在全球30个国家展开数字工程顾问业务，以加速企业创新与成长的AKKODiS，其日本分公司AKKODiS顾问股份有限公司（总公司：东京都港区，代表董事社长：川崎 健一郎，以下简称「AKKODiS」），凭借现场变革的力量与数字技术支持企业提升生产力并实现AI转型。该公司于2月26日举办了题为「各领域专家彻底解说！AI数据中心开创的次世代基础设施 ― 能源与电子零件支撑的运算力未来 ―」的活动。 随着生成式AI的迅速普及，作为支撑AI的基础设施，「数据中心」的重要性正急剧上升。需要庞大运算力的AI，需要与传统IT基础设施不同规模的电力与冷却技术，也为产业结构带来了巨大的变化。在这样的背景下举办的本研讨会，邀请了能源、电子零件、数据中心技术等各领域的专家登台。会中针对AI数据中心急遽扩张的背景、电力与电子零件等基盘技术的演进，以及AI基础设施时代下日本的战略，进行了多角度的讨论。 在研讨会的开场，AKKODiS People Development本部职涯发展推进部的Master Instructor，同时也担任JEITA（一般社团法人电子信息技术产业协会）零件技术蓝图各委员的谷本 琢磨（工学博士），解说了AI时代下数据中心的结构性变化。 随后，由干净能源研究所代表的阪口 幸雄先生，以及太阳诱电股份有限公司开发研究所开发企划部部长的宝藏寺 学先生进行了演讲。 ■ AI数据中心的扩张与能源战略的走向 阪口 幸雄先生（干净能源研究所代表） 阪口先生根据以硅谷为中心的最新动态，解说了AI数据中心的急遽扩张以及支撑它的电力与能源战略的现实。 阪口先生首先强调的是：「要理解数据中心，首先必须理解云端业务的结构。」目前的云端市场由Amazon、Microsoft、Google等超大规模云端服务商（Hyperscaler）占据了庞大的市占率，而大部分的AI服务都是在这些巨大的云端平台上提供的。 换句话说，AI数据中心的扩张不仅仅是单纯的IT基础设施建设，更与云端产业本身的竞争结构密切相关。围绕着AI的竞争，正在从算法或半导体性能的竞争，转变为能确保多少数据中心这种「实体基础设施」的资本密集型竞争。 此外，关于目前正在进行的AI数据中心投资，阪口先生表示：「不可否认其中存在着泡沫般的层面」，但他引用过去IT泡沫的例子解释道：「即使泡沫破裂，基础设施本身仍会留在社会中，并支撑着后续的产业发展。」就像光纤网络和数据中心至今仍作为网络产业的基盘被广泛使用一样，他的观点是，无论短期内是否过热，中长期来看，AI数据中心有很高的几率会作为不可逆的社会基础设施被保留下来。 另一方面，AI数据中心扩张最大的限制条件，就是电力供应的问题。AI模型性能的提升依赖于「缩放定律（Scaling Law）」，投入越多的运算资源，性能就越好，因此企业之间对于获取GPU和电力的竞争日益激烈。结果导致数据中心的电力需求急遽增加。 此外，AI半导体的进化速度极快，数据中心建设所需时间的落差也非常严重。GPU大约每9个月就会进行世代交替，但数据中心的设计与建设、输电设备的完善却需要花费数年。这种时间差造成了在完工时，当初的设想可能已经过时的结构性困难。 更进一步来看，预计未来不仅是AI模型的学习，生成式AI与业务AI常时运作的「推论」阶段的电力消耗也将会扩大。未来若AI作为社会基础设施稳定下来，电力需求将不会是短暂的，而是会持续不断地增加。 在这样的情况下，再生能源、核能、小型模块化反应炉（SMR）等各种电力供应方式正被广泛讨论，但目前并不存在能在短期内解决电力限制的绝对有效对策。 阪口先生总结道：「AI基础设施的竞争，不仅仅是运算力，更是电力与能源的竞争。」