バージニア州、インディアナ州、オハイオ州のどこかで、ある家庭が今月、自分たちが望んでもいなかったデータセンターのせいで、より高額な電気料金を支払っている。シリコンバレーのどこかで、ある経営幹部が投資家に対し、AIがいずれすべてを安価にすると説明している。
この2つはどちらも真実である。誰も十分な声で問いかけていない疑問は、この2つの間の10年間に何が起こるかということだ。
バークレイズのインフレーション戦略担当者は、現在の状況を2つの力の間で揺れ動く振り子として説明している。AI設備投資の拡大による短期的なインフレ圧力と、AIが支持者たちが予想する生産性ショックをもたらせば実現する長期的な物価抑制効果である。
原理的には、AIはより低コストでより多くの生産を可能にするはずだ。総供給曲線の右方シフトである。定義上、物価抑制効果をもたらす。複雑なのは時間軸だ。AIインフラ構築のインフレ的影響は今まさに到来している。物価抑制効果は、もし実現するとしても、次の10年に属し、大部分は異なる人々に恩恵をもたらす。2026年に高額な電気料金を負担する家庭と、2040年にAI主導の生産性向上の恩恵を受ける人々との間には、ほとんど重なりがない。この非対称性は、どの機関も明示的に選択することなく、リアルタイムで構築されている。
コストはすでに顕在化している。13州にまたがる6700万人の米国人に電力を供給するPJM地域では、年間容量料金が2025年に147億ドルに達し、わずか2年前の22億ドルから急増した。同時に、今年第1四半期の卸売電力コストは75.5%上昇した。これらの増加は料金基盤全体に転嫁される。送電網上のすべての家庭がこれを負担する。
2022年にPJMに提案された300ギガワットのプロジェクトのうち、実際に接続されたのはわずか23ギガワットである。AEPのCEOビル・フェアマン氏は、同社の2026年第1四半期決算説明会で、これが何を意味するかについて異例なほど率直に語った。フェアマン氏は「PJMの現在のパフォーマンスと利害関係者承認プロセスの状態を見ると、これらの問題が近いうちに解決されるという確信は持てない」と述べた。
影響を受ける地域社会は、驚くべき速さで組織化を始めている。2025年には、地域の反対により少なくとも1560億ドル相当のデータセンタープロジェクトが中止または延期された。11の州が新施設のモラトリアムを検討している。バージニア州だけでも、42の活動家グループがデータセンター開発の減速、停止、またはさらなる規制を求めて運動している。
全国調査では、米国人のわずか44%が近隣にデータセンターが建設されることを歓迎すると回答した。オハイオ州の有権者は、25メガワット以上を必要とするデータセンターを禁止する州全体のイニシアチブについて決定する可能性がある。インディアナ州では、データセンター開発を支持した政治家の自宅に誰かが発砲した。玄関マットの下には「データセンター反対」というメモが残されていた。
これらの緊張を調停するための制度的枠組みは崩壊しつつある。今年5月4日、北米電力信頼性協議会は、データセンターが複数回にわたって数秒で1ギガワット以上の負荷を送電網から切断した後、最高分類であるレベル3必須行動警報を発令した。これまでの産業負荷でこのレベルの対応が発動されたことはない。
エヌビディアのCEOジェンスン・フアン氏は、ほとんどの人よりも制約が実際にどこにあるかを理解している。同氏はAIを5層のスタックとして説明し、基盤にエネルギー、次にチップ、クラウド、モデル、アプリケーションがあるとしている。どの層を取り除いても全体が機能しなくなる。基盤層はエネルギーである。同氏は「コンピューティングに必要なエネルギー量は、現在の約1000倍だろう」と述べた。
AIに電力を供給する集中型モデルは、その余地を使い果たした。より大規模なデータセンター、より長い接続待ち行列、18カ月サイクルで倍増する需要を吸収する送電網、一方でプロジェクトの接続には7年かかる。このミスマッチは構造的なものだ。既存のプレイブックには、これに対応する章がない。
これが、分散型側で出現しているものが真剣な注目に値する理由である。グーグル・ディープマインドのDiLoCoアルゴリズムは、地理的に分散したコンピューティングクラスター間でAIトレーニングを可能にし、断続的に同期することで、超大規模集中化への依存を軽減する。Prime Intellectは、このアプローチの変形を使用して、3大陸5カ国にまたがって100億パラメータのモデルをトレーニングした。その論理はシンプルさにおいて洗練されている。AIをエネルギーがすでに存在する場所に移動させるのだ。
これらのアプローチはまだ初期段階にある。最先端規模での集中型トレーニングにはまだ匹敵できない。しかし、これらは意味のあるものを表している。エネルギーシステムと連携するAIインフラを構築する最初の真剣な試みである。分散型コンピューティングは、国の反対側にある企業がモデルをトレーニングできるように、1つの地域社会が騒音、水消費、送電網への圧力、料金上昇を吸収する必要がない。
AIを構築するインフレコストは、米国全土の電気料金に毎月到来している。物価抑制効果の約束は、2035年に関する投資家向けプレゼンテーションの中に存在する。分散型コンピューティングは、地域社会に逆方向のコストを吸収させるのではなく、AIをエネルギーがすでに存在する場所に持っていくことで、そのギャップを埋める最初の信頼できる試みである。この道が実験的なものとして扱われ、集中型モデルが不可避なものとして扱われる期間が長くなればなるほど、人々は自分たちが資金提供に同意したことのない移行のために支払うことになる。
