Runwareは、企業が人工知能インフラを構築・導入する方法を変えようとしている。同社は、自動車の生産に似た方式を採用し、工場の組立ラインでモジュール式のAIデータセンターを製造する計画だ。

同社の戦略は、導入現場での設置作業を減らしながら、コンピューティング能力をより速く生産することに重点を置いている。しかし、この製造スピードを実現するには、生産、インフラ、コストに関する課題を克服する必要がある。

Runware、2028年までにAIデータセンター容量を1日あたり30MWにする目標

Runwareは、2028年までに毎日30メガワット分のAIデータセンター容量を生産する計画です。CEOのフラヴィウ・ラドゥレスク氏は、完成したデータセンターユニットを自動車のように組立ラインから送り出したいと述べました。また、各ポッドを準備済みの設置場所に到着してから48時間以内に稼働させることを目指しています。

48時間という目標に含まれるのは設置とセットアップであり、製造工程全体ではありません。各設置場所には、あらかじめ電力とネットワーク接続が整っている必要があります。Runwareは出荷前に、工場内で組み立てと試験の大部分を完了させる計画です。

同社は現在、ルーマニアでモジュール式AIデータセンターを製造しています。同社のSonic Podは全長20フィートで、約1,200基のGPUを搭載します。各ユニットの演算能力は1メガワットです。

Runwareは、恒久的な水道接続を必要としない閉ループ式液体冷却システムも採用しています。この設計により、導入先で求められるインフラ要件が軽減されます。

現在、Sonic Podの製造には約3週間かかります。ラドゥレスク氏は、組立ライン方式の生産によってその期間を1日に短縮できると考えています。Runwareは2027年初頭までに2つ目の工場を開設する予定です。

同社はまた、10億ドル相当の顧客からの購入意向があり、容量にして20メガワットを超えると発表しました。しかし、これらの確約はまだ実際の販売には至っていません。Runwareは2027年後半に量産を開始する見込みです。

NvidiaとCrusoe、AIインフラの迅速な展開を目指す

Runwareは、データセンターを迅速に展開するモデルを開発する既存のテクノロジー企業との競争に直面しています。10月21日、NvidiaはVera Rubinシステム向けの既製リファレンス設計「DSX POD」を発表しました。

この設計により、パートナー企業はインフラを組み立ててテストしたうえで顧客に出荷できます。Nvidiaによると、準備済みの設置場所であれば、導入にかかる期間は約2週間です。従来の建設方法では、最長6カ月かかることがあります。

Crusoeも、工場を拠点とするAIインフラの生産に取り組む企業です。同社のSparkプラットフォームは、コロラド州にある床面積約352,000平方フィートの工場とCrusoe Cloudを接続します。同社は2020年からモジュール式施設を運用しています。

Crusoeによると、3カ月以内に実用的なAI演算能力を提供できます。ただし、各社が測定している導入段階は異なります。Runwareの48時間という目標は設置を対象とし、Nvidiaの2週間は導入を、Crusoeの3カ月は稼働可能な演算能力の提供を対象としています。

各社のビジネスモデルも異なります。Runwareは従来型のデータセンタースペースではなく、AI推論サービスを販売しています。顧客は自社のGPUを持ち込むこともできますが、同社はネットワーク機器については引き続きNvidiaに依存しています。

電力の制約と生産コストが拡大計画の脅威に

コンピューティングインフラへの需要が高まるなか、モジュール式AIデータセンターの迅速な建設が進められています。Grand View Researchは、モジュール式データセンター市場の2024年の規模を約290億ドルと評価しました。同市場は2030年までに758億ドルに達し、年平均成長率は17.4%になると予測しています。

一方、JLLは世界のデータセンター容量が2030年までに200ギガワットに達する可能性があると推定しています。その需要を満たすには、約3兆ドルの投資が必要になる可能性があります。またJLLは、2027年以降、AI推論の需要がAI学習の需要を上回ると予測しています。

日本では、JERA、Dell、RHAELMが、150億ドル規模のプロジェクトに向けて再現可能な設計を開発しています。計画中の施設は400メガワットの容量を提供する予定です。

しかし、製造の迅速化だけでは電力供給の制約を解消できません。JLLによると、主要市場では送電網への接続待ち期間が4年を超えています。国際エネルギー機関は、データセンターの年間電力消費量が2030年までに950テラワット時に達すると予測しています。

業界にとって、地域住民の反対も課題となっています。Pewの調査では、米国人の54%がデータセンターは環境に有害だと考えています。この割合は1月の39%から上昇しました。

規制上の制限も浮上しています。テキサス州は8月、審査中のプロジェクトに対する送電網接続の承認を一時停止しました。また、9月には環境許可の発行も停止しました。

製造コストも、Runwareの事業拡大戦略にとって別のリスクとなっています。TechCrunchは以前、電気自動車のスタートアップ企業Arrivalが量産の収益化に苦戦したと報じました。Runwareは今後、工場で組み立てるモデルによって、提案する速度と規模でAIデータセンターを供給できることを示す必要があります。

AIデータセンターの自動車のような量産を目指すRunwareの記事は、Coinfeaに初めて掲載されました。