
展開後の課題:AI対応データセンターを実際に運用するために本当に必要なもの
データセンターは、紙面上ではAI対応であっても、実際にはAIインフラストラクチャを運用する準備ができていない場合があります。
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データセンターは、紙面上ではAI対応であっても、実際にはAIインフラストラクチャを運用する準備ができていない場合があります。

AIワークロードの急増に伴い、チップ直結型(DTC)液体冷却は、もはやニッチな選択肢ではなく、データセンターにとって不可欠な技術へと移行しています。しかし、この熱管理技術の進化は、運用上の重大な課題——設置の複雑さ——をもたらしています…

AIワークロードにより、データセンターは静かなサーバールームから産業規模の熱発生装置へと変貌しました。長年にわたり、冷却は純粋な埋没コスト——シリコンを稼働させるために不可避な悪——に過ぎませんでした。しかし、この方程式は今、変化しつつあります……

すべてのデータセンター企業が、より高速な施設の建設競争に乗り出しています。しかし、実際にそれを建設する人材について語る企業はごく少数です。機械・電気・冷却・制御システムの分野で十分な訓練を受けたエンジニアや技術者が、単純に不足しているのです……

AI競争は、もはや最も強力なモデルを構築する企業や最新のGPUを確保する企業によってのみ定義されるものではなくなっています。今や成功は、それらを駆動するインフラストラクチャをどの程度迅速に展開できるかに大きく依存しています。

数十年にわたり、ファシリティ・マネジメント(FM)は物理的な建物と同義でした。その焦点は、人の快適性、清掃サービス、HVACの効率性、および空間の有効活用に置かれていました。しかし、我々が2026年を迎えるにあたり、…

人工知能(AI)はデータセンターのインフラストラクチャーを再構築しています。GPUを活用したワークロードの密度と電力消費量がさらに増加する中、液体冷却は企業にとって極めて重要な検討事項となっています…

人工知能(AI)の指数関数的な成長は、デジタル・ランドスケープを根本的に変革しています。企業は、継続的なモデル学習に対応する大規模なAIコンピューティング環境を急速に構築しています…

データセンターはより賢くなっていますが、同時に重量も増しています。AIがワークロードやエネルギー使用の管理方法を変革する一方で、サーバーを物理的に移動する作業はなくなりません。むしろ、その重要性はさらに高まっています。

人工知能(AI)の時代は、前例のないほど強力な計算能力を解き放ちました。しかし同時に、これと同等に前例のないほどの発熱問題も引き起こしています。現代のAIおよびハイパフォーマンス・コンピューティング(HPC)ワークロードは、サーバー……

日本のデジタルインフラストラクチャの状況は、地殻変動レベルの変化を遂げています。日本は、世界におけるAIハブとして積極的に地位を確立しようとしており、東京および大阪のデータセンターでは、次世代の……に対応するための準備が急ピッチで進められています。

GPUaaS市場はもはやニッチなものではなく、グローバルな公共インフラへと進化しています。今後、年平均成長率(CAGR)28.78%で拡大し、2030年には287億ドルに達すると予測されており、これは__LOCK_TERM_001__の重要性がますます高まっていることを裏付けるインフラストラクチャの変革です…