AI ブームがデータセンターの帯域幅を押し上げる

AI boom to drive data center bandwidth surge は、公開証拠がインターネットインフラ、ガバナンス、運用依存、または市場可視性に関連しているため、BTW メディアのプロファイル対象です。

• Ciena の世界調査は、今後 5 年間で DCI 需要が 6 倍になると予測しています。
• 新しいデータセンターの 43%が AI ワークロードに充てられ、ネットワークの風景を変えています。

何が起こったのか:AI ワークロードがデータセンターインフラを再構築

Ciena（NYSE: CIEN）の委託による最近の世界調査によって、人工知能（AI）ワークロードの急速な拡大がデータセンターインフラの大きな変革をもたらしていることが明らかになりました。この調査はCensuswideと共同で実施され、13 カ国 1,300 人以上のデータセンター意思決定者の見解を集め、今後 5 年間でデータセンター相互接続（DCI）帯域幅需要が急増すると予測しています。

調査によると、回答者の過半数（53%）が、今後 2～3 年の間に AI がデータセンターネットワークの主要な負荷要因となり、クラウドコンピューティング（51%）やビッグデータ分析（44%）などの従来の要因を上回ると予想しています。この変化に対応するため、新設データセンターの 43%が AI ワークロード専用となります。この変化は、AI モデルのトレーニングと推論を支えるための高度なネットワークソリューションの必要性を強調しており、これらは大量のデータ移動を必要とします。

さらに、回答者の 87%が、AI によって生成されるトラフィックをサポートするために、少なくとも 1 波長あたり 800 Gb/s が必要になると回答しています。これは、これまでの年間 20～30%のネットワーク成長率に沿ったものですが、AI の進歩により大幅に加速すると予想されています。Ciena の国際 CTO、Jürgen Hatheier 氏は、AI がネットワークアーキテクチャを再構築しており、より持続可能でスケーラブルな接続アプローチが必要であると強調しました。

結果はまた、帯域幅の消費を最適化し、電力とスペースの制約を緩和するためにプラガブルオプティクス（着脱可能光トランシーバ）の採用が拡大している傾向を浮き彫りにしました。データセンター専門家の実に 98%が、電力消費を削減しネットワークインフラの効率を向上させる上でプラガブルオプティクスの重要性を認識しています。

関連記事:Cerebras が AI データセンターを拡大
関連記事:Nvidia と Cisco が提携し、AI でネットワークを革新

なぜ重要なのか

AI ワークロードの予想される増加は、世界のデータセンターインフラとネットワーク能力に重大な影響を与えます。DCI 帯域幅需要が 6 倍になると予測される中、データセンターは AI のスケーラブルな計算ニーズに対応するために、相互接続ソリューションを迅速に進化させる必要があります。

Ciena の調査で浮き彫りになった主な懸念の一つは、より分散化された AI トレーニングへの移行です。回答者の約 81%が、大規模言語モデル（LLM）は単一の集中型施設ではなく、複数のデータセンターでトレーニングされるようになると予想しています。これにより、堅牢なデータセンター間接続が必要となり、回答者の 67%が従来のダークファイバーソリューションよりも、MOFN（マネージド光ファイバーネットワーク）のような高容量ネットワークへの依存が高まっています。

さらに、データセンター事業者は、AI 推論コンピューティングをどこに展開するかを決定する際に、AI リソースの使用率、レイテンシの低減、データ主権を優先しています。これらの要因は、スケーラブルで効率的な相互接続ソリューションの需要をさらに高め、AI アプリケーションが複数の地理的地域でシームレスに動作することを保証します。

プラガブルオプティクスへの依存度が高まっていることは、業界が持続可能性を重視していることをさらに強調しています。AI ワークロードは膨大な電力を消費するため、データセンター相互接続のエネルギー効率を最適化することが、環境への影響を緩和する上で極めて重要です。業界リーダーは、AI の急速な拡大と持続可能性目標のバランスを取るために、インフラ戦略を再考する必要があります。