中國?深圳、2025年1月18日 / PRNewswire/ -- 最近、ファーウェイは「2025年データセンターファシリティにおけるトップ10トレンド」に関する會議を開催しました。カンファレンスでは、データセンター施設ドメインの社長であるヤオ?クアン氏が、AI時代のデータセンター（DC）業界の発展に新たな推進力を注入し、変革についての洞察を得て、業界の飛躍的な発展をリードすることを目的として、トップ10のトレンドについて説明しました。

ヤオ?クアン氏が述べたように、AI基盤モデル技術の継続的な革新により、DCは汎用コンピューティングパワーからインテリジェントコンピューティングパワーへと移行しました。サーバーの性能と処理能力は大幅に向上し、1,000個、10,000個、さらには100,000個のGPUを備えたクラスターの構築が標準となっています。データセンター（DC）業界はこれまでにない発展の機會に恵まれる一方で、信頼性、高電力、高い電力需要、不確実性といった分野での課題にも直面しています。

ファーウェイは、深い洞察と長期にわたる実踐に基づき、信頼性、柔軟性、持続可能な開発を中心とした2025年のデータセンター施設のトップ10トレンドを発表しました。これは、AIデータセンターファシリティに関する洞察と考えを共有し、高い信頼性を持つ計算基盤を構築し、デジタル時代を前進させることを目的としています。

トレンド1：信頼性がインテリジェントコンピューティングデータセンターの主要な中核要件に

データセンター建設において、コストよりも安全性が最優先事項となっています。特に、AIデバイスの価値が急上昇し、インテリジェントコンピューティング時代において障害ドメインの範囲が拡大し続けているため、信頼性がインテリジェントコンピューティングデータセンターの主要な中核要件となっています。データセンター（DC）の信頼性は、本質的にライフサイクル全體の信頼性を指し、部品、製品、アーキテクチャ、サービス、運用および保守（O&M）を網羅しています。信頼性の低いデータセンターは、より高い運用コストをもたらします。真の意味で低コストを実現するためには、信頼性を確保する必要があります。

トレンド2：インテリジェントコンピューティング施設の信頼性を確保するには、分離アーキテクチャが最適な選択肢です

インテリジェントコンピューティングセンターの電力密度は上昇し続けています。電気設備は通常、高電圧および大電流を特徴としており、その安全かつ信頼性の高い運用を確保することが重要です。データセンター（DC）の電気設備のリモート展開が推奨されており、安定したサービス運用を確保します。さらに、電気設備を主設備室に配置する場合は、主要なサービスから分離し、標準的な方法で展開する必要があります。防火持続時間、散水消火、緊急換気、およびワンクリックでの電源オフ要件を考慮し、サービスへの影響を最小限に抑える必要があります。

トレンド3：高密度インテリジェントコンピューティングにおいて、冷卻の途切れない運用は必須の能力です

AI時代において、空冷と液冷の共存は長期的なプロセスです。液冷は避けられないトレンドであり、冷卻の途切れない運用は高密度インテリジェントコンピューティングにおいて必須の能力となるでしょう。冷卻の途切れない運用とは、データセンター（DC）が正常に稼働している間に冷卻が中斷されないこと、そして例外が発生した場合には迅速に冷卻を回復することを意味します。これにより、データセンターは安定して稼働することができます。

トレンド4：AIはデータセンター（DC）の運用?保守におけるプロアクティブセキュリティを大幅に向上させる

AI技術を活用することで、データセンター（DC）における停電、火災、高溫といった障害を正確に予防することができます。これにより、受動的な対応から能動的な保守への転換が可能となり、潛在的なリスクを事前に特定することで、データセンター（DC）の信頼性を大幅に向上させることができます。

トレンド5：専門的なサービスは、データセンター（DC）運用の信頼性を確保する堅固な保証です

データセンター（DC）のサービス壽命は通常10～15年であり、DCのライフサイクル全體において、設備よりも保守が決定的な要因となります。専門的なサービスは、データセンター（DC）の長期的かつ信頼性の高い運用の鍵を握っています。データセンター（DC）の配備において、専門的な配備と全プロセス管理を通じて、潛在的なリスクを完全に排除します。さらに、AI技術を導入して、故障対応ではなく予測保守を実施することで、データセンター（DC）のライフサイクル全體にわたる信頼性を確保します。

