データセンター市場が新たな局面を迎えている。これまでもクラウド化の進展等により、ハイパースケーラーによるものを中心として市場が拡大してきたこと、生成AIによる新たな需要が加わったこと、そしてネットワークにより立地問題を解決する可能性が高まってきたことは、拙稿（2023年6月号「データセンター市場動向2023」、同11月号「見直されるネットワーク」）でも報告してきたが、最近では、データセンターにおける生成AIなどの利用に伴って発生する電力消費がさらに深刻な問題となってきている。新たな電力需要に応えられるのか、どのようなエネルギーで電力需要を賄うのか、脱炭素に関する目標と両立するのかなど、課題は多い。生成AIブームとともに、それを支えるデータセンターのあり方にも注目が集まっている。

そこで、本稿では、上記拙稿に引き続き、データセンター市場の動向について、グローバルでの主要事業者の動きとともに、今後の成長に大きな影響を与えると予想される生成AIブームの影響と、それに伴う電力消費問題への対応を中心に検討したい。

市場動向

まずは市場動向と大手事業者の動きを見ておきたい。調査会社Synergy Research Groupによれば、全体として世界のデータセンターの総数は過去5年間で倍増した¹。そして、調査会社Statistaによれば、データセンター市場は2028年に4,386億ドルに達すると予測されている。COVID-19（新型コロナウイルス感染症）感染拡大等に伴うとみられる一時的な縮小があったものの、2023年以降は順調に成長し、2018年から2028年までのCAGR（年平均成長率）は3.7%になるとみられている²。

この成長を引き続き支えているのが、大手クラウド事業者などによるハイパースケールデータセンターである。Synergy Research Groupによれば、ハイパースケールデータセンターの施設数は2024年初頭に1,000を超えた。キャパシティの増加率は施設数のそれより大きく、過去4年間で倍増しており、今後4年間でさらに倍増すると予想されている。ハイパースケールデータセンターの中でも、大手クラウド事業者であるAmazon（AWS）、Microsoft、Googleの3社だけで、キャパシティの60％を占めており、この後に、Meta（Facebook）、Alibaba、Tencent、Apple等が続く³。

これら大手クラウド事業者等が最近力を入れているのがAI、特に生成AIである。AIへの期待が高まり、その期待を背景に各社がAI投資を強化し、それが各社の株価上昇につながっている。Metaのように、投資家が収益性に疑義を呈し株価下落につながったケースもあるが、全体としては生成AIに対する期待は高いと言ってよいだろう。Reutersの報道によれば、調査会社Bernsteinは、Amazon、Microsoft、Google、Metaの4社は2023年に2,000億ドルの設備投資を行っており、その半分程度が技術インフラに投じられたと分析している。今年、主にAIにより、この額はさらに約50%増えるとみられている^4、5、6。

本稿はこのような投資や収益期待が正しいか、あるいは「バブル」であるかを議論するのが目的ではないが、一つ確実に言えるのは、この動きがデータセンターへの需要に結び付いていることである。生成AIを含むAI活用にあたっては、学習においても推論においても、高い計算処理能力が求められる。そして、そのような計算処理を行うのに最適な環境を持つ場所がデータセンターである。AIが求める計算処理能力を実現するには、データセンターの数が増えるだけでなく、さらに良い環境を提供することが求められる。

大手クラウド事業者、データセンター事業者の事業展開

ここでは、大手クラウド事業者のデータセンターと、AIを中心としたサービスに関する動きについて見ておきたい。

AWSは、同社サイトによれば、2024年5月24日時点で、33リージョン、105のアベイラビリティゾーンを展開している。AWSの2024年1～3月期の売り上げは対前年同期比約17％増の250億ドル。AIへの関心の高まりがクラウド事業の成長につながっているとみられており、同社はAWSのインフラと生成AIに関する設備投資を強化するとしている⁷。

AWSは、2023年4月にAWSでの生成AIツール構築の支援を行う「Amazon Bedrock」を発表した。これは、主要なAI企業の基盤モデルを単一のAPI（Application Programming Interface）で利用できるようにするフルマネージドサービスである。Amazon Bedrockはその後2023年9月に一般提供された。また、2023年11月には、米ラスベガスで開催されたAWSの年次カンファレンス「re: Invent2023」で、システム開発とその他の業務支援を行う「Amazon Q」を発表した。2024年4月には一般提供が開始されている（5月20日時点では日本語対応時期は未発表）^{8、9、10、11}。

