ゴールドマン・サックス、AI投資がデータセンターへシフトすると見通し

人工知能（AI）への投資は、より選別が進む段階に入りつつある。企業や投資家は初期の熱狂を超え、AIシステムを稼働させるために必要なデータセンターインフラに焦点を合わせ始めている。 ゴールドマン・サックスの最近の分析によれば、市場は同社が「質への逃避」と表現する動きに向かっている。実際には、投資家は大規模なデータセンターとコンピューティングインフラを所有・運営する企業により強い関心を寄せている。限定的なAIツールや実験的ソフトウェアを提供する企業への注目度は低下している。 ゴールドマン・サックスは、企業がモデルのトレーニングと導入のためにコンピューティング能力を拡大するなか、AIインフラへの支出が急速に増加すると予想している。ハイパースケールクラウド企業は、新たなデータセンターとコンピューティングハードウェアへ毎年数百億ドルを投資している。この成長を支えるため、ネットワークシステムも拡張されている。 **AI需要がデータセンター市場を再構築** ゴールドマン・サックス・リサーチの推計によると、クラウドサービスや企業アプリケーションにおけるコンピューティングパワー需要の高まりを受け、AIワークロードは今後2年間でデータセンター総容量の約30％を占める可能性がある。この変化は、AIタスクが従来のクラウドワークロードとどのように異なるかを示している。大規模モデルのトレーニングには、何千ものチップが長期にわたって並列で稼働する必要がある。応答や予測を生成するプロセスである推論も、サービスが稼働する際には安定したコンピューティングパワーを必要とする。 クラウドプロバイダーとAI開発者は現在、クラウドコンピューティングの初期段階では見られなかったペースでデータセンター容量を拡大している。インフラ需要はコンピューティングハードウェアの範疇を超えている。エネルギー供給は、AIを巡る競争の核心的な課題となりつつある。 ゴールドマン・サックス・リサーチは、AIワークロードの拡大を主因として、世界のデータセンター電力需要が2023年比で2030年までに約175％増加すると推定している。この増加は、世界の電力網に電力消費量上位10カ国に匹敵する規模の需要を新たに加えることにほぼ等しいという。電力需要の増加は、電力会社や政府に対し、エネルギーインフラへの新規投資を検討させる要因にもなっている。 **インフラの制約がAI戦略を左右** 電力と冷却に対する需要の高まりは、新たなAIデータセンターの立地選択に影響を与えている。スペース要件も立地決定を形作る要因だ。大規模施設は、安定したエネルギー源と大容量の光ファイバーネットワークの近くに設置されることが多い。土地と電力を確保しやすい遠隔地にAIトレーニング用のクラスターを構築する企業もある。データセンターの立地は環境への影響にも関わる。AIインフラに関する学術研究は、冷却システムと地理的条件が、ハードウェアの効率性と同程度に、エネルギー使用量と水消費量に影響を与えうることを示している。 こうした制約は、テクノロジー企業がAI戦略を策定する方法にも影響を与え始めている。新たなモデルやソフトウェアを構築することは、課題の一部に過ぎない。企業は、それらのシステムを確実に稼働させるためのインフラを確保しなければならない。多くの場合、そのインフラ構築には数年を要する。 大規模データセンターの建設には、複雑なサプライチェーンが関わる。プロジェクトでは、多くの場合、土地の取得と送電網への接続が必要となる。長期のエネルギー供給契約に依存するケースも多い。電気機器の不足や送電網拡張の遅れは、新規プロジェクトの足かせとなりうる。こうした制約があるからこそ、投資家は既に大規模なデータセンター網を有する企業により注目しているのである。 **AI市場の選別段階** 生成AI導入の第一波においては、多くの企業が単にAIと関連付けるだけで市場価値を上昇させた。しかし、投資家がAIの成長がどこで実現するのかを再評価するなか、この段階は変わり始めている。 投資家は、長期的な導入を支えるに足るインフラと収益モデルをどの企業が持っているかを精査している。データセンター事業者とチップメーカーは、そのエコシステムの基盤部分を担っている。どのAIアプリケーションが支持を集めるかに関わらず、彼らのサービスは必要とされる。 過去のコンピューティング成長の波では、基盤となるインフラを構築した企業が安定した収益を獲得する傾向にあった。対照的に、ソフトウェアプラットフォームはより急速に浮沈した。同様の力学が現在、AI分野でも形成されつつあるかもしれない。 インフラの拡張は、新たな課題も提起する。エネルギー需要と送電網容量は、政府や産業の計画担当者にとって核心的な問題となりつつある。環境への影響も、より厳しい監視の目にさらされている。 今後数年間、AI経済はアルゴリズムやソフトウェアと同じくらい、発電所や冷却システムに依存することになるかもしれない。この現実が、AI競争の次の局面を形作っている。 （Lightsaber Collectionによる写真） 参照: ゴールドマン・サックスとドイツ銀行、取引監視向けエージェントAIをテスト 業界リーダーからAIとビッグデータについてさらに学びたいですか？ アムステルダム、カリフォルニア、ロンドンで開催される「AI & Big Data Expo」をご覧ください。この包括的なイベントはTechExの一部であり、他の主要テクノロジーイベントと同時開催されます。詳細はこちらをクリックしてください。 この投稿『Goldman Sachs sees AI investment shift to data centres』は、最初にAI Newsに掲載されました。

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