アメリカ人は、自宅に設置される小さなAIデータセンターには寛容かもしれないが、町に設置される巨大なデータセンターには反対している

データセンターは土地を食いつぶし、電気料金を押し上げ、社会におけるビッグテックの力に対する公衆の不満の的となっている。

メイン州議会は最近、州内でのデータセンターの禁止を可決した（しかし、知事の拒否権を覆すことはできなかった）。全国州議会会議によると、オクラホマ州からニューヨーク州まで、政治的スペクトルの全域にわたる14の州が、データセンターの新規建設を禁止または一時停止する法案を検討しており、AIに対する世論はますます否定的な方向にシフトしている。

それでも、世論や政治家の懸念にもかかわらず、新しいデータセンターの建設には巨額の資本が流れ込んでいる。米国の最大のテクノロジー企業は、最近のウォール街の推定によると、2027年までに年間1兆ドルものAIへの投資を行うペースにある。世界的に見ると、最近のマッキンゼーのレポートは、データセンターへの投資が2030年までに7兆ドルに達すると予測している。

同時に、データセンターを消費者に近づける、さらには家庭に設置するという考え方が、不動産業界で注目を集めている。住宅業界の主要プレイヤーである住宅建設業者のPulteGroupは、最近CNBCのダイアナ・オリックの報道によると、Nvidiaおよびカリフォルニア州のスタートアップ企業Spanと協力し、新築住宅の外壁に小さな分散型データセンター「ノード」を設置する初期テストを行っている。

そのモデルがスケールするかどうか、そして住宅所有者、HOA、規制当局がそれを承認するかどうかは、議論の余地がある。専門家は、家庭ベースのデータセンターにはいくつかの利点があると指摘しており、家庭ベースのグリッドにより、新しいデータセンターの建設に必要な工事が少なくなり、エネルギー効率が向上する。

「技術的には可能であり、すでに検討されています」と、テキサス州リバティ郡でデータセンターキャンパスを建設中の米国拠点のエネルギー・テクノロジー企業BaRupOnの最高執行責任者であるBalaji Tammabattula氏は述べている。同氏は、家庭用コンピューターが分散ネットワークに処理能力を提供できるのと同じように、家庭はより大きなデータ処理システムに供給するコンピューティングハードウェアをホストできると述べている。

ホーム・アズ・データセンターモデルは、仮想通貨マイニングのために家庭の潜在的な電力を利用したり、余剰の屋根置き太陽光発電やEVクレジットを販売したりする同様の試みに続くものとなるだろう。

「実現可能性は、利用可能な電力、インターネット接続、熱管理、およびワークロードの種類に依存します。バッチ処理や時間的制約のないタスクの場合、家庭環境は驚くほどうまく機能します」とTammabattula氏は述べているが、高密度AIトレーニングやリアルタイムワークロードの場合、住宅環境の制約を克服するのは難しい。

ヨーロッパでデータセンターからの排熱問題がより注目される中、実証実験として現実世界の例が現在進行中である。例えば、英国のスタートアップ企業Heataは、人々の家庭にサーバーを設置し、クラウドコンピューティングのワークロードを処理すると同時に、発生した熱を直接家庭の給湯器に供給し、ハードウェアをホストすることと引き換えに住宅所有者に無料の給湯を提供する。British Gasはこのモデルの試行を支援している。

より大規模なレベルでは、フィンランドのMicrosoftデータセンターからの排熱を、約25万人の地元住民の家庭を暖めるために利用するヒートポンプの運用が開始された。

「これらの例は、世帯レベルとコミュニティレベルの両方で概念が機能していることを示しています」とTammabattula氏は述べている。

ホームデータセンターには、長所と短所がある。肯定的な側面としては、住宅モデルは深刻なボトルネックになりつつある土地とインフラの要件を削減し、コンピューティングをエンドユーザーに近づけ、エネルギー節約を通じて住宅所有者に自然なインセンティブを生み出すとTammabattula氏は述べている。同氏はまた、家庭用コンピューティングは、排熱が多大な費用をかけて冷却されるのではなく再利用されるため、強力な持続可能性の側面も持っていると付け加えた。

