AIと再生可能エネルギーは、ハイパースケーラーによるAI需要の急増がクリーンエネルギーへの投資を促し、化石燃料を使用するデータセンターの終焉を早めるという「強力なカップル（相乗効果をもたらすペア）」として宣伝されている。これは心地よいストーリーだが、単なるおとぎ話にすぎない。筆者は、ジョンズ・ホプキンス大学ケアリー・ビジネススクールのバーナード・T・フェラーリ記念ビジネス分野教授であるティングロン・ダイ氏に、最先端（フロンティア）AIモデルのトレーニングに必要な、底なしとも思える電力需要を和らげるうえで、再生可能エネルギーが果たし得る役割について話を聞いた。最近の研究において、ダイ氏と共同執筆者のルイ・ギ氏は次のように示唆している。再生可能エネルギーの普及がAIの電力供給をどのようにクリーン化するかを理解するには、私たちが現在直面しているAIの成長のタイプに目を向ける必要があるという。
彼らの論理は、2つの速度の競争にかかっている。モデルの能力が高まるにつれてその市場価値がどれほど速く伸びるのか、そしてエネルギーコストがどれほど速く増えるのかである。最先端のAI研究所がより大きな見返りを求めてますます巨大なモデルを追い求める世界では、価値が常にコストを上回り続け、開発者は最後の計算単位に何が電力を供給しているかにかかわらず、技術的限界まで推し進める。そのような世界では、再生可能エネルギーをいくら増やしても化石燃料が駆逐されることはない。それは単に、開発者が制約にぶつかる前にどれだけ規模を拡大できるかの天井を引き上げるだけであり、結果として完成するモデルは依然として、部分的にガスや石炭で稼働することになる。
「適応の罠」
しかし、ここには不都合な罠が存在する。これは静的な失敗ではなく、フィードバックループ（悪循環）なのだ。最先端AIは、予測の精度向上、迅速な災害対応、よりスマートな送電網管理など、気候変動への「適応」において実質的な価値を持っている。気候変動による被害が悪化するにつれて、この適応価値は高まり、化石燃料による発電を含めてAIの規模を拡大し続けることがさらに正当化されるように見えてしまう。気候変動の悪化が、炭素排出量の多い計算処理をさらに正当化し、それがさらなる気候の悪化を招くのだ。私たちは「適応の罠（アダプテーション・トラップ）」の瀬戸際に立っており、ギ氏とダイ氏の予測によれば、現在の米国と中国のAI市場は、大方の予想以上にこの罠の近くに位置している。
「適応の罠」に対する懐疑的な見方
ここで当然生じる反論は、国際エネルギー機関（IEA）自体が、2035年までに新規データセンターの電力の大部分を再生可能エネルギーが供給し、化石燃料の増加分はわずか15%にとどまると予測していることだ。これは「適応の罠」のストーリーを覆すものではないのだろうか。そうとは言えない。IEAの数字は「総追加容量」を示しているにすぎず、個々の最先端開発者の「限界消費（追加的な消費）」において何が起きているかを示しているわけではない。世界全体で再生可能エネルギーが新規建設の主流を占めるようになったとしても、最先端を競う開発者は、専用のクリーン電力が底をつけば、化石燃料に大きく依存する系統電力など、利用可能なあらゆる残存電力を利用することになる。送電網全体の総合的な進捗状況と、最も電力を消費するAIモデルの限界炭素強度は異なる数値であり、業界が好む統計は前者であって、後者ではないのだ。
「適応の罠」からの脱出路
このストーリーには、ハッピーエンドに至るシナリオも存在する。それは、エネルギー必要量の増加スピードが、追加的な能力に対して市場が支払おうとする金額を上回る場合だ。規模に関する収益が平準化すれば、このような「資源主導型」の体制に移行する可能性は十分に考えられる。開発者は真にコストに敏感になる。そのような世界では、より安価なクリーン電力が、構築されるモデルの規模を直接的に制御することになり、再生可能エネルギーへの投資と脱炭素化が足並みを揃えて進む。これは「適応への経路」となり得る。クリーンエネルギー容量の増加という同じ政策手段であっても、どの体制にいるかによってまったく逆の結果をもたらすのだ。
「適応の罠」における政策的インプリケーション
