人類未踏峰「生成AI」の登り方、カギ握る“インフラ整備”で知っておくべき3つとは？
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生成AIが登場したことで、企業は「AIによるビジネス変革」への対応を迫られている。それとともに浮かび上がっている課題が、どうやって「生成AIインフラ」を整備すべきかという点だ。AIの学習や推論には大量の計算リソースが必要になり、電力消費量も大幅に増大してしまうため、従来とは違う視点でインフラを整備し直す必要がある。そこで本記事では、企業がAI変革の「波に乗る」ために必要な生成AI戦略＆実践のポイントを明らかにすると同時に、AI時代に適したインフラの選び方について探っていこう。
（Photo/Shutterstock.com）
生成AIの登場でデータセンターにおける電力消費量が2倍に
2022年末のChatGPTの登場から、企業を取り巻く環境は大きく変わってしまった。顧客対応やデータ分析など、さまざまな業務の自動化が可能になり、業務の効率を大幅に向上できるようになった。それだけではなく、新たな顧客サービスやイノベーションの創出に生成AIを活用する企業も登場しており、生成AIへの投資が企業の競争力を大きく左右する時代となった。
そこで今注目を集めているのが、「生成AI時代のインフラをいかに整備するか」という課題だ。生成AIの学習や推論には膨大な計算リソースが必要となる。そのため企業が利用するデータセンターには、高性能なGPUやCPU、大規模なスケーラビリティが必要となる。
しかし、やみくもに高性能なGPUを導入すればよいかというと、そうではない。イニシャルコストの問題ももちろんあるが、見落とされがちな消費電力も、企業のコストをじんわりと圧迫する。
実際、データセンターにおける電力消費量の拡大は、世界的な社会課題となっている。国際エネルギー機関（IEA : International Energy Agency）が2026年までの電力需給やCO2排出量の見通しを示したレポート『Electricity 2024 Analysis and forecast to 2026』によれば、2026年には世界全体のデータセンターにおける電力消費量が、2022年と比べて約2倍に膨れ上がる見通しだ。
しかし、生成AIのビジネス活用を避けては通れないだろう。では、企業はどのような視点や戦略を持って生成AI変革を“実践”し、活用を加速するインフラを選択すればよいのだろうか？
そこで今注目を集めているのが、「生成AI時代のインフラをいかに整備するか」という課題だ。生成AIの学習や推論には膨大な計算リソースが必要となる。そのため企業が利用するデータセンターには、高性能なGPUやCPU、大規模なスケーラビリティが必要となる。
しかし、やみくもに高性能なGPUを導入すればよいかというと、そうではない。イニシャルコストの問題ももちろんあるが、見落とされがちな消費電力も、企業のコストをじんわりと圧迫する。
実際、データセンターにおける電力消費量の拡大は、世界的な社会課題となっている。国際エネルギー機関（IEA : International Energy Agency）が2026年までの電力需給やCO2排出量の見通しを示したレポート『Electricity 2024 Analysis and forecast to 2026』によれば、2026年には世界全体のデータセンターにおける電力消費量が、2022年と比べて約2倍に膨れ上がる見通しだ。
しかし、生成AIのビジネス活用を避けては通れないだろう。では、企業はどのような視点や戦略を持って生成AI変革を“実践”し、活用を加速するインフラを選択すればよいのだろうか？
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・データセンターで効率的に電力を使うための3つのポイント
・AI活用の正攻法は「変革のステージの段階的な底上げ」
・AI変革を実践する「一歩」の踏み出し方
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