編集：遠藤文康

GPUの利用でサーバの消費電力と発熱が急激に増大し、冷却がAIインフラの重要な要素として浮上しています。AIサーバの発熱と冷却の基本を整理した上で、水冷や液浸といった新しい冷却技術の動向や、冷却方式を選択する際のポイントなどを解説します。

システムがますます企業収益に密接に関連するようになる中で、「オブザーバビリティー」（可観測性）の重要性が高まっています。従来のモニタリングと何が違い、なぜ今ビジネス基盤として注目されているのかをまとめます。

GPUはもともとグラフィックス処理専用で開発されたわけだが、AI処理のためのプロセッサへと進化する転記は2010年代初頭に訪れた。機械学習の急速な進展がGPUの可能性を引き出し、その役割を拡大させたその転換点と背景を振り返る。

生成AIを自社環境で本格運用する際、最初に直面する可能性があるのが「インフラの壁」です。AIシステムの安定稼働や、性能確保のために押さえておくべきAIインフラの基本的な知識について、GPUサーバや冷却・電力設備、ストレージなどの観点から解説します。

システムやサービスの開発において、まずAPIの設計・定義を優先する「APIファースト」の設計思想が生まれ、企業内外でAPIの数や用途が拡大しています。しかしAPIの利用が急増する変化に、管理体制が追い付いていないことがよくあります。APIガバナンスの欠如が招くリスクと、その状況への向き合い方を考えます。

企業を取り巻くサイバーリスクは、もはや単一のシステムや自組織内の統制を考えるだけでは不十分です。クラウドやAPI連携、生成AIの活用が前提となった今、サプライチェーン全体を視野に入れたレジリエンス強化を考える必要があります。

クラウドインフラサービス市場で、「ネオクラウド」と呼ばれる新興事業者の存在感が高まっています。その一方で、AWSのシェアが下落傾向にあり、ハイパースケーラーが圧倒的な影響力を持ってきた構図に変化の兆しが見えています。

いまやGPUは、AIや科学計算にも欠かせない計算資源へと進化を遂げた。もともと画像処理用として生まれたGPUが、なぜAI分野をはじめとした汎用的な分野で使われるようになったのか。その進化の過程を振り返る。