データセンターは人工知能（AI）の利用拡大を支えていますが、そのためにはエネルギーや水などの資源が必要です。
AI利用の拡大を支えるには、エネルギーを浪費する隙間を減らすため、データセンターの建物設計を見直す必要があります。
有望なアイデアをどのように拡大し、インパクトにつなげるかは、世界経済フォーラムのニュー・チャンピオンズ年次総会（「サマー・ダボス」としても知られる）が、2026年6月23～25日に中国で開催されるにあたり、主要な焦点となっています。
人工知能（AI）の利用が急増するなか、その成長を支えるデータセンターのエネルギー需要は、商業用不動産の建設、テクノロジー、ベンチャー資金調達など幅広い分野で、雇用創出から富の形成までさまざまな機会を生み出しています。しかし、世界のデータセンター業界は2030年までに年平均成長率14％で拡大すると見込まれており、インフラ投資には最大3兆ドルが必要になります。
データセンターの急増は地域社会でも波紋を呼び、政治的な争点となっています。建設による近隣地域への影響に加え、データセンターは膨大なエネルギーと水を消費します。
ガートナーのアナリストは、世界のデータセンターの電力消費量が2030年までに倍増すると予測しています。また、環境・エネルギー研究所によると、大規模データセンターのなかには、1日に最大500万ガロンの水を必要とするものもあります。データセンターの建設が進むにつれ、こうした需要は増加し続けると予想されます。
しかし、将来を見据え、責任を持ってデータセンターを建設する機会があります。慎重に検討し、十分に調査したうえで計画を丁寧に実行すれば、環境への影響を伴わずにAI主導のイノベーションを加速できるはずです。データセンターの利害関係者と懸念を抱く市民の双方のニーズを調整することは可能です。
データセンターはエネルギー危機にどう対処できるか
現在のデータセンターのエネルギー課題に取り組むための効果的な方法は、次の3つです。
1. 液冷と排熱利用
液冷と排熱利用は、従来の送風に代わり、データセンターの熱を吸収して移送します。熱を大気中に放出するのではなく、建物内の別の用途に再利用したり、より広範なネットワークに供給したりして、近隣の企業や住宅のエネルギー需要を抑えます。
2. 再生可能エネルギー源との併設
風力発電所や太陽光発電所など、同一または隣接する再生可能エネルギー施設にデータセンターを併設すれば、電力網からの電力使用量を減らせます。地域社会が使う電力を消費する代わりに、データセンターが独自の電源を持つことになります。
3. 予測最適化ソフトウェア
予測最適化技術は、AIと機械学習を活用し、過熱などデータセンターで起こり得る問題を予測して対処することで、運用への悪影響を未然に防ぎます。
これにより、非効率な気流やケーブルの劣化によるエネルギー損失を抑えられます。また、稼働状況や熱に関するデータを収集し、リアルタイムの問題を明らかにするとともに、時間の経過に伴う傾向を把握します。このデータは、負荷分散、保守スケジュール、設備全体の最適化をより効率的に行うのに役立ちます。
データセンター設計の再考
新しいデータセンターの建設や既存建物の改修に、新たな手法や技術を導入するだけでは、解決策の一部にすぎません。AIを支えるには、データセンター建物の基本設計を見直す必要があります。非効率な気流、ケーブルの劣化、時間のかかる手作業での設置や設備点検への依存によって、エネルギーを浪費する隙間が依然として残っているためです。
その理由の一つは、従来のコンピューティング負荷が変化したことです。かつて処理負荷を実行する標準だったCPU（中央処理装置）は、今日のAIがより高性能でエネルギー消費の大きいGPU（グラフィックス処理装置）を必要とするなか、主役の座を退きつつあります。新しいGPUハードウェアに対応するには、多くの場合、新たな設備の設置が必要です。設置には数か月かかることもあり、その後、手作業による安全点検を行わなければなりません。
こうした点検では、人の目と、対象エリアをスキャンして温度を測定する携帯型赤外線カメラに頼っています。AIによる熱負荷は密度が高く、不安定で、発生場所も変わり得るため、最も多くの熱がどこで生じているのかを正確に特定するのは困難です。これは、データセンター建物の熱エネルギー性能やその限界を把握できていないためです。
その結果、こうした手作業の点検では、過熱などの問題を見つけるためにデータセンター全体を継続的に監視する必要に追いつけません。熟練したデータセンター専門家の不足も、こうした課題を深刻化させています。これは、今日のデータセンターの管理と建設において、最大級でありながら最も見過ごされているリスクの一つです。
未来のデータセンターを築く
アップタイム・インスティテュートによると、データセンターの所有者の半数と運営者は、持続可能性を評価し、規制要件を満たすために必要な指標を追跡しています。また現在、データセンターでは、熱に基づく空間インテリジェンスを用いて熱エネルギー性能を把握しています。
この手法により、熱の偏った分布やホットスポットなど、人の目では見逃されたり、状況が深刻になるまでアルゴリズムで検出できなかったりする異常を見つけられます。
カメラを使わないセンサーである熱ベースの空間センシングは、データセンターの運営者に、エネルギー消費量と発熱量について、きわめて細かな単位までリアルタイムの知見を提供します。建物の性能を示すダッシュボードにこのデータを統合すると、必要な場所だけにエネルギー容量を供給できるようになります。
こうした知見により、データセンターの状況をより正確に把握し、迅速な対応と、より戦略的な計画立案が可能になります。また、施設の物理的インフラを仮想的に再現するデジタルツインの利用に伴う精度の問題も解消できます。デジタルツインのモデルの精度は、入力されるセンサーデータの精度に左右されます。物理的なセンシングを継続しなければ、ツインが反映するのは現実ではなく意図となり、予期せぬ高額な問題につながりかねません。
包括的なデータセンター効率化戦略の一環として、空間インテリジェンスから得られる知見は、エネルギー需要を削減できます。査読済みの研究では、実際の需要に合わせて冷却出力を調整することで、使用状況に基づく建物制御がエネルギー消費を20～30％削減できることが確認されています。これにより、データセンターのニーズと近隣住民のニーズのバランスを取りやすくなります。また、データセンターが資源消費を有意に削減したことを示す助けにもなります。
データセンターを建設・維持する人々には、エネルギー効率を高めるようインフラを最適化する責任があります。それが実現して初めて、未来のデータセンター計画について、より建設的な議論ができるようになります。
フォーラムは、2026年6月23～25日に中国で開催される「サマー・ダボス」を前に、イノベーションが画期的な成果から規模の拡大を経てインパクトへと至る過程に焦点を当てています。最新情報をチェック。
