ジュナイド・アリ氏は、世界中で数千MWの電力を供給する大手エネルギーソリューションプロバイダーPrismecsのCEOである。
AIは産業を変革し、意思決定を自動化し、全く新しい収益モデルを生み出している。しかし企業がAIの可能性を活用しようと急ぐ中、不都合な真実がますます緊急性を帯びてきている：これらのブレークスルーを支えるインフラが追いつくのに苦戦しているのだ。
私はキャリアを通じて電力システムと産業の架け橋となってきた。AIが実用段階に移行するにつれ、サーバーの調達は容易になった一方で、信頼性の高いメガワット級の電力確保が遅れをとっている。そのため、スケジュールが遅延し、コストとリスクが上昇している。
この記事は、企業がエネルギー強化に投資する方法について述べた私の前回の記事を基に、ビジネス特有の戦略からインフラの現実へと視点を移し、リーダーがAIの野望に沿うために設計、調達、運用において何を変えるべきかを論じている。
AIの増大する電力需要
国際エネルギー機関（IEA）によると、データセンター、AI、暗号資産を合わせた世界の電力使用量は、2022年の460テラワット時から2030年までに2倍以上の1000テラワット時を超える見込みだ。AIだけでも年間606テラワット時以上を消費すると予想されており、これは多くの工業国の総消費量を上回る。
GPTやGeminiのような大規模基盤モデルのトレーニングには、数千のGPUを継続的に稼働させる必要がある。これらのクラスターは高密度の電力環境を要求する。それが何千もの導入先で増殖すれば、AIデータセンターは2030年までに米国の電力消費量の10%以上を占める領域に突入することになる。
電力網の限界：AIのために設計されていないシステム
予測可能なピークに対応するよう構築された電力網は、集中したハブで任意のタイミングで数メガワットの負荷が急増するAIデータセンター向けには設計されていない。
最も明確な例の一つがバージニア州ラウドン郡で、データセンターが地域の発電能力を上回り、電力会社に石炭火力発電所の廃止延期を余儀なくさせている。同様のシナリオが世界中で展開されている。
同様に重要なのは高調波歪みの問題だ。AIやGPUベースのコンピューティング機器は、滑らかな正弦波ではなくパルス状に電力を引き込み、60Hzの波形を歪ませる。これらの高調波は効率を低下させるだけでなく、電力網インフラや近隣企業に損害を与える可能性がある。最近の調査では、米国で発生した深刻な高調波事象の75%以上が、主要データセンターから80キロ以内の地域に集中していた。
高レベルの議論は、エネルギー品質に焦点を移し、高調波の軽減、無効電力サポート、瞬断耐性基準、インテリジェントな負荷調整を優先して、変動を緩和し、データセンターと電力網の両方を保護する必要がある。
新しいモデル：エネルギーをコンピューティングに近づける
AIの電力需要を満たすには、よりスマートで、より近く、よりクリーンなエネルギーインフラを構築することが重要だ。しかし、サイトを選定したりハードウェアを発注したりする前に、AIエネルギー計画に関する一般的な誤解を解消することが重要だと考える：
• 年間ベースで「100%再生可能エネルギー」を主張するだけでは、AIワークロードが稼働する毎時間、クリーンエネルギーで電力が供給されることを保証するものではない。
• より大きな系統連系は電力品質の問題を解決しない；高調波制限、無効電力サポート、瞬断耐性を明確に指定する必要がある。
• 無停電電源装置（UPS）のバッテリーはバックアップだけのためではない；制御を加えることで、ピークシェービング、周波数サポート、電力品質の改善が可能になる。
• マイクログリッドはハイパースケーラーだけのものではない；モジュール式で適切なサイズのシステムが現在マネージドサービスとして利用可能だ。
これらの誤解を解消すれば、道筋は明確だと考える：信頼性の高いメガワット電力を確保し、負荷を調整し、電力供給をサーバーに近づけることだ。
