2025年12月23日、フロスト＆サリバンは、今後のデータセンター運営に求められるテクノロジーを調査・分析し、そこにある5つの成長機会を公表した。
デジタルの世界は誰にとっても減速する気配がありません。AI、ビッグデータ、モノのインターネット（IoT）、自動化、そしてコネクテッドデバイスといった新たな波が押し寄せるたびに、データセンターサービスに求められる基準はますます高まっています。その結果、十分なラックスペースと安定した電力供給だけでは、プロバイダーが競争力を維持するには不十分です。ワークロードはますます重く、スマートになり、多様化しており、顧客企業はこうした変化のペースに対応できるインフラストラクチャを求めています。
さらに、生成AI（GenAI）と機械学習（ML）が業界を超えて拡大するにつれ、未来はもはや単なるキャパシティの問題ではなくなります。高密度のグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）クラスターが大規模なAIモデルを24時間体制でトレーニングし、推論がリアルタイムで行われ、グローバルに分散されたアーキテクチャ間でデータがより安全かつ持続的に移動する、包括的で接続されたエコシステムを設計することが求められます。
課題は2つあります。AIファーストのデータセンターでは、安定した電力、高性能コンピューティング（HPC）、低遅延ネットワークが求められます。一方、業界の既存企業は、電力網の制約、高騰するエネルギーコスト、不安定性、そして厳格化する持続可能性規制といった問題に取り組んでいます。そのため、プロバイダーは従来の構築方法を見直さざるを得なくなっています。単に床面積とメガワット数を提供するのではなく、高度な冷却、分散型エッジコンピューティング、モジュール設計、高速データ処理、次世代セキュリティをサポートするカスタマイズ可能なインフラストラクチャへと目を向けています。
フロスト＆サリバンの分析によると、以下の成功要因を優先することで、将来のリーダーと他社を差別化できるとされています。
・電力インフラ：信頼性、拡張性、再生可能なエネルギー源
・精密冷却：高度な液浸冷却技術とチップ直接冷却技術
・ネットワーク接続：大容量光ファイバーネットワーク
・立地：自然災害リスクが低く、建設用地が手頃で、冷却コストを最小限に抑える気候に恵まれた新興地域。
今後、以下の5つの成長機会が、データセンターとコロケーションサービスの差別化を促進する可能性があります。
＜5つの成長機会＞
1．ブロックチェーンを活用した分散型データセンター：97ポイント
2．自律型ITインフラストラクチャ管理：94ポイント
3．量子コンピューティングの統合：93ポイント
4．データセンターハードウェアのAI駆動型予知保全：93ポイント
5．データセンター向け生体認証セキュリティ強化：92ポイント
成長機会1：ブロックチェーンを活用した分散型データセンター
AI、クラウドサービス、そしてデータ集約型アプリケーションの台頭により、情報の保存方法と処理場所の変革が求められています。長年にわたり、主流のモデルは集中型データセンター、つまり膨大な量のデータを処理する大規模な単一拠点ハブに依存していました。しかし、サイバー攻撃がより巧妙化し、持続可能性に関する規制が強化され、世界中のユーザーがより高速なアクセスとより高い信頼性を求めるようになるにつれ、この従来型システムの脆弱性は無視できなくなっています。
これが、ブロックチェーンを活用した分散型データセンターという刺激的な機会への道を開きました。従来のアーキテクチャとは異なり、分散型モデルでは、ストレージと処理をノードのグローバルネットワーク全体に分散します。各ノードが容量を提供し、ブロックチェーンによってすべてのトランザクションとデータの移動が安全に記録され、追跡可能になります。これは単なる技術的なアップグレードではなく、セキュリティとレジリエンスを根本から構築する方法を再考することを意味します。これにより、プロバイダーは次のような成長戦略を優先する必要に迫られています。
・データセキュリティと信頼性：ブロックチェーンを活用した分散型データセンターは、データを複数のノードに分散することで、単一障害点（SPOF）とサイバー攻撃に対する脆弱性を低減できます。
・ストレージと処理の民主化：中小企業は、高額な集中型ハードウェア投資をすることなく、安全でスケーラブルなデータインフラストラクチャに手頃な価格でアクセスできます。
・透明性と監査可能性：変更不可能なブロックチェーン記録は、リアルタイムで検証可能なデータ証跡を作成し、規制遵守を簡素化します。
・レジリエンスと運用継続性：分散型システムは、単一のプロバイダーへの依存を回避し、ダウンタイムを最小限に抑え、中断のない運用を保証します。
・リソースの最適化：分散ネットワーク全体でアイドル状態のコンピューティングパワーを活用することで、経費とエネルギー消費を削減し、導入効率を向上させることができます。
戦略的課題：破壊的技術、エッジコンピューティングノード、AIアクセラレータ
プロバイダーは、容易に拡張でき、安全に実行でき、AIの膨大な要求に対応できるコンピューティング環境の構築がもはや必須であることに気づき始めています。現在進行中の最も大きな変化の一つは、データ生成場所の近くに処理能力を配置する動きです。エッジコンピューティングサイトをAIアクセラレータと統合することで、プロバイダーはデータが遠隔地のクラウドに戻るのを待つことなく、リアルタイムでデータを分析・処理できます。これをブロックチェーンや分散型台帳と組み合わせることで、透明性、改ざん耐性、そして共有リソースのより適切な連携が実現します。
