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【液冷と液浸、ハイパースケールとユニットモデルの分岐点】
〜短期、中期の市場展望〜
8月18日(火)
桑津調査房 代表
立命館大学 大学院経営研究科 客員教授
桑津 浩太郎（くわづ こうたろう） 氏
従来のハイパースケーラーは、床面積の拡大で空調効率と収益性を高める「恐竜」に似たビジネスモデルと言える。しかし、現在、GPUの発熱増や装置コスト高騰、エネルギー調達などが大規模投資の不透明感を強めており、ハイパースケーラーと同じ感覚で、AIデータセンターの大規模化が進むことへのリスクが懸念されている。
特に、冷却技術において、注目される水冷方式では5〜10年以内のGPU要件に耐えられず、液浸方式が有力視されるが、これにともない建築全般、インフラの見直しが必要となる。結果として短期の需要増対応と中期の構造設計見直しのバランスをとるアプローチが必要となり、熱・エネルギー・重量を制御できるコンテナ等の小規模ユニット群運用が当面の現実解として浮上している。
１．AIデータセンター市場の現状
２．AIデータセンターのビジネスモデルとリスク
・冷却
・水
・社会受容性
・投資
・規制
３．ユニット型データセンターモデルの評価
・見劣りする収益構造
・液浸冷却との親和性
・大規模AIデータセンターとの棲み分け
４．質疑応答／名刺交換
2024年6月 株式会社野村総合研究所 退職 研究理事。
2006年から、コンサルティング事業本部情報通信コンサルティング部部長。
情報通信分野での調査、コンサルティングに従事。
現在、桑津調査房 代表、立命館大学客員教授、総務省情報通信審議会委員等。