しかし、ChatGPTやClaudeへの質問は、すぐに誰かのウォークインクローゼットや地下室のサーバーから生成される可能性は低い。AIとのそのような深いやり取りには、依然として広大なデータセンターが必要である。住宅環境は現在、エンタープライズワークロードが必要とする電力密度、冗長性、物理的セキュリティ、および環境制御を欠いている。そして、自分のWiFiや電話の信号が得られない場合、データセンターを稼働させることはできない。

「接続品質は世帯によって異なり、大規模な運用では信頼性の問題が発生します。また、個人宅で商用機器をホストすることに関する規制や保険の問題もあります」とTammabattula氏は述べている。

現在、経済性は、バッチ処理、レンダリング、研究計算などの特定のワークロードタイプにのみ有効である。「アップタイムの保証や低遅延を必要とするものは、現時点ではこのモデルには適していません」と同氏は付け加えた。

Home-based data center vs. the hyperscaler

ホームデータセンターは、その限界を考えると、ハイパースケールデータセンターの代替となるよりも、将来のインフラのニッチな層になる可能性が高い。ホームデータセンターモデルでは通常、第三者が機器を所有・運用するため、住宅所有者は技術的な管理を行う必要はない。

「特に高密度の電力、高速ネットワーク、特殊な冷却、厳密に管理された環境を必要とする大規模なAIトレーニングクラスターの場合、家庭がハイパースケールデータセンターに取って代わることはありません」と、次世代光ネットワークおよび分散型クラウドインフラを開発するLuxcoreのGerald Ramdeen氏は述べている。同氏によると、より現実的な機会は、家庭を専門的に管理されたエッジコンピューティングノードに変えることであり、AI推論、低遅延ワークロード、柔軟/バッチコンピューティング、クラウドゲーミング、および特定の熱再利用アプリケーションに役立つという。

このアプローチは、AIとますます交差し、AIを通じて日常生活に影響を与える。

「10代の娘が持っている何十億もの写真を整理するために使用できます」と、JLL（米国に拠点を置くグローバルな専門サービスおよび商業用不動産会社で、340以上のデータセンターサイトから世界中で4.4 GWのデータセンタースペースを管理）の米州データセンター戦略担当副社長であるSean Farney氏は述べている。

Farney氏は、スマートフォンのコンピューティング能力は、最初に構築されたデータセンターよりも大きいと指摘しており、ホームデータセンターというアイデアはまだ大規模には普及していないが、おそらく普及するだろうと述べている。「運用上、超分散フットプリントを維持するのはコストがかかるため、ハイパースケールと競争するのは困難です。しかし、それは可能であり、それを正しく行う企業はかなりの評価額を得ることになるでしょう」と同氏は述べている。

商業規模で成功するためには、ホームデータセンターにはまだいくつかの技術的な制限がある。まず、Farney氏がデータセンターは住宅用電力供給をすぐに超えると述べているため、家庭には比較的信頼性の高い電気的および機械的リソースの供給が必要になるだろう。「20キロワットの住宅用発電機では、AIサーバーの1つのキャビネットさえ稼働させられません」と同氏は述べている。

しかし、テクノロジーがこれらの問題を解決できれば、家庭はデータセンターのスケール効果を克服できるだろうか？Farney氏は、答えは「はい」だと考えている。

AI cybersecurity and physical security are issues

グローバルサイバーセキュリティ企業Huntressの製品マーケティングディレクターであるAimee Simpson氏は、ホームベースのデータセンターが普及することに懐疑的な理由の1つは、サイバーセキュリティの脆弱性であると述べている。

「ホームベースのマイクロデータセンターの集合体は、より堅牢なネットワークセキュリティアプローチの必要性を生み出します」とSimpson氏は述べている。大規模に運用されているホームベースのネットワークには、分散化の利点（データセンターのいずれかがダウンした場合の冗長性が増える）がある可能性があるが、フットプリントを拡大することはセキュリティをより複雑にする。

