データインサイト
最大級のAIデータセンターのキャンパスは、まもなくマンハッタンの5分の1の広さになる
AIデータセンターの計算資源とエネルギーの需要は急速に伸びており、その物理的な敷地もそれに合わせて拡大している。IT機器を収める建屋がこうした施設の中核であることに変わりはないが、データセンターのキャンパスには、電力・冷却設備、駐車場、進入路のための土地も必要になる。
マンハッタンの図はEpoch AIの原図を日本語で再現したもの（衛星画像：Copernicus Sentinelのデータ（2018年）を加工、Epoch AI、CC BY 4.0）。東京・名古屋のタブはAGI Hubによる追加で、Epoch AIの原図にはない。同じ3つの敷地の境界を、形・大きさ・向きを変えずに移した（航空写真：国土地理院（地理院タイル・全国最新写真（シームレス））を加工して作成）。輪郭か注記にカーソルを合わせる（タップする）と、所有者・電力・計算能力・費用・敷地面積を表示する。
こうした開発の規模には目を見張るものがある。Grok 4の学習に使われたxAIのColossus 1のキャンパスは、マンハッタンの数ブロック分に及ぶ。アビリーンにあるOpenAIのStargateのキャンパスはこれをはるかに上回り、2026年半ばに8棟の建屋が完成すると、セントラルパークほどの広さになる。さらに大きいのがMetaのホリーリッジ（Holly Ridge）のキャンパスで、2030年までにセントラルパークの約4倍の広さに達する。
このグラフについて詳しく
Epoch AIのフロンティア・データセンター・データベース（Frontier Data Centers database）から、注目すべき3つの例を選んだ。現存する最大級のデータセンターの1つであるColossus 1、よく知られた建設予定のデータセンターであるアビリーンのOpenAI Stargate、そして米国で計画されている最大のデータセンターであるMeta Hyperionである。
これら3つのデータセンターの記録上の所在地をもとに、Copernicus BrowserでSentinel-2の無料の衛星画像を入手し、このブラウザで土地の面積を計測した。面積の計測にあたっては、公開されている写真や設計図も参考にした。例として、Colossus（6ページ）、OpenAI Stargate（157ページ）、Meta Hyperion（33ページ）を参照。
データ（原文・英語）
- 最大級のAIデータセンターのキャンパス CSV・Epoch AI