AIDCの設計・構築・運用をつなぐSI企業、統合力に注目

AIDC市場が拡大する中、国内のSI企業はインフラ構築・運用の競争力強化を進めている。既存のITインフラ事業で蓄積した技術・経験を基盤に、設計・構築・運用を包括する能力を強化する流れを示している。

国内のSI企業は、顧客のAIワークロードに合わせた統合設計を拡大しており、顧客のAIワークロードに合わせた運用支援も広げている。これはAIDC環境で顧客需要に合ったインフラ設計と運用全般をともに強化しようとする動きにつながっている。

AIDC投資の成果を高めるには、GPU性能だけでなく、実際の活用過程での無駄削減も必要である。高価なGPUを確保するだけでは十分な成果を保証できず、実際の演算活用が不足すれば投資対効果が不十分になる可能性がある。

Gartnerは昨年5月、『2026 GPU Optimization Playbook』を発表した。Gartnerは、高価なGPUクラスタが15〜20%未満の効率で運用される事例が多いと指摘し、GPUの低い活用度が企業AIにおける財務的な無駄を招く主要な問題だと分析した。

GPUの活用度は、演算装置自体だけでなく、周辺インフラや資源管理の方式の影響も受ける。ネットワークやストレージのデータ転送が遅れれば、GPUの非演算時間が増える。これに伴い、作業ごとに割り当てられたGPUの使用状況を把握する必要があり、需要に応じてGPUを再配分する体制も必要である。

同じ文脈で、AIDCは電力・冷却設計に実際の運用GPU規模と作業特性を反映する必要がある。エネルギー経済研究院は昨年末、『AI時代のデータセンター増加の国内エネルギー消費への示唆』を発刊した。エネルギー経済研究院は、AIDCの電力消費の変動幅が既存のデータセンターより大きいと説明し、装置利用率の改善と電力管理設計、作業・資源管理の最適化をデータセンターのエネルギー効率を高める方策として提示した。これにより、AIDCはITインフラ資源の活用と設備条件を同時に点検する必要がある。

こうした条件がともに重要になるにつれ、多様な装置とソリューションを単一システムへ統合する強みを持つSI企業の役割が拡大する様相である。

エスネットシステムはGPU・ネットワーク・ストレージを統合したAIコンピューティング環境の構築・運用を支援し、構築後の運用支援まで担う。同社は大規模サービス事業者のGPUaaSインフラ運用経験を蓄積してきており、これを基に顧客が導入した装置を実際のサービスで安定的かつ効率的に活用できるよう支援する。

そのためにエスネットシステムは、NVIDIA Run:aiなどのGPU資源管理プラットフォームを活用する。これにより、複数ユーザー・複数プロジェクト間のGPU共有を支援し、作業の優先順位・需要に基づく資源配分を行い、プロジェクト別に必要な資源の確保と未使用GPUの縮小を図る。

周辺インフラ設計では、GPU演算用データの適時供給に焦点を当てる。大規模学習環境ではGPU間のデータ交換を円滑にすることに重点を置き、推論サービス環境では応答速度・同時要求処理能力を考慮してサーバー・ネットワーク・ストレージを構成する。

運用中に障害が発生すれば、個別装置を点検する。これとともに、GPU・ネットワーク・ストレージの連係状態も点検する。

エスネットシステムは、AIインフラ投資の効果を高めるには、資源導入よりも活用最適化と運用支援が重要だと明らかにした。エスネットシステム関係者は、高価なGPUなどのIT資源投資だけでは、効率的な活用がなければ投資対効果の向上に限界があると述べた。

続けてエスネットシステム関係者は、顧客のAI活用目的ごとにインフラとサービスを具体化することを進め、安定した運用を支援するパートナーとして成長していきたいと述べた。

GS ITMは、AIDCの設計・構築・運用の連携を通じてインフラ活用効率の向上に力を入れている。代表事例は約4MW級のエッジ型AIDCであるDoksan Data Centerで、現在造成中である。

GS ITMは当該事業で、設計段階からITインフラ全般を統合担当している。AIDC設計の出発点は実行するAIワークロードとGPU構成を決めることであり、その後はラック別の電力消費と発熱量に合わせて電力供給と冷却を調整する方式で設計する。この過程では、高密度GPU負荷の変動への対応、将来のGPU交換の受け入れ、液体冷却への転換を受け入れられる拡張性を設計上の考慮事項として反映している。

運用段階では、ITインフラ・設備データを統合した管制体系を構築し、GPU稼働率・電力効率を把握するとともに、障害対応まで一緒に遂行する。これを支える基盤としては、20年間蓄積したITアウトソーシング・グループ会社インフラの統合運用の活用経験と、生成AIベースのITSMプラットフォームが示された。

GS ITMは、SI企業の役割が構築事業者から、企画から運用まで責任を負うAIインフラパートナーへ変わるとみている。これに伴い、顧客のAX支援の方向としては、Doksan Data Centerのノウハウを標準化した都市型AIDC統合SIモデルを中心に据えると明らかにした。

GS ITMは、顧客AX支援の手段として、AIベースの統合管制・運用自動化・エネルギー診断・高効率化事業を提示した。これにより、構築後の運用段階まで包括する支援体制を強化する方針を示した。

一方、AIDC産業の持続的成長のためには、インフラ確保後まで考慮した長期的なアプローチが必要だという提言も出た。エスネットシステムは、インフラ構築後に実際のサービス活用・成果創出までには時間がかかると強調し、短期実績基準で投資価値を判断するよりも、技術・運用経験を蓄積し、新たな需要を創出する必要があると説明した。

エスネットシステムは、韓国の製造業が持つ現場経験・専門性をAIサービスと結び付ける点が重要だと見ている。現場問題解決型AIサービスの例としては、品質検査と工程最適化が示された。エスネットシステムは、このようなサービスの拡散がAIDC活用価値の拡大に必要だと考えている。

エスネットシステムは、そのために製造企業とAI・インフラ企業の協力支援が必要だと示した。協力範囲は、課題発掘からサービス開発、実証・事業化まで全過程に及ぶ。エスネットシステム関係者は、インフラ投資と産業現場の需要が好循環すれば、AIDC産業の持続的成長が可能だと述べた。

GS ITMは、AIDC参加企業に対して、設計初期段階から協力する文化が必要だと提言した。GS ITMは、個別技術の確保を超えて、一つのシステムとして実装する協力基盤が必要だという趣旨を示した。GS ITM関係者は、AIDCがIT・電力・冷却・運用が結合した一つのシステムだと説明した。

GS ITMは、協力が持続するためには事業を支える条件整備が必要だと指摘した。GS ITM関係者は、地域社会との透明なコミュニケーションが必要だと述べ、電力インフラの拡充と一貫した許認可基準も必要だと付け加えた。あわせて、融合型人材の養成に業界・政府の関心が必要だと述べた。

出典：IT DAILY · ヤン・スンガプ 原文：https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=242693

参考資料

• https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=242693