デジタル時代を前進させる | ファーウェイ、2025年のデータセンターファシリティにおけるトップ10トレンドを発表

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、および電気機械装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、さらには将来のサービス進化への柔軟な適応を可能にします。中国の芜湖データセンター（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か月以内に構築され、将来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、並列システム全体の効率に注目し、アーキテクチャの革新に焦点を当てるべきです。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

電源供給や冷却効率の向上に加えて、AI技術はレイヤー1とレイヤー2間の連携を可能にする上でさらに貢献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数百万にも及び、最適化が指数関数的に複雑化します。最適な冷却効果を達成するために、従来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。