「田んぼの真ん中に不快で巨大な灰色の箱」を唐突に建てることは絶対にしない

AIは「チップ」から「物理限界」の戦いへ――エクイニクスが語るインフラ分散と液冷・地域共生の工学

　生成AIの主戦場が「学習」から「推論」へシフトする中、データセンターは電力・土地・熱、そして地域社会との共生という生々しい「物理限界」に直面している。グローバルでデータセンターを展開するエクイニクスのアジア太平洋（APAC）地域を牽引するAPACプレジデントのサイラス・アダグラ氏が先頃来日。TECH.ASCII.jp編集長の大谷イビサが、分散型AI時代の接続戦略、液冷エンジニアリングの真実、データセンターの社会的受容性について話を聞いた。

エクイニクスAPACプレジデントのサイラス・アダグラ氏

はじめに：「チップの時代」から「物理限界と接続の時代」へ

「われわれは、データセンター業界における歴史的なパラダイムシフトの真っ只中にいる。AI時代に勝負を分けるのは、もはやチップ単体ではない。人、ネットワーク、クラウドをどうつなぐかだ」――。来日した米エクイニクスのサイラス・アダグラ氏は、開口一番に力強くそう語る。

　これまで、データセンターは「都市圏の巨大な接続拠点にサーバーを置き、クラウドへ直結する」中心集約型のモデルが「正義」とされてきた。米AWS（アマゾン・ウェブ・サービス）の専用線接続（Direct Connect）の拠点であり、エクイニクスの都市型データセンターの代表格とも言える東京・品川の「TY2」はその象徴とも言える。30年近くITインフラの現場を取材してきた筆者にとっても、それが揺るぎない常識だった。

　しかし、生成AIの活用が巨大モデルの「事前学習（Training）」から、実際のビジネスやサービスで活用される「推論（Inference）」へと移行した今、その常識は「物理限界」という冷徹な現実によって覆ろうとしている。土地、電力、熱、そして地域社会との摩擦。インフラの最前線で何が起きているのか。アダグラ氏の言葉から、次世代データセンターの設計思想をひも解く。

AIによって変貌を遂げつつあるデータセンター

「チップではなく接続」—分散型AI時代のインフラ戦略

　現在、日本市場におけるAI導入は、米国や中国と比較すると全体的な活用率こそまだ途上にあるものの、直近の1年で導入企業数はほぼ倍増する勢いを見せている。国内市場の動向についてアダグラ氏は、日本の特有のトレンドとして、国内のゲーム企業や金融機関がアーリーアダプターとして先行している点を指摘する（関連記事：エクイニクスのTY15は低遅延も電力密度も液冷も全部入り　安定の横綱相撲だった）。

　しかし、企業がAIの実証実験（PoC）から本番稼働へと駒を進めるにつれ、アーキテクチャの根本的な見直しが迫られるようになったという。

「AIが登場した初期の段階では、議論の中心は『学習』だった。1つの建物の中に莫大なコンピュートリソースを詰め込み、モデルをトレーニングすることが主眼だったからだ。しかし、AIの真の価値が現実社会のユーザーや企業にもたらされるのは、間違いなく『推論』のフェーズである」とアダグラ氏は語る。

　学習フェーズであれば、電力さえ確保できれば広大な土地にハイパースケールな計算機群を集中配置すればよかった。しかし、エンドユーザーや業務アプリケーションがリアルタイムにモデルを利用する推論フェーズでは、集中配置はネットワーク遅延とコストの面で破綻をきたす。そこでエクイニクスが提唱するのが「分散型AI（Distributed AI）」の思想である。

「すべてのワークロードを1箇所に集約するのではなく、もっとも価値を生み出す場所に分散配置することが不可欠になる。それはエンドユーザーがいる場所であり、生データが存在する場所であり、アプリケーションが稼働する場所だ」（アダグラ氏）

エクイニクスの分散型AIの思想

　いわば地産地消。同社では提供するネットワークプロダクト「Equinix Fabric」にAIワークロードの最適ルーティング機能を持たせるなど、データ配置のインテリジェントな分散を支援している。ここでアダグラ氏が強調したのが、インフラレイヤーにおける同社のアイデンティティである。

「エクイニクスの歴史を振り返ると、われわれはつねに『接続（コネクション）』を進化させてきた。ネットワーク同士を接続することから始まり、金融機関をつなぎ、人々をクラウドへと接続してきた。そしてAI時代において、勝負を分けるのはもはやチップ単体ではない。ワークロードを、人、ネットワーク、クラウド、アプリケーションといかに接続するかだ。その接続点において、われわれはもっとも有利なポジションにいる」（アダグラ氏）