Microsoftは、同社サイトによれば、2024年5月27日時点において、同社クラウド「Azure」で60以上のリージョンを展開しており、300以上のデータセンターを有しているとしている。2024年1～3月期決算では、Microsoft Azureと他のクラウドサービスの売り上げは267億ドルで、対前年同期比約31%増の成長を記録したと発表した。こちらも、クラウドサービスやビジネスソフトウェアでのAI導入による売り上げ増が成長に寄与したとみられている¹²。

Microsoftは2023年3月にAIツール「Microsoft 365 Copilot」を発表し、一部企業へのプレビュー提供を経て、2023年11月に一般提供を開始した。大規模言語モデル（LLM: Large Language Models）によるAI機能に加えて、Word、Excel、PowerPoint、Outlook、TeamsなどのMicrosoft 365アプリケーションにAIアシスタントが統合されていることが特長である^13、14。

Google Cloudは、同社サイトによれば、2024年5月27日時点で、40のリージョン、121のゾーンを展開しており、187のネットワークエッジロケーションを有している。Google Cloudとしては、2023年1～3月期から黒字に転じており、2024年1～3月期決算では、売上高は96億ドルで、対前年同期比約28.4％増加した。やはり、AI開発への投資が売り上げ増に結び付いている。

GoogleもさまざまなAI製品を提供している。2021年5月に発表された機械学習プラットフォーム「Google Vertex AI」が機能追加を重ねてきているのに加え、2024年4月に米ラスベガスで開催された年次カンファレンス「Google Cloud Next 2024」で、2023年12月に発表した自社言語モデル「Gemini」のアップグレード版である「Gemini 1.5 Pro」を発表し、開発の効率化やサイバーセキュリティ強化に貢献するとしている^15、16、17。

次に、このような需要に応えつつ、エンタープライズにもサービスを提供しているデータセンター事業者についても、大手2社の動向について見ておきたい。業界トップのEquinixは、2024年5月の同社投資家向け資料によれば、33カ国、71都市、260データセンター（JVを含む）を展開しており、2024年4月には米国では初となるJVによるデータセンター建設を発表するなど、事業を拡大している。2024年1～3月期の売上高は対前年同期比約6％増の21億2,700万ドル。同社CEOは「急速に進化するAI環境は経済拡大の起爆剤として機能し続けている」とコメントした^18、19。

一方、同じく大手のDigital Realtyは、300超のデータセンターを50以上の都市に展開している。2024年4月には、同社がデンマーク・コペンハーゲンで持つAI対応のデータセンターで、NVIDIAのAIスーパーコンピューターをホストすると報じられた。しかし、2024年1～3月期の売り上げは、対前年同期比約1％減となり、わずかながら2四半期連続の減収となっている^20、21。

このように各社の動向を見ると、各社ともAIに関する投資やサービス強化を進めており、クラウド化の更なる進展に加え、AIに関する需要が市場を後押ししていることが読み取れる。

電力需要に関する課題

一方、データセンター市場としては課題にも直面している。データセンターにおけるAI関連の処理の消費電力が課題となっていることは2023年11月号の拙稿でも触れたが、この問題への注目がますます高まっている。

まず、原因として、ChatGPTのような生成AIアプリケーションの電力消費が大きいことが挙げられる。Stanford Universityによる「Artificial Intelligence Index Report 2023」が、大規模言語処理モデルGPT-3による電力消費が1,287MWhに上るとの先行研究を引用しており、これが注目された²²（注1：2024年の報告にも同様の内容が記載されている²³）（注2：「Artificial Intelligence Index Report 2023」ではこれと原子力発電所の出力との比較は行っていないが、この数値を引用し、原子力発電所の出力と比較した分析もみられる）。

米国の平均的な家庭の年間の電力消費量（2022年）が10,791kWhとされている（The U.S. Energy Information Administration²⁴）ことから、これは119年分に相当することになる。ちなみに、環境負荷の観点からみると、GPT-3のCO₂排出量は502トンとなる。別の言語処理モデルであるBLOOMのCO₂排出量は25トンで、GPT-3はその約20.1倍だが、BLOOMのCO₂排出量だけでも、平均的な米国の家庭が1年間に排出するCO₂の約1.4倍の量に相当するという²⁵（単純計算すると、GPT-3は約28.1倍となる）。

そして、GPT-4ではこの問題はさらに大きくなる可能性がある。GPT-4は、GPT-3の約6倍のパラメーターを含んでいると推定されており、また、モデルの訓練に利用されるデータセットも拡大するとみられている。すなわち、より多くの電力を消費する可能性が高い。2027年までに、AIセクターが消費する電力量は、ほぼオランダ1国分に相当するとの予測もある²⁶。

