ソース：https://www.zerohedge.com/technology/visualizing-big-tech-company-spending-ai-data-centers
大手テクノロジー企業は、高度なAIワークロードに必要な演算能力とインフラに対する高まる需要に応えるため、AIデータセンターに数十億ドルを積極的に投資しています。
このグラフは、Visual Capitalistのケイラ・ズー氏によるもので、2024年1月から8月までのMicrosoft、Google、Meta、AmazonのAI設備投資総額とデータセンター運用コストを視覚化したものです。
AI資本支出は、長期AI資産およびインフラへの1回または不定期の投資です。
データセンターの運用コストは、AIデータセンターを日々稼働・維持するための継続的な費用です。
データはJPモルガン経由のニューストリートリサーチによるもので、2024年8月時点のものです。数値は十億単位です。営業費用には、現金営業費用、ソフトウェア、減価償却費、電気代が含まれます。
AIモデルのトレーニングにコストがかかり過ぎている
以下に、Microsoft、Google、Meta、AmazonのAI関連の資本支出とデータセンターの運用コストの合計を示します。
Microsoftは現在、AIデータセンターの総費用で他社をリードしており、2024年8月時点で資本支出と運用コストに合計460億ドルを費やしています。
また、現在、データセンターの数はMicrosoftが300と最も多く、Amazonが約215でそれに続いています。しかし、規模や容量のばらつきがあるため、施設の数は必ずしも総処理能力を反映しているわけではありません。
9月には、MicrosoftとBlackRockが、AIに特化したデータセンターとそれを支えるエネルギーインフラの開発を目的とした、1000億ドル規模の計画をGlobal Artificial Intelligence Infrastructure Investment Partnership（GAIIP）を通じて発表しました。
注目すべきは、GoogleとAmazonは現在、エンドユーザー向けにモデルを実行する（推論）よりも、モデルを訓練するのに2倍以上の費用をかけていることです。
主要なAIモデルのトレーニング・コストは、大規模なデータ・セット、複雑な計算、膨大な計算リソースを必要とし、強力なGPUや大量のエネルギー消費を伴うことも多く、ますます高額になっています。
しかし、AIモデルの展開の頻度と規模が拡大し続けるにつれ、推論の累積コストは初期のトレーニング・コストを上回る可能性が高いです。これはOpenAIのChatGPTではすでに起こっていることです。
米国におけるデータセンターの電力消費量についてさらに詳しく知りたい方は、このグラフをご覧ください。米国の各州でデータセンターが消費した電力の割合を示しています。
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