マトリックスからの脱出:AIと海底ケーブル

現在、多くのAIサービスが立ち上げられ、SFから現実へと移行しつつあります。これらのサービスは、産業を変革し、私たちの日常生活を再構築する可能性を秘めています。

AIの要件をサポートするためにデータセンターが急速に拡大している一方で、AIが長距離ネットワークインフラ、特に海底ケーブルにどのような影響を与えるかについては、まだ明確になっていません。

この点について、私はSubmarine Networks World 2024の基調講演で詳しく掘り下げました。

このプレゼンテーションでは、次の3つの大きな疑問について考察しました。

1. AIのトレーニングデータセットとモデルはどの程度の規模なのか?

AIが海底ケーブルに与える潜在的な影響を理解するには、トレーニングデータとモデルの規模を考慮する必要があります。

私は、パラメータやトークンといったAIの世界で使用される曖昧な指標ではなく、トレーニングデータとモデルがギガバイト単位でどの程度の規模なのかを理解したいと思いました。結局のところ、このデータは海底ケーブルで世界中に運ばれる可能性がある原材料なのです。

2. AIは海底ケーブルの帯域幅需要にどのような影響を与えるか?

ここ数年、私は人々にAIが海底ケーブルの帯域幅需要にどのような影響を与えるか尋ねてきました。この非科学的で偽の調査の結果を下の図に示しました。

この質問に対する明確な答えがないとしても、どのような要因が影響するのかを掘り下げる価値はあります。

答えは2つ、「場所が重要」です。

モデルは、世界中のソースからトレーニングデータを収集する必要があるかもしれませんし、すでにローカルに保存されているデータセットのみに依存している可能性もあります。モデルのトレーニングと推論(AIモデルを使用)は、同じ都市内で行われることもあれば、モデルが複数のデータセンターにグローバルに分散されることもあります。

そして、これは氷山の一角に過ぎません。

データサイズ、モデルのトレーニング頻度、電力供給、データ主権に関する法律、推論のレイテンシ、デバイス上での推論などの要因も、帯域幅要件に影響を与えます。

3. 新しい海底ケーブルにAIによるバブルが発生しているか?

電気通信業界のベテランであれば、1990年代後半から2000年代初頭にかけての海底ケーブルへの投資バブル(およびその後の崩壊)を思い出す人も多いでしょう。現在の投資水準は、四半世紀前の状況と似ているのでしょうか?

何千億ドルもの資金がGPU、データセンター、発電所へと流れ込んでいる一方で、新しいケーブルへの投資はより控えめです。

最後に

AI革命が進む中で注目すべきいくつかの要因について考察して締めくくります。特に、今後のAI工場の立地は重要です。海底ケーブルが敷設されていない、あるいは海底ケーブルが十分に整備されていない地域に建設されるのでしょうか?

情報源：Telegeography社

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