＜企業による取り組み＞
・Akash Network：ブロックチェーンを活用し、組織が従来のクラウドプロバイダーに依存することなく、グローバルネットワークからコンピューティング能力をレンタルできるオープンなマーケットプレイスを構築します。
・Sonm：フォグコンピューティングプラットフォームとブロックチェーンベースの連携技術を活用し、世界中の未使用のコンピューティングリソースを活用し、より高速でリアルタイムなエッジ処理を実現します。
・ThreeFold Foundation：ブロックチェーンで保護された分散型データセンターを使用してピアツーピアのインターネットを構築し、従来のクラウドに依存しないスケーラブルなインフラストラクチャを提供します。
・Dfinity Foundation：インターネット・コンピュータ・プロトコル（IPC）を運用し、ブロックチェーンとエッジコンピューティングを融合した分散型クラウドを提供することで、高度に安全な自律型アプリケーションを大規模に提供します。
集中型システムが限界に達している今、分散型データ管理におけるベストプラクティスの実装に役立つ成長プロセスは何でしょうか？
成長機会2：自律型ITインフラストラクチャ管理
何十年もの間、データセンターの成功は、熟練したオペレーター、つまり手動でネットワーク構成、障害対応、ストレージ調整、脆弱性特定を行うチームに大きく依存してきました。しかし、デジタルワークロードの量が爆発的に増加し、AIを活用したアプリケーションが増加するにつれ、最も経験豊富なチームでさえ対応が困難になりつつあります。現代のコンピューティング環境の規模、速度、複雑さは、手動による管理ではビジネスの期待に応えられないレベルに達しています。企業はパフォーマンスだけでなく、自己最適化を行い、障害発生前に予測し、サイバーリスクに即座に対処するシステムを求めています。ここで自律型ITインフラストラクチャ管理が活躍する場が生まれます。
ITチームが問題発生後にトラブルシューティングを行うのを待つのではなく、自律型システムは受信データから学習し、構成を継続的に改善し、リアルタイムで動作します。その結果、デジタル運用の新たな基盤が生まれます。これは、コストのかかるダウンタイムを排除し、事後対応型の労働力への依存をなくし、クラウドとAIファーストの経済における途切れることのないスケールアップの基盤となります。プロバイダーと企業双方にとって、これは単なる自動化ではなく、次のような機会に注力することを意味します。
・AIベースの最適化：予測的な障害分析により、ハードウェアの劣化を数か月前に予測し、インフラストラクチャの寿命を延ばし、ネットワーク構成やセキュリティ監視などのタスクを自動化します。
・自律型キャパシティプランニング：リソース使用量をビジネス需要に合わせて調整し、不要なオーバープロビジョニングを排除します。
・ワークフォース最適化：リアルタイムのワークロードオーケストレーションにより、クラウドとエッジのエコシステム全体でコンピューティングタスクを分散し、最適なパフォーマンスを実現します。
・継続的学習システム：AIが生成する運用レポートにより、ビジネスリーダーはITパフォーマンスを即座に把握し、継続的な最適化とイノベーションを実現できます。
戦略的課題：バリューチェーンの圧縮
AIを活用したリソースオーケストレーションは、断片化されたツールを単一のインテリジェントな制御レイヤーに置き換えることで、組織がマルチクラウド環境を管理する方法を変革します。この統合モデルは、複雑さと遅延を軽減するとともに、異なるプロバイダーのサイロ化されたプラットフォームを運用する際の非効率性を排除します。AIがワークロードとパフォーマンス指標を継続的に分析することで、クラウドリソースはハイブリッドおよびマルチクラウド・インフラストラクチャ全体に自動的にバランス調整され、展開されます。これにより、人的介入なしに、意思決定の迅速化、パフォーマンスの向上、運用の俊敏性の向上が実現します。
＜企業による取り組み＞
・Cisco Systemsは、クラウドとデータセンター環境の制御を一元化し、即時の運用対応を実現するAI対応ネットワーク自動化のパイオニアです。
・Juniper Networksは、インテリジェントで自己調整型のオーケストレーションにより、障害を削減し、マルチクラウド・ワークフローを合理化する自動化プラットフォームを導入しています。
・Huaweiは、世界中のデータセンター・フットプリント全体のリソース調整を調和させることで、サービスの信頼性を向上させるAIベースの管理システムを提供しています。
・VMwareは、ハイブリッドクラウド・エコシステムにおけるAI自動化を拡張し、インフラストラクチャの監視を簡素化し、完全に自律的なIT運用をサポートします。
結論として、データセンターが進化するにつれ、プロバイダーのリーダーシップは、対応ではなく準備態勢にますます左右されるようになります。量子コンピューティング対応コンピューティング、AIファーストの予測保守、生体認証によるセキュリティへの移行は、汎用的なインフラストラクチャから精密に設計された環境への決定的な移行を示しています。早期に投資する事業者は、イノベーションサイクルの短縮、顧客からの信頼の強化、そしてプレミアムグレードのサービスレジリエンスといった、複合的なメリットを獲得できます。そこで問題となるのは、貴社のチームは、見落としている可能性のあるデータセンターの成長機会を特定できる態勢が整っているかどうかです。
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