気候政策や産業政策を策定する者にとっての実践的な含意は、追加された再生可能エネルギーのギガワット数で成功を測るのをやめ、AIに電力を供給する限界メガワット時がクリーンなのかを問うべきだということだ。カーボンプライシング、クリーン電力マッチング要件、送電網排出量に連動したルールなどの仕組みによって化石燃料ベースの計算コストを引き上げなければ、再生可能エネルギー整備を補助しても、限界部分の燃料構成に手を付けないままフロンティアの規模拡大を加速させ得る。ネットゼロAIは供給の問題ではない。インセンティブ設計の問題であり、現時点でそのインセンティブは誤った方向を向いている。
ネットゼロの最先端AIは、技術の話でも設備投資の話でもない。インセンティブ設計の話である。より安価な再生可能エネルギーや、AIによる送電網効率の向上は、脱炭素化を保証しないというのがメッセージだ。それが役に立つのは、政策がクリーン容量を、単にフロンティア研究所が計算能力を解き放つための供給追加にするのではなく、限界部分で制約として機能させ続ける場合に限られる（カーボンプライシング、クリーン電力マッチング要件、または限界費用に的を絞った手段を通じて）。現在の米国と中国のAI市場は、この解決への経路よりも罠に近いように見える。
言い換えれば、実務家や政策立案者は「どれだけの再生可能エネルギー容量を建設しているのか」と問うのをやめ、「AIに電力を供給する限界メガワット時はクリーンなのか」と問うべきである。これらは明確に異なる問いであり、排出量を予測するのは後者だけだ。
「適応の罠」と米国におけるデータセンター建設
これは抽象的なモデリングの演習ではなく、まさにいま米国のエネルギー政策で進行していることだ。2026年6月、米連邦エネルギー規制委員会（FERC）は、6つすべての地域送電系統運用機関に対し、データセンターやその他の大口負荷（大規模電力需要）の系統連系をどのように扱っているかを正当化するか、抜本的に見直すよう命じた。これは、大口負荷の接続をより迅速かつ非差別的に進めることを求めた2025年10月のエネルギー省（DOE）指令を受けたものだ。FERCは、タイムリーかつ秩序ある大口負荷接続を推進するDOEの動きを受け、データセンターやその他の大口電力利用者向けの接続条件を正当化するか改革するよう、系統運用機関や送電事業者に指示した。注目すべきは、この推進策の中に、より速い系統連系をクリーン調達と結び付けるものが何もない点である。論文の用語でいえば、これは「規模効果」のレバーであり、開発者がどれだけの負荷をオンライン化できるかという制約を緩める一方で、それに何が電力を供給するのかについては何も述べていない。
州レベルの料金体系（タリフ）が解決策になり得る。エジソン電気協会（EEI）によると、2026年5月現在、23州が少なくとも1つの大口負荷料金体系を承認しており、さらに7州で審議中だ。オハイオ州の規制では、データセンターに対して最低12年間の契約期間中、契約容量の少なくとも85%に相当する料金を支払うよう求めており、これが発効した後、電力会社の大口負荷予測は半減したと報じられている。この料金制度は、データセンターに契約容量の85%以上の支払いを義務付け、最低12年の契約を結ぶことを求めたもので、承認後、電力会社の大口負荷予測は半減した。これこそが「構成効果」のレバーが機能している例だ。たとえ燃料構成を指定しなくとも、規模拡大の実質的なコストを引き上げることで、投機的で過大な容量要求を抑制できるのである。
では、どのような解決策があるのだろうか。まだ法制化されてはいないが、現在検討されている政策アイデアの1つが、系統接続の高速化そのものをクリーン電力の調達に紐付けるというものだ。これにより、ほぼ24時間体制で自らの負荷を賄うことができる新規で近接する再生可能エネルギーや蓄電容量について、確定契約を結んだデータセンターにのみ高速接続枠を優先的に確保するというものだ。この提案では、データセンターの要件をほぼすべての時間帯で満たすことができる、新規かつ近隣の再生可能エネルギーおよび蓄電プロジェクトとの確実な契約に署名した大口負荷の顧客に対して、優先的な接続枠を確保することになる。
現在、州の規制当局は、負荷の系統接続に関するFERCの管轄権に反発しており、これは伝統的に州および小売料金の事項であると主張している。州の規制当局は、FERCが負荷の接続について管轄権を主張することは、小売料金設定に関する州の権限に干渉することになると主張した。もし迅速な「規模効果」のレバーが連邦政府主導で進められる一方で、より緩やかな「構成効果」のレバーが州ごとの管理にとどまるならば、これら2つは単に地域によって異なる速度で進むことになるかもしれない。こうしたトレードオフを解決することは、現代における重要な政策課題であるべきだ。
