Vertivの5つの戦略的優先事項は、AI対応に伴う課題に対応するための戦略的なロードマップを提供します。
AIの活用が急速に進む中、インフラにはこれまでにない新たな要件が求められています。それに伴い、従来の設計戦略やプロセスの見直しも進んでいます。企業やデータセンターの技術変化への対応を支援してきた豊富な経験をもとに、VertivはAI特有のワークロードや高密度要件に対応するための設計原則と戦略的優先事項を策定しています。
本資料では、AI対応のデータセンターを新たに構築する場合や、既存環境を強化・改修する際の基盤となる5つの重要な原則について解説しています。これらの知見は、既存インフラのモダナイゼーションを進める際の指針として、また今後の導入・構築・アップグレードに向けたロードマップとして活用いただけます。
データセンターにおけるAIの影響
AIは、機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、ロボティクス、エキスパートシステム、生成AIなど、さまざまな技術領域で構成されています。これらの技術は相互に連携しながら進化し、より高度なAIシステムを実現しています。特に、一般公開された生成AI（GenAI）の登場により、AIの活用はこれまでにないスピードで広がりました。
この急速な普及により、データセンターの運用者には大きな負荷がかかっています。現在だけでなく将来を見据えたAI対応のため、重要な意思決定が求められており、その戦略や投資判断は、今後のデータセンターのあり方を大きく左右します。
なかでも最も大きな課題のひとつが、AIワークロードの増加に伴う電力消費の急増です。International Energy Agency（IEA）の調査によると、データセンターによる世界の電力需要は2022年から2026年にかけて倍増すると予測されています。さらに、Goldman Sachsの分析では、2030年にはデータセンターが世界の電力需要の最大21％を占める可能性も示されています。こうした状況は、データセンター運用における効率化と最適化を実現する新たなソリューションの必要性を強く示しています。
図1. 少なくとも1つの業務領域でAIを導入している企業の割合。生成AIの活用は、2023年から2024年にかけてほぼ倍増しました。出典： McKinsey.
AIデータセンターに向けたVertivの5つの戦略的優先事項
Vertivは、AI時代のデータセンターに不可欠な5つの優先事項として、「変革」「効率」「スピード」「信頼」「将来対応」を挙げています。これらの優先事項は、データセンター事業者がAIの複雑さに対応し、さまざまな業界において拡張性の高いソリューションを提供するための指針となります。
本資料では、これらの指針の詳細に加え、AI活用とインフラ変革によって価値が生み出されている主要業界（ヘルスケア、製造、政府、金融）における具体的な示唆を紹介しています。
- 変革を起こす：データセンターには、最新の技術進化と高度化する要求に対応できる新たな設計とアプローチが求められています。AIワークロードは従来に比べて消費電力が大きく、より高密度であるため、熱処理や電力管理にも新しい考え方が必要です。
- 効率を高める：無駄を抑えながら、最大限の成果を引き出す運用が求められます。AIは、業務の自動化や大規模データの高速分析を通じて、組織全体の効率向上に貢献します。
- 先行する：AIを活用したソリューションをいち早く市場に投入することが、競争優位につながります。電力と冷却の設計を統合した重要インフラへのアプローチにより、リスクを低減し、導入スピードを加速できます。
- 信頼性を確保する：あらゆる運用において、信頼性とセキュリティの確保が不可欠です。適切な計画と設計により、AI戦略を支えるインフラを確実に整備することができます。
- 将来に備える：将来を見据えた柔軟な対応力が求められます。AIプラットフォームの高密度化と高性能化は急速に進んでおり、現在の高密度ラックも、さらに高密度な構成へと進化していきます。
AI時代に向けてデータセンターを最適化する
Vertivの5つの戦略的優先事項を取り入れ、インフラ設計を見直すことで、企業やデータセンターはAIの複雑な要件に対応しながら、ビジネス戦略や成長目標に沿ったスケーラブルなソリューションを実現できます。これらの優先事項は、データセンター運用の変革を支える包括的なフレームワークとして、効率化の推進、導入の加速、信頼性の向上、そして将来の需要への備えを可能にします。AIが進化を続ける中、こうした取り組みを進めるデータセンターは、変化の激しい技術環境にも柔軟に対応し、持続的な成長を支える基盤となります。
AIが各業界に与える影響を見る
金融業界におけるAI：自社運用と外部委託のデータセンターのメリット比較
政府分野におけるAI：公共サービスの革新とグローバルな取り組み
ヘルスケア分野におけるAI活用：懸念を超えて、命を救う可能性へ
製造業におけるAI：統合とインフラ整備への対応