テキサス州ダラス近郊のレッドオークで、AI データセンター需要の取り込みを目指すデータバンクは、三菱 UFJ フィナンシャルグループ主導の銀行団体から建設資金として 20 億ドルを確保しました。同社は同地域に 3 棟の建物を建設し、総出力 240 メガワットを誇る施設群を運営する予定です。また、別経路で第 4 棟分の約 6 億ドル調達も進めており、これら全 4 棟は主要な大手クラウド企業（ハイパースケラー）のいずれかと既に契約が結ばれています。CEO のラウル・マルティネック氏は、顧客名は明かさないものの、これはアマゾン、Google、Microsoft、Oracle、Meta のいずれかであると推測される大手であると説明しました。 今回のプロジェクトは、AI モデルの学習だけでなく、実用化段階である推論処理に必要な施設への需要が高まっていることを示しています。従来の AI ブームが巨大なデータセンターの建設に集中していたのに対し、現在はユーザーに近い人口集中地での施設整備が重要視されています。ファイバーネットワークのインフラが整っており、最終消費者が集まる都市部に近いほど、遅延を最小限に抑えて AI をシームレスに利用できるためです。業界調査会社 JLL のデータによると、2025 年にはデータセンターの負荷の 9% が推論処理に割かれていましたが、2030 年には 37% にまで増加すると予測されています。 しかし、AI 分野への融資環境は厳しさを増しています。大手銀行は、少数の巨大データセンタープロジェクトへの巨額融資リスクを懸念しており、貸し渋り傾向が見られます。実際、データバンクも当初は融資団体（シンジケーション）を通じて資金を調達しようとしていましたが、市場の反応が鈍かったため、第 4 棟分の資金調達は個人投資家向け私募債市場を利用する方針へと転換せざるを得ませんでした。マルティネック氏は、主要金融機関がこのセクターへの信用供与を制限する動きが出れば、自社にも影響が及ぶことを認めています。 データバンクは現在、レッドオークに合計 8 棟、出力 480 メガワットの大規模キャンパスを建設する計画を立てており、今回調達した資金は最初の半分に当たります。同社は最初の建物について 2026 年第 3 四半期、最後の建物については 2027 年末の完成を予定しています。この動きは、AI の次のフェーズが「学習」から「利用・推論」へシフトし、そのための物理的インフラが人口密集地へと移っていくことを象徴しています。