Greenpixie、AIとクラウドのエネルギー浪費削減に向け約4.7百万ポンドを調達

AIやクラウドコンピューティングは、いまや企業のデジタル基盤として不可欠な存在です。しかしその裏側では、膨大な電力消費とデータセンター由来の温室効果ガス排出が急増しています。こうした問題に対応するため、クラウドの環境負荷を可視化・最適化するスタートアップが注目されています。

その代表例のひとつが、ロンドン拠点のエネルギーSaaS企業 Greenpixie です。同社は企業のAIやクラウド利用による環境負荷を測定・削減するプラットフォームを開発しており、今回 約4.7百万ポンド（約9億円）のプレシリーズA資金 を調達しました。

この資金は、企業向けのクラウド・サステナビリティ分析プラットフォームの拡張と大規模導入の支援に使われます。

Greenpixieとは何をする会社か

Greenpixieは、企業が利用するクラウドインフラの環境影響を「使用量ベース」で測定するデータプラットフォームを提供しています。対象は Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud などのハイパースケールクラウドです。

同社のソフトウェアは、クラウドのワークロードごとに以下の指標を算出します。

• CO₂排出量
• 電力消費量
• データセンター冷却などに関連する水使用量

これらのデータはクラウドの利用コストと同じダッシュボード上で確認でき、IT部門や財務部門がインフラの運用判断を行う際に コストと環境負荷を同時に評価できる ようになります。

FinOpsとGreenOpsをつなぐ仕組み

Greenpixieの特徴は、クラウドコスト管理の考え方である FinOps と、ITの環境負荷を削減する運用手法 GreenOps を結びつけている点です。

このアプローチにより企業は、例えば次のような改善が可能になります。

• 使われていないクラウドリソース（いわゆる“ゾンビ”インフラ）の特定
• 炭素強度の低いリージョンへのワークロード移動
• AIモデルの計算リソース最適化
• インフラコストと排出量を同時にトラッキング

結果として、クラウド支出と環境負荷の両方を削減できる というわけです。

約4.7百万ポンドの資金調達の詳細

今回のプレシリーズAラウンドは、欧州の再生可能エネルギー企業VERBUND AGのベンチャー投資部門 VERBUND X Ventures が主導しました。

参加投資家は以下の通りです。

• VERBUND X Ventures（リード投資家）
• Octopus Ventures
• Armajaro Holdings
• Green Angel Ventures

調達した資金は、企業向けクラウド分析機能の拡張や導入拡大に使われ、AI利用の増加によって拡大する ITインフラの無駄なエネルギー消費とコストの削減 を支援します。

なぜ今、クラウドの「環境可視化」が重要なのか

AIの急速な普及により、データセンターの電力需要は急激に増加しています。

調査会社ガートナーによると、AI関連のデータセンター電力消費は 今後2年間で最大160%増加 する可能性があります。また 2027年までにAI向けデータセンターの約40%が電力供給の制約に直面する可能性 があると予測されています。

この状況により、企業は次のような新しい課題に直面しています。

• AIワークロードによるクラウドコストの急増
• 大規模計算によるCO₂排出
• データセンター冷却に伴う水使用量
• 電力供給不足によるインフラ制約

そのため、サステナビリティ指標は年次レポートのためのデータではなく、日々のクラウド運用の意思決定に組み込まれる指標へと変わりつつあります。

Mastercardなど大企業も導入

Greenpixieの技術はすでに Fortune 1000企業 に導入されており、その中には決済大手 Mastercard も含まれます。

企業はこのプラットフォームを使って、アプリケーションやAIワークロードがどの程度の電力・排出量・水使用を生んでいるのかを分析します。これにより、エンジニアリング、財務、サステナビリティ部門が共同でインフラの最適化を進められるようになります。

また、ビジネス価値を生まない不要なクラウド計算を特定し停止することで、コスト削減と排出削減を同時に実現するケースもあります。

AI時代のインフラ運用は「環境データ込み」が標準へ

AIの普及によって、企業のコンピューティング需要は今後も拡大し続けると見られています。これに伴い、クラウドインフラのエネルギーコストや環境負荷を可視化するツールは、IT運用の標準機能になりつつあります。

Greenpixieが目指しているのは、サステナビリティを単なる報告指標ではなく、日常のインフラ運用に組み込まれるデータにすることです。

AIの計算コストが増え続ける中で、「どれだけ計算したか」だけでなく 「その計算がどれだけのエネルギーと排出を伴うのか」 を把握することが、企業の新しい競争力になりつつあります。