AI構築を遅らせる真のボトルネック：電力網への接続

米国テキサス州アビリーンでは、史上最も高額なプロジェクトの一つであるStargateが建設中である。OpenAIとソフトバンクが主導するこの合弁事業は、400億ドルを超えると見積もられ、次世代AIモデルのトレーニング用ハイパフォーマンスコンピューティングキャンパスとなる。フル稼働時には1.2ギガワットの電力を消費し、これは31万3千世帯の平均的なアメリカ家庭に相当する。EpochAIとエネルギー研究機関の報告書によると、2025年の成長率が維持されれば、2030年までに世界のAIコンピューティング総消費電力は100ギガワットに達するという。

しかし、この成長の主なボトルネックはエネルギー不足ではなく、送電網への接続である。新しいインフラを接続する前に、系統運用者は電力潮流への影響を調査し、システムのアップグレードの必要性を判断する必要がある。このプロセスは大幅に滞っており、2005年には中央値で20ヶ月未満だった待ち時間が、2023年には55ヶ月に跳ね上がった。

送電網の接続プロセスは現在の世界に対応しておらず、柔軟性のない先着順のキュー方式を採用しているため、最も価値のあるプロジェクトが重要でないプロジェクトの後ろに滞留する。また、評価条件が硬直的で、短期間の自家発電を厭わない発電所に報いることがない。AI時代に備えるためには、系統プロセスを変える必要がある。

各AI企業のCEOは電力供給不足を口にする。NVIDIAのジェンスン・フアンCEOは「将来のデータセンターはすべて電力制限を受ける」と述べ、Metaのマーク・ザッカーバーグは「エネルギーが得られれば、より大規模なAIトレーニングクラスターを建設する」と語った。OpenAIのサム・アルトマンCEOは議会で「AIの豊かさはエネルギーの豊かさに制限される」と証言した。

データセンター以外にも、経済全体で電化が進んでいる。電気料金の低下と技術進歩により、ウォークマンからiPod、iPhone、電気自動車などのイノベーションが可能になった。将来の技術は主に電力に依存するだろう。

電力需要の増加はすでに送電網に負担をかけている。運用者は混雑のために高価な地元発電所の使用を余儀なくされ、2023年の米国の送電網非効率による追加コストは115億ドルに達し、前年比45%増加した。ERCOT（テキサス州の電力網）は2028年夏の供給不足を予測し、PJM（米国最大の電力網）は2025年に将来の需要を満たす発電容量を十分に購入できなかった。

どの発電技術が最適かという議論は本質的ではない。重要なのは、電力を必要な場所に効率的に届けることだ。異なる技術が共存することで、より安く、信頼性が高く、クリーンな送電網が実現する。市場メカニズムは自動的に異なるエネルギー源のバランスを取るが、送電網インフラの計画がボトルネックとなっている。

米国の電力市場はほとんど自由化されており、独立系事業者が発電所を建設し、地方の電力会社が接続を義務付けられる。系統運用者の経済ディスパッチソフトウェアがコストに基づいて発電所を起動し、価格は限界費用で決まる。これにより、開発者へのシグナルが生成される。例えば、太陽光の過剰により電力価格が低下し、貯蔵への投資が促進され、ERCOTのバッテリー貯蔵はゼロから8.6ギガワットに増加した。

しかし、消費者向け電気料金は完全に市場に委ねられているわけではない。送電網インフラのコストは規制価格で消費者に転嫁される。規制当局は卸売価格に上限を設け、必要な発電機が不採算になることを防ぐため、容量市場などの介入を導入している。政策（例えばインフレ抑制法）は再生可能エネルギーに税額控除を提供し、時にはマイナス価格を引き起こす。

介入にもかかわらず、市場は均衡を見つける。真のボトルネックは送電網への接続である。xAIのメンフィスデータセンターは一時的にオフグリッドで稼働し、422メガワットのオンサイトガスタービンを設置した。送電網のアップグレード後に系統電力に切り替える予定だ。データセンターの62%がオフグリッドソリューションを検討している。