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第3次AIブームを迎え、AIが当たり前に使われるようになり、そのビジネス活用ができるかどうかは、あらゆる業種、業態の組織にとって、市場における競争優位性を獲得、維持するための必須要件となりつつある。そのため今、AIの計算基盤としてのデータセンターの導入、構築計画が多くの組織で進められ、それを支援するツールやコンサルティングサービスも充実してきている。

しかし、生成AIの一種であるChatGPTの言語モデルである「GPT-3.5」を例に取ると、パラメータは1750億、学習データは5000億トークン（書籍約500万冊分）となるなど、尋常ではない規模のデータを取り扱うことになる。これらの莫大なデータはディープラーニングで処理されるが、処理用のリソースはGPUであり、空調も考慮すれば10MWレベルの電力容量が必要になる。このような桁違いの能力が求められることに加え、国内ではそうした能力を有するデータセンターそのものの数が足りていないのが現状だ。

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*　　*　　*

本コンテンツは、AIの計算基盤としてのデータセンターに求められる役割、要求される能力の変化、さらには企業における生成AIや識別系AIの活用のあり方などについてまとめたレポートだ。

その第2部^*となる本コンテンツでは、GPT-3.5や後継であるGPT-4を例に、その処理に必要なコンピューティングリソースを具体的な数値とともに、AIデータセンターの要件を提示している。さらにデータセンターの自社構築も視野に入れて、適切なパートナー事業者を選定する際のポイントについても解説しているので、参考にしてほしい。

^{*第1部はこちら}

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