BloombergNEFは大規模な予測を発表しました。AIのトレーニングと推論のワークロードが2035年までにアメリカ全体のデータセンター容量のほぼ40%を消費する可能性があるというのです。これは単なる数字ではなく、コンピューティングインフラの活用方法における根本的な変化を意味します。

注目すべき点は、データセンターの稼働率が59%から69%に跳ね上がることです。これはAI需要だけで10ポイントの上昇です。

この影響について考えてみてください。主要なテックインフラ企業—チップメーカーからクラウドサービスの大手、エンタープライズソフトウェアプロバイダーまで—がこの変革の中心に位置しています。今や求められているのは単なる計算能力だけでなく、機械学習ワークフロー向けに設計された専門的なアーキテクチャです。

暗号資産やブロックチェーンの分野にとっても、これは見た目以上に重要です。分散型ネットワークはますます堅牢なデータインフラに依存しています。AIが容量を占有することで、計算リソースのコスト構造や利用可能性が変化します。オンチェーンAIモデルを構築したり、膨大な計算を必要とするプロジェクトは、異なる経済的現実に直面するかもしれません。

2035年というタイムラインは、業界に約10年の適応期間を与えます。インフラ拡張のスピードとAI普及の加速がどれだけ早いかによって、それが十分な期間かどうかが決まります。