ブラックロックCEOラリー・フィンク氏、AIブームには70ギガワット超の電力が必要になる可能性があると警告

ブラックロックCEOのラリー・フィンク氏は、人工知能の急速な拡大の背景にある莫大なエネルギー需要を指摘し、AIブームには発電とデータセンター・インフラの大幅な拡大が必要になると警告した。

同氏の発言は、世界のテクノロジー業界が直面する深刻化する課題を浮き彫りにしている。企業がより高性能なAIシステムの開発を競うなか、計算能力への需要は、世界の電力網に大きな圧力をかけかねないペースで増加している。

この問題は投資家にとってますます重要になっている。AIブームはもはや、半導体、ソフトウェア、クラウドコンピューティングだけの話ではない。発電、データセンター、送電網、冷却システム、そして長期的な資本投資を伴うインフラの物語へと発展している。

フィンク氏の発言は、次世代AIシステムに必要な膨大な計算能力に対し、世界の既存エネルギーインフラが追いつけるのかという議論をさらに強めるものだ。国際エネルギー機関（IEA）は2024年、世界のデータセンターの電力消費量は約460テラワット時であり、AIワークロードに大きく牽引されて2026年までに1,000テラワット時を超える可能性があると推計した。

Source: XPost

AIはエネルギー集約型産業になりつつある

人工知能には膨大な計算能力が必要だ。高度なAIモデルが学習されるたびに、数千、あるいは数十万もの専用プロセッサが、大規模データセンター内で同時に稼働することがある。これらのプロセッサは、計算を行うためだけでなく、データセンターを継続稼働させるために必要な冷却システム、ネットワーク機器、ストレージ基盤、その他のコンポーネントを動かすためにも電力を必要とする。

AIモデルがより大規模で高性能になるにつれ、それを支えるインフラも急速に拡大している。これにより、テクノロジー産業とエネルギー分野の間に新たな関係が生まれた。

数十年にわたり、投資家はデータセンターを主にインターネットを支える技術インフラの一部として見てきた。しかし、生成AIの急速な発展がその認識を根本的に変えた。データセンターは、いまや大規模製造設備に匹敵する電力需要を持つ主要な産業施設として扱われつつある。

70ギガワットという数字が規模を示す

70ギガワット超という言及は、インフラ課題の大きさを示している。1ギガワットは10億ワットに相当するため、70ギガワットは極めて巨額の電力需要であり、英国の総発電設備容量にほぼ匹敵する規模だ。

AIに必要な正確な電力量は、企業がどれだけ速く新しいデータセンターを建設するか、将来のチップの効率、冷却技術の進歩、そしてモデル学習と日常的なAI推論のどちらにどれだけ計算が使われるかによって変わる。それでも、より大きな流れは明らかだ。AIインフラは将来の主要な電力需要源になりつつある。

AIインフラの将来に関する研究も、今後数年でギガワット規模の計算クラスターと電力需要の大幅な増加を示している。ある分析では、特定のシナリオ下で世界のAIデータセンターの電力需要が2030年までに130ギガワット超増加する可能性があると推定された。

データセンターは新たなインフラの最前線になりつつある

ブラックロックはすでに、データセンター・インフラを主要な投資機会として位置づけている。ブラックロック、マイクロソフト、アブダビ拠点のMGXが関与する提携では、データセンターや接続性を含むAIインフラ向けの資本動員を目指した。

ブラックロックはデータセンターをデジタル経済の基盤インフラと位置づけ、この分野への投資が経済成長と技術革新を支え得ると主張した。

投資論点は明快だ。AI企業には計算能力が必要であり、計算能力にはデータセンターが必要であり、データセンターには電力が必要である。その結果、AIの拡大は従来のテクノロジー企業をはるかに超えた機会を生み出す可能性がある。公益事業会社、発電事業者、送電網運営会社、建設会社、機器メーカー、インフラ投資家はいずれも、この建設ラッシュから恩恵を受ける可能性がある。

電力はAIの重大なボトルネックになり得る

最大の課題はAIチップの供給ではなく、電力である可能性がある。企業はプロセッサを発注し建物を建設できるが、安定した電力がなければそれらの施設は稼働できない。

これはAI業界にとって潜在的なボトルネックを生む。データセンターを物理的には完成させても、周辺の電力網に十分な発電能力や送電能力がなければ、フル稼働できない可能性がある。そのため、技術企業が新たなデータセンターの立地を選ぶ際、電力の確保可能性はますます重要な判断材料になっている。

電力が豊富で、送電インフラが信頼でき、エネルギー価格が有利な地域は、AI開発の主要拠点になる可能性がある。

AIインフラが新たな投資サイクルを牽引

人工知能の急成長は、数十年で最大級のインフラ投資サイクルになり得るものを生み出している。企業はデータセンター、高性能計算システム、ネットワーク基盤に数十億ドルを投じている。同時に、政府や公益事業会社は発電能力をどう増やすかを検討している。

