WhiteLine Daily は呉朔チームの考えを集めて、その日の最も価値のある情報と分析を読者に提供し、AI 時代の変化するトレンドを捉えます。
1. Applied Digital は AI データセンター容量をオンラインで 75 MW 追加し、運用容量を 250 MW に増加
米国の AI データセンター開発会社 Applied Digital は、ノースダコタ州のポラリス フォージ 1 キャンパスの第 2 棟の第 2 段階がサービス準備完了に達し、25 MW データ ホールが 3 つ追加され、合計 75 MW の運用 IT 負荷が追加されたと発表しました。
これまでのところ、ビルディング 2 の 150 MW はすべて完成しており、Polaris Forge 1 の実際の稼働容量は 175 MW から 250 MW に増加しました。この公園は完全にリースされており、完全完成時の契約容量は 400 MW になります。これは、契約容量の 62.5% が実際の運用段階に入ったことを意味します。
一文分析: 新たなリース契約を継続する場合と比較して、残りの 150 MW を期限までに納入できるかどうかが、より直接的に家賃収入の実現速度を決定します。
2. Supabase は 1 億 5,000 万ドルを調達して Turso を買収しました。新しいデータベースの 70% は AI エージェントによって作成されました
オープンソースの Postgres 開発プラットフォーム Supabase は、Alphabet の独立系成長ファンド CapitalG、IronArc、SquarePeg の参加を得て、GIC 主導で新たに 1 億 5,000 万ドルの資金調達を受けたと発表しました。同社はまた、AI エージェント向けのデータベース インフラストラクチャをさらに拡張するためにデータベース プラットフォーム Turso を買収したことも発表しました。
Supabase は現在、毎月 100 万人を超える新規ユーザーと 400 万個のデータベースを追加しており、新しいデータベースの約 70% はすでにエージェントまたは AI 駆動ツールによって作成されています。同社によると、今年6月にはデータベースの数が前年比600％増加したという。 Supabase には現在 1,300 万人を超える開発者ユーザーがいます。 Turso 買収後は、多数のエージェントがオンデマンドで独立したデータベースを作成できるようサポートすることに重点を置きます。
一文分析: 新しいデータベースの 70% がエージェントによって作成されると、AI コーディングによってもたらされる増加はコード生成にとどまらず、データベースの作成頻度、コスト、インフラストラクチャ構造を直接変化させ始めます。
3. JERA、Dell、RHAELM は、日本で 400 MW AI インフラストラクチャ プロジェクトを構築するために 150 億米ドル以上を投資する予定
国内最大手の電力会社JERAとデル・テクノロジーズは、英国のAIインフラ開発企業RHAELMと日本全国規模のAIインフラ整備体制の構築に向けた覚書を締結した。最初のプロジェクトはJERA千葉火力発電所の近くに位置し、総資本投資額は150億ドル以上で、最大400MWの電力供給が予定されている。
このプロジェクトでは、メーターのビハインド モデルを使用して JERA の既存の発電資産を直接接続し、従来の送電網接続の待ち時間を短縮します。 RHAELM はプロジェクトの開発、運営、資金調達を担当し、デルは標準化されたラックレベル AI インフラストラクチャを提供し、Apollo Global Management は戦略的投資および資金調達パートナーとして参加する予定です。このプロジェクトは2028年から段階的に稼働し、2029年にフル稼働に達すると予想されている。
一文分析: 400 MW プロジェクトは、既存の発電資産のすぐ隣に建設されます。その核となる価値は、単にデータセンターの面積を増やすことではなく、電源とコンピューティング能力を同じ場所に配置することで、ネットワーク接続時間の建設上のボトルネックを軽減することです。
4. Volantis は 8,800 万米ドルを調達し、光インターコネクトを使用して最大 220 個のメモリ チップを接続する計画
サンフランシスコのAIチップ新興企業Volantisは、レーザーを介してコンピューティングチップとメモリチップを接続する光相互接続技術を開発するために8,800万ドルの資金を調達した。現在、Nvidia や AMD などのハイエンド GPU は主に HBM に依存して高速ストレージを提供していますが、従来の電気相互接続の距離により、単一 GPU の周りに接続できるメモリ チップの数が制限されます。
Volantis はデータ送信に VCSEL レーザーを使用する計画で、これにより、現在のトップエンド GPU では約 8 個のメモリ チップが、単一の GPU に最大 220 個のメモリ チップを接続できるようになると同社は述べています。同社は来年最初のチップを発売する予定で、すでに成熟したVCSELサプライチェーンを活用することで開発と製造を容易にしたいと考えている。
一文分析：約8から最大220まで増加すると、約27倍の拡大に相当します。 VolantisはAIチップのメモリ拡張のボトルネックを電気的相互接続の距離から光的相互接続に移行しようとしているが、本当の検証ポイントは依然として来年の製品性能と量産だ。
今日のメインライン：
Supabase は、エージェントがデータベースをバッチで作成した後のインフラストラクチャの拡張という問題に直面しています。 Applied Digital は 250 MW の容量を稼働させ、JERA は 400 MW の直接接続電源プロジェクトを計画しており、Volantis は GPU とメモリ間の接続距離を突破しようとしています。 AI アプリケーションが増加するにつれて、データベースのスケーリング、利用可能な電力、メモリの相互接続がそれぞれ次のレベルで対処する必要がある問題になります。