DCが国家戦略上でも重要性を増してきた。半導体の需要先としてもDCは既にスマホを上回り過半を占めつつある。また、AIや量子コンピュータ、スパコンも含めた計算基盤として、産業から科学技術まで国家のインフラである。他方、電力や水も使い大きな課題になっている。電力消費は平均値で語られることが多いが、実際にはアプリケーションやDCの構成(アーキテクチャ)で大きく異なる。また、全部が生成AI-DCになるわけではない。NVIDIAの優位も変わり、数年後には様々な前提が変わっている可能性もある。仮にエネルギー削減率で優位だとしても、コストが高ければ普及しないし、NVIDIAアーキテクチャも、HBM不足では実装できない。GPUの重要性が上がっただけでなく、関連して、HBMやNVキャッシュでNANDの使い方が変わった。
そこで、下記のように、DCの種別(ハイパースケーラ、生成AI、学習、推論、クラウド、エッジ、分散など)の軸とアプリケーション別の軸でマトリクス表をつくり、それぞれの項目で①想定されるエネルギー使用構成比、②技術開発で期待される成果、③将来の社会における構成比予想、を考えるべきである。