AIによるすべての回答、生成されるすべての画像、学習中のすべてのモデルは、どこかから電力を消費している。現在世界中で稼働している何千ものデータセンターにそれを掛け合わせると、需要は送電網が供給できる許容量を上回りつつある。
地域社会はすでに、居住地周辺での新たなデータセンター建設に反発している。AI業界と並行して同じ電力を消費しているのがビットコインのマイナー（採掘者）だ。彼らは、AIが同一の送電網を必要とするずっと以前から、まったく異なる理由で膨大なエネルギーを消費する拠点を構築してきた。
5月、調査会社のバーンスタイン（Bernstein）は、ビットコインマイナーがAI構築の中でどのように自らを位置づけているかに関するメモの中で、顧客に対し「ギガワットを追え」とアドバイスした。電力はコンピューティングにおける最も希少なリソースとなり、2つの産業はいま、同じ限られた供給源を引き出している。
現在、データセンターは全米の電力の4〜5%を消費しており、米電力研究所（EPRI）は2030年までにその割合が9〜17%に上昇すると予測している。全米のデータセンター容量の合計は、その期間内にほぼ倍増する見込みだ。アンソロピック（Anthropic）は、2028年までに単一のフロンティアモデルを訓練するのに5ギガワット（GW）の容量が必要になると予測しており、オープンAI（OpenAI）はエヌビディア（Nvidia）と少なくとも10GWのAIデータセンター容量を導入するための基本合意書を締結した。これは、2013年にニューヨーク市が記録した過去最高の電力需要13ギガワットを上回る規模だ。北米では今後4年以内にさらに100GWの新規容量が必要になる可能性がある。
データセンター自体は2年未満で建設できるが、そこに電力を供給するためのインフラ構築にはさらに何年もかかる。AI需要は、それを維持するために必要な電力や土地の供給スピードを超えてしまうのだろうか。
ビットコインのネットワークは、これがどこへ向かうかの先例を示している。同ネットワークは特定の単一企業のデータセンターを中心に構築されたことは一度もない。その計算力は、世界中の独立して運営される無数の拠点に分散しており、中心的な所有者が存在することなく単一のネットワークとして協調している。AIの電力問題の解決を急ぐ企業は今、地球低軌道上のデータセンターのようなメガプロジェクトから、海水で冷却する水中ポッド（有料記事）に至るまで、同じ発想を取り入れようとしている。
しかし、解決策ははるかにシンプルで安価なものかもしれない。住宅の外壁に固定されたエアコンサイズのユニットが、家庭の余剰電力を活用し、分散型物理インフラネットワーク（DePIN）を通じて何千もの他のユニットと統合され、分散型コンピューティングネットワークを形成するという方法だ。
ビットコインの電力インフラがAIへシフトする理由
ここ数年、マイニングの収益性が低下したことで、強力な計算機器の用途をAIへと転換するビットコインマイナーが散見された。しかし、ビットコインが再び上昇傾向にあり、バーンスタインが2020年代末までに30万ドル（約4740万円）への急騰を予測（有料記事）していることから、マイナーの報酬を追求することが再び高い利回りをもたらす可能性がある。
これにより、大規模データセンターの運営に充てられる土地やエネルギーの不足がさらに深刻化する可能性がある。例えば、オープンAIの「スターゲート（Stargate）」プロジェクトは、10ギガワットを超えるAIインフラ計画へと舵を切っている。
AIコンピューティングの未来は「分散」にあるのかもしれない
データセンターは、大量の電力、土地、送電網の容量を確保できる場所に集中する傾向がある。しかし、需要が高まるにつれ、そうした場所の開発は困難になり、費用も高騰している。
これこそが、分散型コンピューティングがデータセンターの未来となり得る理由だ。企業は新たな場所へ容易に進出できないため、代わりに電力や物理インフラがすでに存在する地域を活用できる。一般住宅や小規模な商業施設をミニデータセンターに変える機会が存在するのだ。いくつかのスタートアップはすでにこれを模索している。小型冷蔵庫ほどの大きさのハードウェア機器が住宅の外に設置される。各ユニットには、液冷式GPUのような高性能な企業向けハードウェアが搭載されている。
このシステムは、スマート分電盤および住宅全体のバックアップバッテリーシステムと連携し、十分に活用されていない地域の電力容量を活かす。ここで冷却と騒音の問題が浮上する。しかし、機器自体が小さいため、クローズドループ（密閉循環式）液冷ヒートポンプシステムを採用でき、一般的な住宅用エアコン室外機と同等の静音性を実現できる。
データセンターをホストする経済性
分散型コンピューティングインフラは、計算力へのアクセスを容易にし、効率化する。企業は系統接続の承認を何年も待つ必要がない。また、これらのミニデータセンターのホスト側が利益を得る方法もいくつか存在する。ハードウェアを設置する家庭や商業施設は、計算ノードをホストする対価として金銭的補償や家庭用電気料金の割引、パッケージサービスなどを受け取ることができる。さらにDePINモデルを採用すれば、ブロックチェーンインフラが決済、調整、インセンティブ付与を処理することで、これらの個別に所有された機器がコンピューティングに参加しやすくなる。
DePINは、点在するコンピューティングリソースを、協調したAIの計算能力源へと変換するよう適切に設計されている。
海洋上に建設されるデータセンターから宇宙空間へのインフラ設置案に至るまで、各社は同じ根本的な問題を回避する手段を模索している。AI需要が最も急速に伸びている地域では、利用可能な土地、電力、送電網容量に限界がある。分散型コンピューティングがハイパースケーラーによって建設されている巨大施設に取って代わるわけではないが、業界に容量を追加する新たな選択肢を提供できる可能性がある。未来のデータセンターは、これらすべてのアプローチの組み合わせとなるのかもしれない。一部の計算能力は巨大なキャンパスに集中し、一部は電力と接続環境がすでに整っている場所に分散することになるだろう。
