ゴールドマン・サックスの最新調査によると、データセンターの容量はAI需要の牽引により2027年までに50%増加し、同セクターのエネルギー消費量は2030年までに倍増すると予測されています。しかし、金融サービス業界は、AIの導入が現在の期待ほどには進んでいない兆候を注視しているとのことです。
ゴールドマン・サックスのマネージング・ディレクター、エリック・シェリダン氏によると、AIブームは「熱狂的な雰囲気」を生み出し、大手テクノロジー企業は「破壊されることを恐れ、防御と同じくらい攻撃にも資本を投入している」という。
膨らみすぎたAI風船から空気が漏れている
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ゴールドマン・サックスが発表した調査によると、世界のデータセンターの容量は現在約62ギガワットで、クラウドワークロードが58%、従来のワークロードが29%、AIがわずか13%を占めており、2023年初頭には事実上ゼロだった状態から増加している。
2027年までに、AIワークロードは全容量の28%を占め、クラウドの相対的なシェアは50%、従来型ワークロードは21%に低下すると予測されています。これはクラウドや従来型ワークロードの減少を意味するものではなく、AIの成長が加速し、より大規模な市場全体におけるAIの占める割合が増加していることを意味します。
この投資規模は、データセンターへの支出が今や中規模経済に匹敵することを示すオムディアの調査と一致しており、アマゾンだけでも年間1000億ドル以上を投資しており、これはコスタリカのGDP全体にほぼ匹敵する。
カウンターポイント・リサーチによると、AIデータセンターのブームにより、世界の半導体売上高は2024年から2030年の間に倍増し、1兆ドルを超える可能性があるという。
同社は、成長の重要な触媒は、今後のAIアプリケーションに対する需要の持続的かつ潜在的に急速な増加に牽引される高度なAIサーバーインフラであると主張している。この需要の大部分は、短期的にも長期的にもハイパースケーラーからもたらされる可能性が高い。
Counterpoint は、エージェント AI アプリケーション用のトークン生成を推進するために必要なハードウェア機能の大幅な増加により、「トークン エコノミー」を強調しています。
AIのトレーニングには特殊なハードウェアが必要であり、これが劇的な変化を引き起こしています。わずか2年前までは、最先端のシステムはサーバー1台あたり8基のGPUアクセラレーターを搭載していましたが、2027年には、主要な構成ではファイリングキャビネットサイズのラックに576基のGPUを搭載し、600キロワットを消費するようになります。これは米国の家庭500世帯分の電力を賄うのに十分な量だとゴールドマン・サックスは指摘しています。
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その結果、データセンターの電力使用量は、2023年の世界全体の電力の1〜2％から、2030年までに165％増加し、10年末には3〜4％になると予測されています。
ゴールドマン・サックスは、再生可能エネルギーがビットバーンに必要な追加電力の40%を賄い、AIワークロードをターゲットとした原子力発電所の適度な拡張が見込まれると予測しています。しかし、残りの60%は天然ガス発電機によって供給され、2030年までに2億1,500万～2億2,000万トンの温室効果ガス排出量が追加されると予想されています。これは世界のエネルギー排出量の0.6%に相当します。
強気な予測にもかかわらず、金融サービス業界のアナリストたちは、予測を覆す可能性のある市場の弱さの兆候に対し「警戒を強めている」。リスクには、AIの収益化の失敗や、モデルの構築・コモディティ化を安価にするイノベーションなどが含まれる。
ビットバーンの容量の基本ケースでは、2027年までに年平均17パーセントの成長で92GWに達すると想定されていますが、シナリオは14パーセント（AIへの関心が低かった場合）から20パーセント（より強気な環境の場合）までの範囲です。
こうした懸念は、より広範な懐疑論を反映している。OpenAIのCEO、サム・アルトマン氏は最近、業界がAIバブルを経験していることを認めた。一方、コンサルティング会社マッキンゼーは今年初め、将来のAIサービスの需要がどうなるかは誰にも分からないと警告した。®
