2010年から2024年までの14年間で、米国のデータセンター数は4倍に増加。世界中で同様の拡大が進んでおり、100メガワット以上の大型施設の建設プロジェクトは過去4年間で377件にのぼる。しかし、この「データセンターブーム」の背後には、物理的な制約が隠れている。AI用の最新チップを搭載したラック（機器収容用の金属棚）は、従来のものと比べて圧倒的に重く、既存のデータセンターの床構造では耐えられないという問題が浮上している。 Uptime Instituteのチーフテクニカルオフィサー、クリス・ブラウン氏は、既存施設をAI専用に「リトライ」することは、限界があると明言する。30年前のラックは400～600ポンド（約180～270kg）程度だったが、現在のAIラックは1,250～2,500ポンド（約570～1,130kg）に達し、一部は5,000ポンド（約2,270kg）に近づく。これはグリズリーベアからトヨタ・プリウスの重量に相当する。この重さは、GPUやメモリチップが高密度に詰め込まれているため。1ラックあたりの消費電力も、従来の10kWから350kWにまで上昇。熱の発生も激しく、冷却には液体冷却装置が不可欠。その分、配線やバスウェイ（電力供給用の金属板）も太く重くなり、1フィート（約30cm）あたり37ポンド（約17kg）の重量を要する。 さらに、ラックの高さは6フィートから9フィートにまで増加。ドアやエレベーターの高さ、耐荷重も既存のインフラでは対応不能。結果として、多くの老朽化した施設は「解体してから再構築」が現実的な選択肢となる。 一方、AIの需要は拡大し、OpenAIやMicrosoft、CoreWeave、Digital Realtyらは新規AI専用施設の建設を加速。しかし、非AIのデータ処理（大学、病院、中堅企業の業務など）は依然として増加傾向。従来のデータセンターは、AIの「おまけ」ではなく、今後も不可欠な存在である。AIの発展に伴い、既存インフラの限界と、新旧の共存の必要性が改めて問われている。