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2025年01月20日 09時 [コンピュータ・通信機器/研究・調査報告]

SambaNova Systems

AIリーダーシップ調査が示す準備不足:多くの企業がAIの膨大な電力需要に未対応

72.4%がAIモデル(注1)の学習や運用に「多大な」エネルギーが必要であると認識している一方で、49.8%が増大するAIの電力需要を懸念。しかし、AIシステムのエネルギー効率を監視している企業はわずか13.0%。エージェンティックAIによるさらなる電力需要増加への対応が課題に。


カリフォルニア州パロアルト - 2025年1月15日 - SambaNovaが委託した新たな調査により、AIによる電力需要の増大に直面する企業における深刻な準備不足が浮き彫りになりました。リーダーの49.8%がAIによるエネルギー効率の課題に懸念を抱いている一方で、AIシステムの電力消費を監視している企業はわずか13.0%にとどまっています。この調査は、米国およびヨーロッパで進むAI導入の拡大にもかかわらず、インフラの準備が整っていない現状を明らかにしています。

「調査結果は厳しい現実を示しています。企業はAI導入を急いでいますが、そのエネルギーへの影響を管理する準備が整っていません」とSambaNova SystemsのCEOであるロドリゴ・リヤンは述べています。「特にAIワークフローによる需要増加に直面する中で、より効率的なAIハードウェアとエネルギー消費に対する積極的なアプローチがなければ、AIがもたらす進歩そのものが損なわれるリスクがあります。2027年までには、AIの電力需要に懸念を示すリーダーは90%以上に達し、電力消費が企業の取締役会で重要なKPIとして注視されるようになると私は予測しています。」

この調査から得られた主な結果は以下の通りです:
● AI推論が電力需要の成長を牽引:70.0%のリーダーが大規模言語モデルの学習がエネルギー集約型であることを認識している一方で、推論における大きな電力需要を認識しているのは59.7%にとどまっています。このギャップは、エージェンティックAIの拡大に伴い推論ワークロードがAI利用を支配するようになる中で、重大な課題となっています。
● エネルギー効率が戦略的優先事項に:現時点でAIの電力消費を監視している組織はわずか13.0%ですが、56.5%はエネルギー効率が今後の戦略的計画において重要な役割を果たすと認識しています。エネルギー需要の増加への対応は、コスト管理の必然性と運用のスケーラビリティへの懸念がその推進要因となっています。
● エージェンティックAIの拡大が新たな課題をもたらす:エージェンティックAIの展開は、企業における電力問題をさらに深刻化させています。20.3%の企業では、電力コストの上昇が差し迫った問題となっており、さらに37.2%がAIのエネルギー効率を改善するようステークホルダーからの圧力が増大していると感じています。さらに42.0%は、今後これらの要求が増加すると予想しています。
● AIのエネルギー影響に積極的に対応している企業は少数: AI(注2)を広範囲に展開している組織のうち、77.4%は電力使用量を削減するための取り組みを行っています。主な手法としては、ハードウェアおよびソフトウェアの最適化(40.4%)、エネルギー効率の高いプロセッサの採用(39.3%)、再生可能エネルギーへの投資(34.9%)が挙げられます。しかし、これらの対策は、AIの急速な導入と拡大ペースに対して依然として不十分です。

エージェンティックAIの台頭は業界の転換点を示しています。企業がAIを拡大し、より高度なワークフローを展開する中で、エネルギー需要への対応はコスト管理と効率目標の達成において極めて重要です。教育や戦略的計画を通じて認識のギャップを埋めることが、AIの成長を財政的・商業的に持続可能なものにする鍵となるでしょう。

現在のGPUベースのソリューションに伴う過剰な電力消費と高額なコストは、多くの企業がより効率的な代替策を模索する要因となる可能性があります。この変化はAIハードウェア市場を根本的に変え、持続可能ではないエネルギー需要に頼ることなく高性能を提供するソリューションが支持される流れを生み出すでしょう。

「AIの導入が急速に進む中で、企業はAI展開の電力要件に戦略を適合させる必要があります」と、SambaNovaのCEOであるロドリゴ・リャンは述べています。「企業がAIを統合する際には、エネルギー効率の向上とインフラ準備の整備が長期的な成功のために不可欠です。SambaNovaはエネルギー効率の高いソリューションを導入するため、多くの顧客から支援を求められています。」

(注1)この調査には、「AI推論ワークロードに必要な能力を認識していますか?」と「大規模なAIモデル(ChatGPTなど)のトレーニングに必要な能力を認識していますか?」という2つの質問が含まれていました。回答者のうち、72.4%が、これらの側面の少なくとも1つまたは両方について、ある程度認識している、または十分に認識していると回答しました。具体的には、70.0%が学習に必要なパワーを認識し、59.7%が推論に必要なパワーを認識していました。

(注2)この調査では、「あなたの組織では、生成AIの採用をどの程度広く考えていますか?」という質問をしています。回答者のうち、30.3%の組織がAIの広範な使用を報告しています。53.8%が実装の初期段階またはパイロット段階にあり、AIへの取り組みをまだ開始していないと報告している組織はわずか15.8%です。

調査方法
この調査は、AIの導入状況、企業がAIのエネルギー需要に対応する準備状況、およびAI展開における持続可能性に関する考慮事項を探る目的で、SambaNova Systemsによって委託されました。調査は2024年12月16日から12月27日まで実施され、ヨーロッパの1,004名、アメリカ合衆国の1,008名を含む、合計2,012名のビジネスリーダーから洞察を得ました。


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AIリーダーシップ調査が示す準備不足:多くの企業がAIの膨大な電力需要に未対応

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