月余りでの3兆ドル超えとなりました。

AIを含むデータセンター向けの売り上げが業績を押し上げており、5月に発表した2024年2～4月期決算は、純利益が前年同期の約7・3倍の148億8100万ドル、売上高は約3・6倍の260億4400万ドルに膨らみました。

強いNDIVIA、その背景

NDIVIAが製造しているのはGPU（画像処理半導体）です。GPUは動画・画像・アニメーション表示などのディスプレー機能のために設計されたチップで、ゲーミングPCなどで映像をなめらかに表示するために用いられてきました。

今、このGPUの需要が拡大しています。その起爆剤となっているのが、「データセンター」とChatGPTに代表される「生成AI」。

これまでデータセンターにはCPU（Central Processing Unit）のみ搭載するケースが一般的でしたが、AIの普及によってCPUと併せて、GPUもデータセンターに搭載する流れが進行。ただデータセンターの中でGPUが搭載されているものは全体の1〜2割程度でした。

それが、生成AIの普及によって事情が変わります。

画像生成や自然言語生成などの生成AIでは、学習によって作り上げたAIモデルを動かして結論を得る「推論」というプロセスが必要になります。ChatGPTに質問をした際、答えが返ってくるのは「推論」の結果です。推論プロセスでは、学習プロセスよりも多くの計算が必要になります。そのため、大量の計算に適したGPUも併せて搭載する必要があるのです。

今後、世界のほとんどのデータセンターで情報を生成する主要な作業が生成AIになることは明らかで、また10年間で、世界のほとんどのデータセンターにGPUが搭載されることになると言われています。

AI開発業者のスタンダードNDIVIAの「CUDA」

GPUは、CPUとは異なり、大量の計算を同時に並列して行うことが得意ですが、その能力を引き出すためには、GPU向けの開発環境が必要です。

NDIVIAが開発した「CUDA」はそんな「GPU向けの開発環境の一つ」ですが、ニューラルネットの研究者たちの間で、CUDAが実質的なスタンダードになってしまったため、その上にライブラリも数多く作られ、今や、少なくとも学習プロセスに関して言えば、「CUDAを使う以外の選択肢はほぼない」状況になっているのです。

CUDAは、NDIVIAが自社製のGPUの上に作った開発環境であるため、結果として「ニューロンの学習プロセスにおいては、NVIDIAを使う」ことがスタンダードになってしまったということです。

CUDAはライバルが到底乗り越えられない競争上の「掘」としてNVIDIAを守っています。

当面はNVIDIAほぼ独占状態か

英調査会社オムディアによると、NVIDIAはデータセンター向けAI半導体の世界市場で77％（2023年）のシェアを持つとのこと。同社の先端のGPUはAIの開発を手掛ける企業の間で奪い合いになっています。

当面はデータセンター向けのGPU市場はNVIDIAのほぼ独占状態が予測されますが、GPUを扱う他の企業の動きにも注目していきたいと思います。