AIコンピューティングとデータセンターにおけるディスラプティブな動向、2025年～2027年

AIインフラの分離、新たなビジネスモデル、ESGへの取り組みが将来の成長可能性を牽引

ディスラプティブなAIモデルは、「従来型」クラウドデータセンターに関する従来の想定にますます課題を突きつけています。トレーニングクラスターが数千のアクセラレータに拡大し、数十メガワットの電力を消費するにつれ、従来のCPU中心の空冷式モノリシックサーバーモデルはもはや持続可能ではありません。本調査研究では、AIインフラのアンバンドリングというメガトレンドを探求します。これは従来のサーバーボックスから、ファブリック接続されたアクセラレータ・メモリ・ストレージ・冷却・電源のプールへの移行を意味します。計算密度・メモリ・I/Oのボトルネックの増大、および炭素・水資源関連の制約が、データセンターの基本設計の再考を事業者に迫っている点を分析します。これには従来型サーバーからAIポッドやコンポーザブルクラスターファブリックへの移行が含まれます。今後3～5年間において、これらの変革は、より厳格な持続可能性基準や規制基準を遵守しつつ、経済的かつ信頼性の高い方法でAIをいかに効果的に拡張できるかを決定する上で、極めて重要な役割を果たすと予想されます。

技術開発と、それが導入およびビジネスモデルに与える影響を網羅した本レポートには、以下のモジュールが含まれます：

• AIインフラの分離化- メガトレンド概要
• 技術概要、アーキテクチャ、分類体系
• AIインフラにおける変革テーマ
• 5つの重点テーマ：
  • 異種混在型および専用AIアクセラレータ
  • メモリ分散化と高帯域幅ファブリック
  • 冷却と電力供給を中核設計変数として
  • AIネイティブのオーケストレーションと自律型データセンター
  • 持続可能性、立地選定、電力系統統合
• 技術的進歩の使用事例
• 新興ビジネスモデルと導入形態
• AI中心型データセンターの地域別動向
• 戦略的機会と将来展望

目次

調査範囲

• 分析範囲

変革的成長AIコンピューティングとデータセンター

• 成長がますます困難になっている理由とは？
• The Strategic Imperative 8-TM
• 当社のメガトレンドユニバース概要
• 当社のメガトレンドユニバース-AIコンピューティングとデータセンター
• 主な調査結果

エコシステム：AIコンピューティングとデータセンター

• AIインフラの分離：サーバーからファブリック接続プールへ
• 構造的制約によるAIインフラの再設計の必要性
• 新たな設計単位としてのAIポッド：アーキテクチャと戦略的影響

技術動向とイノベーション促進要因

• AIデータセンターの進化とAIコンピューティングスタック
• AI中心データセンターアーキテクチャの分類：コンピューティングとリソースの結合
• AI中心のデータセンターアーキテクチャの分類：導入形態、電力、冷却

AIインフラにおける変革テーマ：主要なメガ動向とサブ動向

• テーマ1：異種混在型および専用AIアクセラレータ
• テーマ2：メモリ分散化と高帯域幅ファブリック
• テーマ3：冷却と電力供給を中核設計変数とするアプローチ
• テーマ4：AIネイティブオーケストレーションと自律型データセンター
• テーマ5：サステナビリティ、立地選定、電力系統統合

企業による行動（C2A）

• 事例研究1：LLMトレーニングポッド向けCXLベースのメモリ分散化
• 事例研究2：AI／ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）およびデータベースワークロード向け計算ストレージドライブとデータオーケストレーション
• 事例研究3：地域熱利用による低炭素AIリージョン
• 事例研究4：エネルギー効率と気候制約下における主権エクサスケールAI

エコシステム：AIコンピューティングとデータセンターが牽引する新たなビジネスモデル

• 新たなビジネスモデル：アクセラレータポッド・アズ・ア・サービス
• 新興ビジネスモデル：冷却サービス（Cooling-as-a-Service）
• 新興ビジネスモデル：テレメトリとデータ駆動型収益化

エコシステム：AIコンピューティングとデータセンターの地域別動向

• AIコンピューティングとデータセンターの地域別動向

成長の源泉：動向魅力度分析

• 動向の魅力度分析

成長機会分析

• 動向機会影響分析と確実性分析
• 動向機会破壊指数
• 動向破壊の魅力スコア
• 動向成長指数
• 成長魅力スコア
• BEETSがAIコンピューティングとデータセンターに与える影響

成長機会ユニバース

• 成長機会1：AIポッドとコンポーザブルインフラストラクチャキャンパス
• 成長機会2：AIデータセンター向けリキッドファースト冷却・熱再利用プラットフォーム
• 成長機会3：カーボンアウェアなオーケストレーション＆テレメトリープラットフォーム

成長機会の分析：成長のための重要な成功要因

• 成長のための重要な成功要因
• 結論

付録

• 当社のメガトレンドユニバース

今後のステップ

• 成長機会のメリットと影響
• 今後のステップ
• 図表一覧
• 免責事項
• AIインフラの分離- メガトレンド概要

技術概要、アーキテクチャ、および分類体系

AIインフラにおける変革的テーマ

• 5つの詳細テーマ：
• 異種混在型および特化型AIアクセラレータ
• メモリ分散化と高帯域幅ファブリック
• 冷却と電力がコア設計変数となる
• AIネイティブのオーケストレーションと自律型データセンター
• 持続可能性、立地選定、電力系統統合

技術的進歩の使用事例

新興ビジネスモデルと展開j形態

AI中心型データセンターの地域別動向

戦略的機会と将来展望