ASUSソウルAIサミット、トークン経済学に焦点—トークン生成コストがインフラの新指標に

ASUSは9月3日にソウルの汝矣島コンラッドホテルで「ASUS AI Tech Summit Seoul」サミットを開催し、アジア太平洋地域の情報技術業界の意思決定者300人以上が出席しました。ASUSインフラストラクチャソリューションビジネスグループの社長Paul Juは開会の挨拶で、人工知能はもはや実験室にとどまる技術ではなく、日常生活のあらゆる側面にリアルに組み込まれていると強調しました。

ASUSが「トークンエコノミクス」でAIインフラ競争力を再定義

この背景の中、ASUSは「トークンエコノミクス」を核心テーマとして提案しました。Paul Juは、人工知能が生成する結果は本質的に「トークン」で構成されており、組織のインフラ競争力は、これらのトークンを効率的に生産できるかどうかに大きく依存すると指摘しました。この視点は、AIインフラの競争を単なる計算能力の積み重ねから、単位エネルギー消費と単位計算能力の生産比の精緻な運用レベルへと引き上げます。

NVIDIA韓国地区代表の鄭素英は同じ場で、ASUSとNVIDIAの協力は初期の個人用コンピュータと消費ビジネスに焦点を当てていたが、徐々にデータセンター分野に拡大しており、人工知能技術の進化に伴い、両者の協力範囲は引き続き拡大していると述べました。鄭素英は、データセンターの役割が根本的に変わっていると判断しています。過去にはサーバーを収容し運用する物理的な空間でしたが、今では人工知能計算を通じて継続的に「トークン」を「生産」する「AIファクトリー」へと進化しています。

Agentic AIがデータセンター需要を押し上げ　エネルギー効率が決定的な鍵に

トークンは生成的人工知能がテキストなどのコンテンツを処理する際に使用する基本的な計算単位です。AIの適用範囲が広がるほど、必要なトークンの量は増加します。そのため、同じ電力と計算能力のリソースの下で、より多くのトークンを処理・生成できるデータセンターは、コストと効率の面で顕著な優位性を持つことになります。NVIDIA韓国地区のソリューションアーキテクト李敏亨はさらに、Agentic AIの普及がデータセンター需要を引き続き押し上げると指摘しました。この種の人工知能は単に質問に受動的に答えるだけでなく、自主的にツールを調整し、複雑な目標を達成するために結果を繰り返し検証します。タスクの複雑さの向上は、計算能力とトークン消費量の同時増加を意味します。

NVIDIAはこのために「AI Factory」とDSXプラットフォームの2つのデータセンターデザインフレームワークを提案しました。データセンターの規模が数十から数百メガワットから千メガワット級に飛躍する中で、電力、冷却、ネットワーク、ストレージなどのインフラは統一システムとして全体的に計画される必要があります。ASUSもまた、単に人工知能サーバーの計算能力だけではインフラ競争力を定義するには不十分であり、電力と冷却コストの同時上昇により、単位トークン生成コストとエネルギー効率が真の決定的指標となると考えています。

ASUSが高出力GPUの冷却と電源ソリューションに焦点を当てる

具体的な技術の配置において、ASUSは高出力GPUの安定した運用を中心に電力伝送技術とHVDCソリューションを開発しており、同時にマイクロチャネル冷却板、100%水冷サーバー、メガワット級冷却CDUなどの冷却システムを開発して、高密度GPUサーバーの熱負荷とエネルギー消費を低減しています。ASUSソリューション事業のゼネラルマネージャーAlbert Wuは、AIインフラの競争力は人工知能サーバー、ストレージ、ネットワーク、ソフトウェアスタック、専門サービスを統合した「ゴールデントライアングル」戦略にあり、構築から運用と最適化までの全プロセスをカバーすると述べました。

サミットではエッジコンピューティングの配置も発表されました。ASUSは工場のフロアで直接機械視覚データを処理し、車載環境でリアルタイムに画像とセンサーのデータを処理するエッジコンピューティングソリューションを展示しました。エッジ側での処理は、クラウドへのデータ転送量を減少させ、遅延を低減するだけでなく、データの安全性と運用効率の向上にも寄与します。NVIDIAは88コアのBlackwellプロセッサに基づくサーバーシステムのプロトタイプもイベント期間中に同時に発表しました。