生成ＡＩの爆発的な普及の裏で、データセンターが猛烈な熱に悲鳴を上げています。過剰に冷やすと電気代が高騰し、冷やし方が足りないとシステムが止まるという絶望的なジレンマ。この難題を、サーバーを開けずに解決する驚きの試みが始まります。日本の頭脳が組んだ次世代の挑戦を追います。
サーバーの内部を見ずに熱を当てる人工知能と両社が目指す統合制御
生成ＡＩサーバーは膨大な計算処理を行うため、従来の機器に比べて消費電力や発熱量が圧倒的に大きいです。負荷の変動も激しく、データセンター全体の冷却効率を高めることが世界的な課題となっています。しかしセキュリティの制約などから、これまではサーバー内部の詳細な温度データを空調の管理に直接活かすことが困難でした。周辺の温度センサーだけを頼りに冷やしていたため、実際の状態とズレが生じ、冷やしすぎによる電力コストの上昇や冷却不足の運用リスクを引き起こしていました。
株式会社エヌティティデータとダイキン工業株式会社は、このジレンマを解消するため、独自の人工知能を活用したデータセンター向け次世代冷却最適化ソリューションの共同検証を２０２６年７月から開始します。今回の取り組みの最大の特徴は、サーバー内部のデータを直接取得することなく、詳細な熱状態を予測できる点にあります。人工知能がサーバーの電力使用量や温度といった間接的なデータを基に負荷と発熱の関係性を学習し、実際の状況に近い熱の推移を自律的に導き出します。
この予測結果と連動させ、これまでは個別に動いていた空調設備や熱源設備、液体冷却設備をデータセンター全体で一元的に統合制御します。エヌティティデータが持つ運用ノウハウや空調の相関データと、ダイキンが誇る高度な制御技術および空調制御人工知能を融合させ、過剰な冷却を徹底的に抑制します。両社は２０２６年度中に有効性の検証を行い、2027年度中の商用化を目指す方針です。これにより、データセンターの電力コスト削減と温室効果ガス排出量の低減を同時に実現します。
見解として、サーバー内部のデータを触れずに冷却を最適化する本アプローチは、セキュリティと省エネを両立する画期的な変革です。今後は一元管理による高度な制御を国内外へ展開していく、インフラ分野のグリーンDXの進展が期待されます。
詳しくは「株式会社NTTデータ」の公式ページまで。 レポート／DXマガジン編集部 戸田