「各サイトのハードウェアとソフトウェアは、脆弱性を回避するために安全に監視される必要があります」とSimpson氏は述べている。一方、サイトの物理的セキュリティは、「保証することはほぼ不可能でしょう」と同氏は述べている。「AmazonやMicrosoftなどの巨大データセンターが、高いフェンスに囲まれ、24時間年中無休で警備されているのには理由があります。」

「データセキュリティとコンプライアンス義務を負うエンドユーザーが、誰かのガレージに設置されている可能性のあるサーバーによって処理および管理される機密情報について、快適に感じる世界は想像できません」とSimpson氏は述べている。それでも、同氏は、改ざん防止機能付きの物理コンテナを使用する正当なマイクロデータセンターネットワークについて知っている。これらが住宅に設置できれば、セキュリティ上の懸念を軽減できる可能性がある。

Bentley Universityのコンピュータ情報システム講師であるArthur Ream氏によると、ホーム・アズ・データセンターモデルは、推論ワークロードにとっては、トレーニングワークロードでなくても、もっともらしい、すでに起こっている、そして賢明な解決策である。

「興味深い質問は、住宅用コンピューティングが機能するかどうかではありません。それは、セキュリティ、信頼性、規制の話がギガワット規模で通用するかどうか、あるいは業界がAIの運用リスクを最も安価に配置できる場所が誰かのユーティリティルームであると静かに突き止めたかどうかです」とReam氏は述べている。

Spanは、Ream氏によると、NvidiaやPulteGroupとの協力例のように、住宅に液冷Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell GPUを設置し、そのコンピューティング能力をハイパースケールおよびAIクラウドプロバイダーに販売し、住宅所有者はSpanスマートパネル、バッテリーバックアップ、および割引された電気・インターネット料金を得るというモデルを開拓している。住宅所有者は、電気とインターネットを含む月額約150ドルの料金を支払う。設置は無料であり、SPANはAI顧客にコンピューティング能力を販売している。

「経済的な議論は真剣に受け止めるべきものです。100 MWのデータセンターは、メガワットあたり約1500万ドルかかり、建設に3年から5年かかります。Spanは、約6か月で8,000戸の新しい住宅にXFRAノードを展開することで、メガワットあたり300万ドルで同等の容量を達成できると主張しています。マーケティング上の計算のためにこれを大幅に割り引いたとしても、電力へのスピードギャップは現実です」とReam氏は述べている。

他の専門家はそれほど慎重ではなく、このコンセプトは機能しないと述べている。

「AIのインフラは仮想通貨のインフラではありません。地下室でデータセンターを運営するわけにはいきません」と、サンフランシスコに拠点を置くソフトウェアおよびロボット工学企業Bright Machinesの最高戦略責任者であるSviat Dulianinov氏は述べている。現代のAIは、何千ものGPUが連携して動作する「AIファクトリー」で実行され、サーバーやラックの構築から展開に至るまで、複雑なエンジニアリング、精密製造、および緊密に統合されたサプライチェーンを必要とする。「また、産業規模の電力と冷却も要求します。コンピューティングはエッジに近づきますが、それはクラウドソーシングされたホームデータセンターではなく、標準化されたエンジニアリングシステムになります」とDulianinov氏は述べている。

そして、データセンターが全米のコミュニティの怒りを買っている中、不動産業界の専門家はこれらの開発に細心の注意を払っているが、住宅コミュニティがどのように反応するかについては独自の懸念を抱いている。

「HOAは絶対にこのアイデアに飛びつくでしょう」と、フロリダ州パームビーチガーデンズにあるEcho Fine Propertiesの社長兼創設者であるJeff Lichtenstein氏は述べている。「私たちのFacebookコミュニティページでさえ想像できません。データ企業と都市、そして住宅所有者協会の間の争いは、典型的な共和党対民主党の争いを子供の遊びのように見せるでしょう」とLichtenstein氏は述べている。