トレンド6：モジュラーアーキテクチャは、AIデータセンター（DC）の要件の不確実性に対応する鍵です

AIデータセンター（DC）の要件の不確実性に柔軟に対応するためには、モジュラーアーキテクチャが必要です。モジュラーアーキテクチャは、標準化された設備室、モジュール式の機能、および電気機械裝置の分離を特徴としており、コアサブシステムの必要に応じた配備や弾力的なスケーリング、さらには將來のサービス進化への柔軟な適応を可能にします。中國の蕪湖データセンター（DC）を例に挙げます。モジュラーアーキテクチャを採用することで、このデータセンター（DC）は3か月以內に構築され、將來的な弾力的スケーリングにも対応します。

トレンド7：サブシステムのプレファブリケーションは、AIデータセンター（DC） の高速配信に効果的な方法です。

プレファブリケーションにより生産効率が向上します。プレファブリケーションされたサブシステムを備えたデータセンター（DC）は、弾力性や迅速な展開といったAIサービスの要件をよりよく満たすことができます。サブシステムのプレファブリケーションは単純な組み立てではなく、ソリューションの製品化です。製品の納品品質を確保するためには、専門的な設計、シミュレーション、テスト、そして自動化ツールを経る必要があります。さらに、工場でのプレファブリケーションと事前試運転により、現場での建設作業量が 90% 削減され、納期が大幅に短縮され、AIデータセンター（DC） の迅速かつ高品質な納品が保証されます。

トレンド8：AIデータセンター（DC）において、電源供給の高効率化はますます重要な価値を持つようになっています

高密度?高計算能力のシナリオは、放熱に対して厳しい課題をもたらします。空冷から液冷への移行に伴い、電源供給効率はエネルギー効率の主要な要因となります。データセンター（DC）の電源供給効率を評価する際には、単一のデバイスの効率ではなく、並列システム全體の効率に注目し、アーキテクチャの革新に焦點を當てるべきです。例えば、UPSはスーパーエコノミー制御運転（S-ECO）モードで稼働する場合、99.1%の高効率を実現し、モード間の切り替えを0ミリ秒で行うことができます。

トレンド9：AIはデータセンター（DC）の総合的なエネルギー効率の向上を可能にします

電源供給や冷卻効率の向上に加えて、AI技術はレイヤー1とレイヤー2間の連攜を可能にする上でさらに貢獻することができます。空冷と液冷を組み合わせたシナリオでは、最適化パラメータが數百萬にも及び、最適化が指數関數的に複雑化します。最適な冷卻効果を達成するために、従來の手動による最適化の代わりにAIエネルギー効率最適化技術を活用することができます。AI技術の活用により、データセンター（DC）はより省エネルギーで効率的になります。

トレンド10：計算と電力の協調がデータセンター（DC）構築の新たなモデルとなる

計算能力はAIの鍵であり、電力は計算能力にとって不可欠な要素です。データセンター（DC）のエネルギー消費が増加し続ける中、直接的なグリーン電力供給は、DCのエネルギー消費を削減するための解決策となるでしょう。さらに、発電?電力網?負荷?蓄電の統合における負荷リンクとして、データセンター（DC）は周波數調整やピークシフトを通じて電力網利用効率（GUE）を向上させるために電力網と連攜することができます。データセンター（DC）は、AIのトレーニングおよび推論の要件に基づいて負荷を柔軟にスケジュールし、全體的な最適効率を実現することができます。將來を見據えると、計算とエネルギーの協調がデータセンター（DC）構築の新しいモデルとなり、DCの持続可能な発展を促進するでしょう。

AI時代において、ファーウェイデータセンターファシリティは、インテリジェントコンピューティングセンター向けに高い信頼性、柔軟性、持続可能性を備えた電源供給ソリューションを構築するため、品質と技術革新に注力します。また、顧客やパートナーがインテリジェントコンピューティングの機會をつかみ、1ワットあたりの出力を最大化することで、デジタル時代を前進させることに取り組みます。