アメリカのAI＝人工知能のインフラ開発を手がける「Runware」は、持ち運び可能なモジュール式のデータセンター「Sonic Inference Pod」の提供を開始したと発表しました。大規模なデータセンターに代わる柔軟な計算環境として、AIの推論処理を低コストかつ迅速に提供するとしています。
同社によりますと、このモジュール式データセンターは、従来のクラウドサービスなどと比較して、より高品質で低コストな推論処理が可能だということです。固定のデータセンターを拡張するのではなく、新たなユニットを追加することで、計算能力を迅速に増強できるとしています。
Runwareの共同創業者でCEOを務めるフラビウ・ラデュレスク氏は、「エンドユーザーに近い場所に配置する分散型コンピューティングが、長期的には主流になる」と述べています。このデータセンターは電源がある場所ならどこでも設置でき、新しいハードウェアにも素早く対応できる方針です。また、冷却に水を使用しないシステムを採用しており、従来のデータセンターが建設に数か月から数年かかるのに対し、数日で構築できるということです。
ラデュレスク氏は、「推論処理の需要は、施設の建設スピードを上回る勢いで増加している」と指摘しています。同社は現在、アメリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋地域で10基を展開しており、すでに複数の企業にサービスを提供しています。さらに、稼働できる場所を160か所確保しているということです。
同社は昨年12月に、5000万ドル（約77億5000万円）の資金調達を発表しています。今回の展開は、企業に推論処理のインフラを提供するという同社の中核的な事業戦略の一環だとしています。
現在、アメリカでは大手IT企業などがデータセンターの建設を急いでいます。一部の報道では、OpenAIがオハイオ州にデータセンターを建設するため、5000億ドル（約77兆5000億円）規模の契約を結ぶ見通しだとされています。しかし、ラデュレスク氏は、自社の製品が持つ柔軟性が大きな強みになるとして、こうした大規模プロジェクトを脅威とは捉えていないということです。
このシステムは全体が単一のネットワークとして機能し、ユーザーに近い空き容量のある場所で処理を行います。1つのユニットに障害が発生しても、他のユニットに処理を移行できるため、施設全体が停止するリスクを回避できるとしています。また、専用のハードウェアを求める顧客には、ユニット全体を割り当てることも可能だということです。
一方で、AI向けデータセンターの建設をめぐっては、大量の資源を消費することから、地域社会の光熱費上昇を招くなど課題も指摘されています。同社は将来的に再生可能エネルギーのみで稼働させる目標を掲げています。ラデュレスク氏は「AIによる電力消費の増加は避けられないが、送電ロスや冷却水をなくし、既存の電力を活用することで、新たなインフラ整備の負担を減らすことができる」と強調しています。
