データセンターの巨大化と爆縮、「光は遅い」ゆえに地理的分散が必要…江崎浩教授が語る、AI時代のキーワード

概要

AI時代のデータセンターは、光速の物理的限界による地理的分散の必要性や、未活用の「残り90%のデータ」の活用、設備のホワイトボックス化といった大きな転換期にある。

詳細内容

「Data Center Japan 2026」の基調講演にて、東京大学の江崎浩教授はAI時代のデータセンターの潮流を解説した。主な論点は以下の3点。第一に、現在AIが利用しているのは全データの10%に過ぎず、企業内に眠る残り90%の「ユニークデータ」の活用が今後の市場を左右する。第二に、光通信（APN）であっても物理的な速度限界（光速）があるため、低遅延が必須となるロボット等の制御には中央集中型ではなく地理的な「分散」が不可欠となる。第三に、インフラの柔軟性を高めるため、サーバーだけでなく空調や電源設備等のファシリティについても「ホワイトボックス化」や「モジュール型」への移行が進む。教授は、従来の「過保護なセキュリティ」や「サイロ化」からの脱却が必要であると強調した。

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