AI利用においては、データセットの拡大やパラメーターの追加、モデルの大きさのあり方や、データの質などについても議論がなされており、電力消費が現行の予想どおりに増加するとは限らない。効率化が進む可能性も高いだろう。また、AIがもたらす他の部分の効用（例えば、AIによって可能になる他のセクターにおける節電など）への期待ももちろん大きい。しかし、AIによる電力消費が大きな課題であることは間違いないだろう。

そして、このことは、AIによる需要を受けて拡大するデータセンター市場にも大きな影響を及ぼす。AIの電力消費はすなわち、AIが利用するコンピューターが置かれているデータセンターの電力消費でもあることから、データセンターの電力消費に注目が集まることになる。

データセンターの電力消費に関しては、大きく三つの課題を挙げることができる。一つ目は上述のマクロな消費量問題であるが、二つ目は、データセンターがある場所での需要に応えることができるか、である。データセンターが必要な電力を消費するためには、データセンターのある場所に、必要な量の電力が、必要とされる時期に供給されなくてはならない。これが別の課題になっている。言い換えれば、必要な時に必要なだけ利用できなければ、電力がどこか離れた場所で潤沢にあっても意味がないのである。

また、これらに関連する三つ目の問題が、電力の供給源である。大量に化石燃料を燃やして発電することはもはや不可能である。再生可能エネルギーの活用が求められる。すなわち、必要な場所で必要な量の再生可能エネルギーで発電された電力が得られるかが課題となる。

これらに関しては、既にいくつかの具体的な予測や議論がみられる。まず、マクロな消費量については、国際エネルギー機関（IEA：International Energy Agency）は、2024年1月の報告「Electricity 2024: Analysis and forecast to 2026」において、電力消費量を増加させる重要な新たな要因は、エネルギー集約型のデータセンター、AI、暗号通貨であるとして、これらの電力消費量が2026年までに倍増する可能性があると発表している²⁷。この報告書では、データセンター、AI、暗号通貨は、2022年に世界で約460TWhの電力を消費し、これは世界の総電力需要のほぼ2％に相当すると推定している。これが、2026年には620～1050TWhの範囲になると予測されている。これは、2022年と比べた場合、「少なくともスウェーデンが1つ、多ければドイツが1つ追加されるのとほぼ同じ」とコメントされている（図1）。

【図1】データセンター、AI、暗号通貨の総電力需要
（出典：IEA）

次に、必要な場所（データセンター）で電力が確保できるかである。2024年4月に米ワシントンで開催されたカンファレンス「Data Center World 2024」に関する報道によれば、同カンファレンスで講演した、米国の電力ソリューション企業Lanciumの会長Ali Fenn氏は、「今年（筆者注：2024年）は、AIアプリケーションと大規模言語モデルを実行するために十分な電力へのアクセスを得ることに方程式がシフトしている」と述べた。また記事では、データセンター関連のサービスを提供する不動産企業CBREのExecutive Managing Director兼Global Head of Data Center SolutionsであるPat Lynch氏が「データセンターの成長を阻む最大の要因は、土地やインフラ、人材ではなく、地域の電力だ」とコメントしていることも併せて報じている²⁸。

現地での電力確保の問題は、可不可もあるが、必要な設備が建設され、電力を確保するまでのリードタイムとしてあらわれることが多い。発電能力が（総量として）不足しているのではなく、送電線などのインフラが不足しており、必要な設備を敷設するのに時間がかかることも多いためである。ニュースサイトLight Readingは、米国でデータセンターや通信のサービスを提供するDigitalBridgeのCEOのコメントとして「データセンターは2年以内に電力不足に陥る」との衝撃的なタイトルの記事を掲載した。その中で、投資銀行TD Cowenの金融アナリストの分析（2024年2月の同社報告）として、米国のほとんどの主要市場において、データセンターの電力を確保するまでのリードタイムが最短でも3年以上になっているとしている。ダラスでは新しいデータセンターのための電力の認可に最長2年半、アトランタでは6年、シリコンバレーでは7年を要している。欧州ではさらに状況は深刻で、データセンターの関係者がよく「FLAP+D（フランクフルト、ロンドン、アムステルダム、パリ、ダブリン）」と呼ぶトップ市場では、8年に達しているという²⁹。筆者が2023年9月に参加したデータセンターに関するカンファレンス「DataCloud USA 2023」では、「ヴァージニア北部では送電線を建設するのに、すべての承認を得て、きちんとやれば5年かかる」との発言があった。時間がたつにつれて、状況は厳しくなっているとみられる。

※この記事は会員サービス「InfoCom T&S」より一部抜粋して公開しているものです。