SpheronはAPACが電力不足に直面する中、エネルギー効率の良いAIを推進しています

Spheronは、国際エネルギー機関の新しいエネルギー報告書に続いて意見を述べました(IEA)。 同社は、AIの増大するエネルギー需要を強調しました。 特にアジア太平洋(APAC)地域における地域の電力網への影響があります。

7月21日に共有された投稿で、SpheronはAPACがすでに15から25ギガワット不足していると指摘しました。このギャップは冷却要件、データネットワーキング、および継続的な供給制約から生じています。同社は、世界的なAIの拡大がこれらの不足を悪化させる可能性があると警告しました。

それに対して、Spheronはその分散型ワークロードルーティングモデルをより持続可能な代替案として指摘しました。「Spheronはワークロードを世界中にルーティングし、地域のボトルネックを回避します」と同社は述べました。「私たちは唯一のスケーラブルな前進の道です。」

IEA: AIは2030年までにデータセンターの電力使用量を2倍にする

IEAの新しい報告書、「エネルギーとAI」は、Spheronの懸念を強調しています。この機関は、データセンターからの電力需要が2030年までに2倍以上に増加し、約945テラワット時に達すると予測しています。その合計は、日本の現在の電力使用量を超えることになります。

AIはそのトレンドの最大の推進力です。IEAによると、AI最適化データセンターの電力需要は2030年までに4倍になる可能性があります。アメリカ合衆国だけでも、データセンターのエネルギー使用は、いくつかの製造業の合計エネルギー消費に匹敵するかもしれません。

報告書はまた、先進国全体に広がる傾向にも言及しています。そこで、AI関連のインフラが2030年までに総電力需要の成長の20%以上を促進すると予想されています。これは、多くの地域で需要が横ばいまたは減少していた数年後の急激な逆転を示しています。

Spheronは分散型コンピュートモデルを推進します

Spheronのプラットフォームは、AI開発者が分散型グローバルネットワーク全体でコンピュートワークロードを展開できるようにします。エネルギー集約型の中央データハブに依存する代わりに、ユーザーは未活用の地域に需要をシフトできます。このアプローチは、APACのような電力制約のあるゾーンでのボトルネックを回避するのに役立ちます。また、ユーザーを固定された地域と高いエネルギーコストにロックインすることが多いクラウドジャイアンツへの依存を減らします。

Spheronはコンピュートを分散化することで、従来のクラウドベースのAIトレーニングセットアップには欠けている2つの要素であるエネルギー効率とグローバルなスケーラビリティを提供することを目指しています。

新しいAIのボトルネックとしてのエネルギー

Spheronのコメントは、テクノロジーおよびエネルギーセクター全体で高まる懸念を反映しています。AIシステムが拡大するにつれて、そのインフラストラクチャの要求はもはや単なる技術的なものではなく、ますます環境的なものになっています。投資家にとって、この変化は課題であり、機会でもあります。

分散型でエネルギーを意識したソリューションを提供するSpheronは、政府が厳しいエネルギー規制を課す中で地位を確立する可能性があります。APAC地域は、テストケースとして機能する可能性が高いです。持続的な不足と急増するAI開発により、地域のインフラは適応しなければならず、さもなければAIの採用が全体的に遅れる危険があります。