AIワークロード向けのローカライズされた発電所
新しいAIインフラを評価する際、最初の問題は供給側の確実性だ。混雑した市場では、系統連系の待ち行列が18〜48カ月に及ぶことがある。これが、ローカライズされた、モジュール式の、サイト隣接型で系統連系された発電所が競争上の必須条件になると考える理由だ。
これらのシステムには、再生可能エネルギーとバッテリーストレージを組み合わせた天然ガスタービン、または単一のデータホールに供給するように設計された独立型マイクログリッドが含まれる。これらは長距離送電への依存を減らし、系統連系コストを削減し、さらに重要なことに、調整された力率補正による予測可能な電力品質を提供する。
システムレベルのアプローチ：競争優位としてのエネルギー
フォーチュン500企業やハイパースケーラーが、税制優遇措置や光ファイバーアクセスだけでなく、エネルギーの利用可能性、高調波コンプライアンス、モジュール式電力ソリューションの存在に基づいてサイト選定基準を再調整しているのを目にしている。場合によっては、変電所や許可がすでに整っているという理由だけで、廃止された石炭サイト近くの土地にプレミアムを支払う企業もある。
ハイパースケーラーの予算を持たない組織にとっては、電力会社と直接メガワット契約を結ぶことで、信頼性の高い基本電力を確保することが不可欠だ。これにエンジン、燃料電池、バッテリー（UPSシステムを含む）を使用したモジュール式マイクログリッドを組み合わせて、ピーク負荷を管理し、電力品質を確保する。時間単位でマッチングされたクリーンエネルギーを統合し、変電所近くのブラウンフィールドサイトを選択し、再生可能エネルギーが豊富な時間帯やオフピーク時間にAIトレーニングをスケジュールする。
2つのサイトを選択する際に考慮すべき要素
もし私が上級幹部に2つの場所の比較について助言するなら、以下の要素を考慮するよう勧めるだろう：
• 利用可能な容量：これには現在の変電所の余裕、系統連系キューの位置、フィーダーや変圧器の現実的なサービス開始日が含まれる。
• 電力品質：これには基本的な全高調波歪み（THD）と電圧イベント、フリッカーに関する電力会社の基準、GPU/サーバー負荷で高調波制限を満たす能力が含まれる。
• クリーンエネルギーの道筋：これには安定したクリーン供給（原子力、水力、地熱）へのアクセス、信頼できる24/7カーボンフリーオプション、オンサイト太陽光発電とストレージの実現可能性、時間単位の負荷に合わせたグリーン料金が含まれる。
• 地域の制約：これには冷却用の水、騒音と排出制限、廃熱利用の可能性、再生可能エネルギーが豊富な地域での出力抑制リスクを考慮すべきだ。
• レジリエンス：これには停電履歴、厳しい気象条件への露出、重要な負荷を独立させる能力、熱発電を使用する場合の地域燃料物流が含まれる。
• コストと契約：時間帯別料金とデマンドチャージ、スタンバイと出力抑制条項、インセンティブ、許認可の摩擦を考慮する。
イノベーションのインフラを再考する
今後10年は、AIシステムへの電力供給をいかに効率化できるかによって形作られる。2030年までに、AIは新たな電力需要の主要な源となり、クリーンで地域的で信頼性の高い供給が必要となるだろう。電力網の近代化には、電力会社、開発者、AI企業、規制当局、ソリューションプロバイダー間の協力が必要だ。
電力とコンピューティングのタイムラインを調整するために、電力会社、規制当局、開発者、ソリューションプロバイダーとの合同作業グループを形成することを勧める。米国エネルギー省（DOE）のクリーンエネルギーペアリングパイロットプログラムに参加して、ストレージやオンサイト発電をAI施設と併設し、タイムラインを短縮しリスクを軽減するために、マイクログリッドやメーターの裏側の発電のための柔軟な系統連系経路を追求しよう。
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