AI需要の急拡大に対し、それを支えるインフラ整備のスピードが追いついていない。従来のITシステムよりはるかに高密度で実装されたAIシステム向けのインフラ整備には、冷却技術と電力インフラに加え、グローバルな調達体制も必要になる。これは、企業がベンダー各社から調達するという従来の方法では対応が難しい領域に及んでいる。
AIタスクを実行する環境では、従来のように必要に応じて冷却製品を追加していく方法ではなく、より統合された冷却システムが求められる。特に、GPUクラスターによって電力需要がますます高まっている現状で、稼働時間とパフォーマンスを確保するためには、信頼性の高い無停電電源装置（UPS）、配電ユニット（PDU）、および電力配電が不可欠になる。
本資料では、高密度なAIデータセンターで、統合型の電源システムや液体冷却システムが不可欠になる理由を解説。さらに、電力、液体冷却、ITインフラを1つのアーキテクチャーに統合するアプローチにより、短期導入、効率の向上、柔軟な拡張性といったメリットを実現するというソリューションを紹介する。
自然災害などを前提にしてきた日本企業のBCPは、サイバーインシデントに対しては十分とは言いがたい。本資料は、国内企業675社のサイバーインシデントと事業継続性の実態をIPAなどの公的機関の見解と照合したリポートだ。
顧客対応業務でのAI活用が本格化しているが、複雑な問い合わせの引き継ぎや後処理の効率化が課題だ。本資料は、応対から後処理まで幅広く支援する対話型AIプラットフォームについて、第三者機関の評価をもとに解説する。
本格的なAI導入・運用を検討している企業は、データセンターの「新規建設」「改修」「外部委託」といった選択を迫られる。本資料は、市場投入までの期間やセキュリティなどの観点から、その決定を支援するガイドである。
本資料では、AIインフラが抱える5つの課題を挙げ、これを解決する手段として、AIに特化した次世代型データセンターの整備を支援するソリューションを紹介。「AIレディ」なデータセンターの具体像を理解できる。
既存のデータセンターをAI向けに改修する際の冷却システムの改善方法について解説する。AIの計算処理に対応するには、空冷から液冷への変更が有効だが、導入が難しい場合もある。そうした場合の解決策を紹介する。
