人工知能（AI）は、データセンターのエネルギー需要を大きく変えつつある。コンピューティング機器の消費電力が増すなか、運営事業者は二重の課題に直面している。増大するワークロードを支える十分な電力を確保すること、そして電力供給、蓄電、冷却、バックアップ発電の間でますます複雑化する相互作用を管理することだ。信頼性の高い運用を維持できるかどうかは、どれだけの電力が利用可能かという問題と同じくらい、これらのシステムがいかに連携して機能するかという問題になりつつある。
米国のデータセンターは2024年、国内電力消費量の約4.7%を占めた。ローレンス・バークレー国立研究所の基準シナリオでは、この割合は2030年までに11.8%に達すると予測されている。需要はまた、より集中する傾向にある。国際エネルギー機関（IEA）によると、先進的なサーバーラック1台のピーク電力需要は、2027年までに米国の65世帯分に相当する可能性があり、配電システムや冷却システムにさらなる圧力をかけることになる。こうした需要に対応するには、発電、蓄電、送配電インフラへの大規模な投資が必要となる。しかし、新施設や送電網への接続の整備には何年もかかることが多く、運営事業者にはより差し迫った課題が残されている。信頼性を損なうことなく、既存の電力容量をいかに有効活用するかである。
この課題に対処するには、個別システムを効率的に管理するだけでは不十分だ。ますます複雑化するデータセンター環境全体で、電力がどのように供給され、蓄えられ、消費されるかを協調的に捉えるアプローチが必要になる。そこで、AI駆動型のエネルギー管理システム（EMS）がより重要な役割を担い始めている。運営事業者が変化する状況を予測し、相互接続された機器を連携させ、利用可能な電力の使い方を最適化するのを支援するものだ。
監視からインテリジェントなエネルギー統合制御へ
よりインテリジェントなエネルギー管理への移行は、既存プロセスの自動化にとどまらない。相互接続されたシステム全体で意思決定を行うことであり、ある構成要素の最適化が他の要素の性能や信頼性に影響を及ぼし得る領域である。
従来のエネルギー管理ソフトウェアは、監視、予測、最適化を支えてきた。AIは、潜在的な故障の特定や状況変化の予測によって、これらの機能を拡張している。一方、エージェント型AIは、定められた運用上の制限内で、かつ人間の承認を条件として、提案を自動化された行動へ変換する能力をもたらす。この新たなアプローチは、ハンファグループ傘下のTransGrid Energyが開発したEnergyFluo™に表れている。これは受賞歴のあるエージェント型AI EMSである。同プラットフォームは、AI駆動の分析、最適化、故障検知と、物理ベースの機器モデルやデジタル化された運用手順を組み合わせ、潜在的な問題を特定し、個別施設および複数拠点にまたがるエネルギー管理を調整する。
寒冷な気候に備えるデータセンターを考えてみよう。外気温が下がれば冷却需要は低下する可能性があり、電力消費を削減する機会が生まれる。EnergyFluoはこの変化を予測し、チラーの稼働削減を推奨し、定められた機器の制限内で運用担当者の承認後に調整を実行できる。
潜在的な利点は、データセンター運用全体に及ぶ。機器の問題を早期に特定し、エネルギー資源を協調させ、手作業による調整の必要性を減らすことで、AI駆動型管理は運用効率を高め得る。電力容量に固定的な上限がある施設では、補助機器による不要な消費を減らすことで、信頼性要件が維持されることを前提に、コンピューティングに利用可能な容量を増やすこともできる。
TransGrid Energyの最高経営責任者（CEO）であるYoungchoon Park博士は、EnergyFluoについて、送電網、蓄電、オンサイト発電を1つのシステムとして「統合制御し、その先にある負荷を最適化することで、運営事業者はより多くのメガワットをIT用途に振り向け、単一のインテリジェントな視点から保有施設全体を運用できる」と説明している。
AIが重要インフラの管理でより能動的な役割を担うようになるにつれ、安全対策の重要性は一段と高まる。EnergyFluoの背後にある技術は2026年3月、AIベース製品の安全性に関する調査概要であるUL 3115に基づき、UL Solutionsから認証を受けた世界初期のAI対応製品の1つとなった。評価では、運用担当者の承認、説明可能性、監査証跡、ロールバック機能などの安全対策が検証された。これは、AIが重要な運用判断でより能動的な役割を担うなかで、人間による監督を維持することの重要性を反映している。
インテリジェンスとエネルギーインフラを結びつける
ソフトウェアだけでは、電力供給の制約を克服することはできない。データセンターは依然として発電、蓄電、送電網インフラに依存しており、物理的資産とインテリジェントな管理システムの統合はますます重要になっている。インフラとソフトウェアのこの結びつきは、TransGrid Energyのアプローチにも反映されている。同社はEnergyFluoの開発にとどまらず、発電資産や蓄電池資産の開発・運用も手がけ、電力供給とその管理の両面に対応する能力を結集している。
物理インフラをインテリジェントなソフトウェアと接続する際には、相互運用性という別の課題も生じる。メーカーの異なる機器は、異なる用語やデータ形式を使う場合があり、管理ソフトウェアが測定値を一貫して解釈したり、システム同士がどのようにつながっているかを把握したりするのを難しくする。たとえば温度の測定値は、ソフトウェアがそれがどの機器に関係し、その機器が施設全体とどのように相互作用しているかを特定できる場合に、より有用になる。
共通のデータフレームワークは、こうした違いを橋渡しするのに役立つ。ハンファのデータセンター向けエネルギー管理の取り組みで使われているオープンソースのオントロジーであるWattSchemaは、機器、測定値、そしてそれらの関係に共通の語彙を与える。これによりソフトウェアは、メーカーの異なる機器からの読み取り値を一貫して解釈でき、より協調的なエネルギー管理の基盤を提供する。
不動産投資会社のPrime Groupがハンファと協業して進める、全米規模の分散型データセンターネットワーク構想は、これらの要素がいかに統合されうるかを示す一例だ。同プロジェクトは、既存物件と利用可能な電力容量を活用してAIコンピューティングを支えることを目指しており、必要に応じてTransGrid Energyが追加の発電と蓄電を提供する。
ジョージア州のある拠点では、チラーや発電機などの機器設置に合わせて、WattSchemaの統合が始まっている。同拠点ではEnergyFluoも活用しており、物理的なエネルギーインフラと、複数拠点にまたがる運用を調整するために設計されたソフトウェアを組み合わせている。
電力の利用可能性がAI成長の制約としてますます重要になるなか、エネルギーインフラの価値は、供給できる電力量だけでなく、その電力をどれだけ効果的に配分し管理できるかにも左右されるようになるだろう。発電、蓄電、送電網からの供給、施設の負荷を協調させる能力は、既存のエネルギーシステムがどれだけのコンピューティング容量を支えられるかに、ますます大きな影響を及ぼす可能性がある。
