OpenAIとAnthropic、20〜30MWの小型DCを模索。推論需要に対応

CNBC の9月18日の報道によると、OpenAI と Anthropic は、既に稼働している20〜30MW 程度のデータセンターを借りる契約を探っている。関係者4人の話として、Anthropic は英国と北欧諸国でこの規模の案件を打診し、OpenAI も北欧で小規模な展開を検討した。両社とも米国内で同様の機会を協議したという。OpenAI の広報は「多様な計算資源のポートフォリオを構築している」と述べ、性能、信頼性、時期、コストで候補を評価するとした。Anthropic はコメントを控えた。

両社はすでに巨大な拠点に大きく賭けている。Anthropic は Nscale と、米ウェストバージニア州の開発案件で約460MW を確保する約450億ドルの契約を結んだと報じられている。OpenAI は今年、Stargate の計画が当初目標の10GW を超えたと明らかにし、その後ジョージア州で3GW、オハイオ州で8GW を追加で発表した。

それでも小さな施設を探すのは、時間の問題だ。巨大モデルの学習には、数千基の GPU を高帯域の相互接続で束ねた大規模クラスターが必要になる。しかしそうした拠点は、土地、系統接続、変電所、冷却設備、大量の電力をそろえるまでに何年もかかる。一方、推論は複数の小さなクラスターに分けて処理できる。足元で膨らむ推論需要をさばくには、電源のついた既存の中規模施設が現実的な選択肢になる。

地域の反対も背景にある。米国では2026年第2四半期だけで、土地利用や騒音、電力・水の消費を理由に、総額680億ドル規模の45件のデータセンター計画が住民の反対で阻まれた。既存の小規模施設は、こうした圧力を受けにくい。Structure Research の Jabez Tan 氏は、大きな区画を1か所で待つより、電源のある既存拠点で数MWを押さえるほうが現実的な場合があり、分散できる処理なら小さな拠点の積み上げでも相当な容量になると指摘している。

AI 企業がハイパースケーラーや専業事業者、GPU 特化型のネオクラウドから計算資源を借りるのはすでに一般的だ。学習は巨大拠点、推論は分散した中小拠点という役割分担が、より鮮明になりつつある。