欧州連合は、大容量のAIデータセンターのネットワークを構築するための大胆な300億ドルのイニシアチブを発表しました。 CNBC、この野心的なプロジェクトは、世界最大の公的資金によるAIイニシアチブの1つを表しており、技術のギャップを埋めるためにブロックによる重要な努力を示しています。
これまで、EUは13 AIデータセンターを設立するために100億ユーロ（約118億ドル）を割り当てており、GigawattクラスのAI施設のネットワークの初期資金として追加の200億ユーロが割り当てられています。このプロジェクトはすでに大きな関心を集めており、ヨーロッパ全体の60の潜在的な場所をカバーする16の加盟国から76の関心を集めています。実装は急速に進行しており、最初のAI工場は今後数週間で発売されると予想され、ミュンヘンでの大規模なプロジェクトが9月上旬に計画されています。
各Gigawattデータセンターは、3ユーロから50億ユーロの費用がかかると予測されており、現在のAI施設をはるかに上回る計算能力を提供します。 UBSによる推定によると、これらの施設は、サイトごとに100,000以上の高度なAI GPUをサポートする可能性があります。比較のために、XaiのColossus Super Clusterは、100,000 H100 GPUを装備した場合、約150 mWの電力を消費し、Gigawatt施設が最大300,000のBlackwell Ultraプロセッサを依存する可能性が大幅に多くの処理ユニットをホストする可能性があることを示唆しています。
欧州委員会の技術政策担当副社長であるヘナ・ヴィルクネンは、ヨーロッパの強力な才能基盤を強調し、大陸には米国よりも1人あたり30％多くのAI研究者がいると伝えられています。ただし、計算リソースへのアクセスが限られているため、欧州のAI開発が妨げられており、これらの大規模なデータセンターは、この重要なボトルネックに対処し、EUのAIセクターを刺激することを目的としています。
かなりの投資と熱意にもかかわらず、大きな課題が残っています。ブリューゲルのベルティン・マルテンスは、公共部門の総投資コミットメントと計画されたデータセンターの技術仕様に関する不確実性を指摘しました。 EUは米国との貿易協定を通じて高度なAI加速器にアクセスできますが、Martensは、ハードウェアの取得は複雑なプロセスの最初のステップにすぎないことを強調しました。
おそらく最も差し迫った懸念は電源です。各ギガワットクラスのデータセンターには膨大な電気容量が必要ですが、そのような発電インフラストラクチャの開発は通常何年もかかります。 Martensは、ヨーロッパの現在のグリッドインフラストラクチャがこれらの高負荷をサポートする準備ができていない可能性があると警告し、プロジェクトのタイムラインを大幅に拡張できる大規模なアップグレードが必要です。さらに、施設が有益に運営されるようにするには、持続可能なビジネスモデルの開発と民間企業からの関心を確保する必要があります。
