人工知能（AI）が雇用を奪う可能性は確かにある。しかし当面の間、AIは建設業界に大規模なブームをもたらしており、同セクターでは多くの雇用が生まれている。AIは膨大な電力を消費しており、今後数年間でその需要はさらに拡大する見通しだ。
世界のデータセンター業界は今後4年間で規模がほぼ2倍になる見込みで、最大200ギガワットの電力供給能力を実現する。これは主に急成長するAI需要と、ハイパースケールクラウドのニーズに対応するためだ。現在、同業界の電力供給能力は103ギガワットとなっている。参考までに、1ギガワットの電力は約75万世帯に電力を供給できる規模だ。
これらの予測は、JLLが発表した市場調査によるもので、現在3兆ドル規模の投資「スーパーサイクル」が進行中であることを示している。世界のエネルギー供給は年率14%の複利で増加する見通しだ。JLLのアンドリュー・バトソン氏率いるアナリストチームは「この見通しは、イノベーションが持続的なエネルギー課題を緩和することを前提としている」と付け加えている。AI自体がエネルギー需要の緩和に貢献する可能性はあるのだろうか。
これは膨大な電力需要であり、AI事業者が原子力発電の復活を検討しているのも不思議ではない。JLLのアナリストは、2030年までにAIワークロードがデータセンター全体の容量の半分を占めると予測している。現在、AIは総電力需要の約25%を消費している。
JLLはまた、2027年までにAI推論ワークロードがトレーニングを上回り、主要な需要となると予測している。この移行により「ワークロードは集中型クラスターから分散型の地域ハブへと再配分され、容量計画と地理的展開戦略が根本的に変化する」とアナリストは予測している。
現在、AIトレーニング用データセンターは「ラックあたり40キロワットから100キロワット以上の高電力密度を必要とし、大量の発熱を管理するために液冷技術が不可欠となっている」。世界中に「クラスターの数は限られており、電力要件により適切な立地が制限されているほか、多額の資本が必要なため、大手テクノロジー企業のみがアクセスできる状況だ」。
事前学習されたAIモデルを基に、新しいデータや未知のデータに対して予測や意思決定を行うAI推論ワークロードは、「クラウド管理サービス、エッジ展開、一部のオンプレミス施設を通じて」アクセスされることになる。
パイプラインには多くの電力が用意されているが、それを当然視すべきではない。この電力需要の高まりは、データセンターの構築やAIベースのサービスの提供を目指す企業にとって、今後の計画の一環として電力の利用可能性を考慮する必要があることを意味する。50メガワットのデータセンターの世界平均建設期間は18カ月で、2025年には半数以上のプロジェクトで3カ月以上の建設遅延が発生した。JLLのアナリストは「早期に電力を確保し」「必要以上に早く長期容量を確保する」よう助言している。
JLLチームはまた、「AI投資の大幅な縮小、経済的逆風、持続的なエネルギー課題、サプライチェーンの制約、地政学的要因による技術貿易の制限などにより、7%という控えめな成長予測が現実化する可能性がある」と警告している。量子コンピューティングのような破壊的技術の台頭さえも、これらの予測をすべて覆す可能性がある。