投資需要は複数産業にまたがる。発電所の新設や改修、送電線の拡張、データセンターの建設、半導体生産の拡大、冷却技術の効率化が必要になる。これらすべてに資本が要る。ブラックロックのような大手資産運用会社がAIインフラに注目を強めている理由の一つがここにある。

ブラックロックが関心を寄せる理由

ブラックロック規模の資産運用会社にとって、AIインフラは単なる技術トレンドではない。長期的なインフラ投資機会になり得るものだ。データセンターは、技術企業との長期契約を通じて継続的な収益を生み出せる。電力インフラもまた、長期にわたる投資機会を提供し得る。

これは、長年にわたりリターンを生み出し得る資産を求める大手機関投資家の投資戦略とも一致する。AIブームは、シリコンバレーと伝統的なインフラ投資をつなぐ架け橋になる可能性がある。需要はテクノロジー企業が生み、資本はインフラ投資家が供給し、電力はエネルギー企業が提供する。

電力網は新たな課題に直面している

電力網はもともと、巨大なAIデータセンターの集積を前提に設計されていなかった。従来の電力需要は、家庭、オフィス、工場、商業施設に分散していた。これに対し、AIデータセンターは極めて集中した需要を生み出す。単一の大規模施設でも数百メガワットを必要とし、将来のAIキャンパスはさらに大きな電力を要する可能性がある。

これは公益事業会社にとって難題だ。どこに新たな発電設備を建てるか、電力をどうデータセンターへ届けるか、需要増加のなかで電力網をどう安定させるかを判断しなければならない。送電インフラは計画、許認可、建設に数年かかることもあり、AI開発の速度とエネルギーインフラ整備の速度の間にズレが生じる可能性がある。

原子力が再び議題に

AIの拡大は、原子力への関心も呼び戻している。原子力発電所は、天候に左右されず、昼夜を問わず大量の電力を供給できる。この信頼性は、継続的な電力を必要とするデータセンター運営者にとって魅力的だ。

複数のテクノロジー企業は、すでに検討段階を超えて具体的な契約へと進んでいる。2024年には、マイクロソフトがConstellation EnergyとThree Mile Island Unit 1原子炉の再稼働に向けた電力購入契約を発表し、AmazonはX-energyを含む企業との小型モジュール炉プロジェクトへの投資を明らかにした。Googleも別途、Kairos Powerと小型モジュール炉から電力を購入する契約を発表した。小型モジュール炉は、大規模産業施設向けの将来の電源として広く注目を集めてもいる。ただし、原子力プロジェクトは一般に、長い開発期間、多額の資本、規制上のハードルに直面する。

したがって、当面のAI拡大では、既存の原子力発電所、天然ガス、再生可能エネルギー、蓄電池、送電網の増強を組み合わせて対応する必要があるかもしれない。

天然ガスもAI需要の恩恵を受ける可能性

AIの電力需要拡大は、天然ガスへの需要を強める可能性もある。天然ガス火力は出力調整が可能で、大型原子力プロジェクトよりも迅速に開発できることが多いため、急増する電力需要を支えたい地域にとって魅力的だ。

しかし、天然ガスへの依存が高まれば、排出量と気候政策をめぐる別の議論が生じる。したがってAI業界は難しい舵取りを迫られる可能性がある。企業は安定的で手頃な電力を求める一方、投資家や政策当局は炭素排出にもますます注目している。その結果、天然ガス、原子力、再生可能エネルギー、新興技術を組み合わせた、より多様なエネルギーミックスになる可能性がある。

再生可能エネルギーにも役割がある

再生可能エネルギーも、AIインフラをめぐる議論の重要な一部であり続ける。太陽光と風力は、比較的低コストで大量の電力を供給できる。課題は、AIデータセンターが通常、24時間安定した電力を必要とする点だ。太陽光は日中で発電量が変動し、風力も天候によって上下する。

つまり、再生可能電力は蓄電、送電網との接続、あるいは他の安定電源と組み合わせる必要があるかもしれない。すでに一部のテクノロジー企業は、増大する電力消費を支えるため、長期の再エネ契約を結んでいる。

効率化が前提を変える可能性

AIに必要な電力量は固定ではない。技術の進歩によって、個々のAIタスクに必要なエネルギーを大幅に削減できる可能性がある。より効率的なプロセッサ、より良いソフトウェア、冷却システムの改善、モデル構造の進歩は、いずれも消費電力を減らし得る。

同時に、効率向上はAI利用の拡大を促す可能性もある。これはしばしばリバウンド効果と呼ばれる。AIがより安価かつ効率的になれば、企業はより頻繁に利用し、節電効果の一部を相殺するかもしれない。したがって、効率化はAIタスクごとの電力需要を減らしても、総需要を必ずしも下げるとは限らない。

AI経済は物理的なものになりつつある

エネルギーに関する議論の最も重要な含意の一つは、人工知能がもはや純粋なデジタル現象ではないという点だ。AIはソフトウェアとして提供されても、それを支えるインフラは物理的である。建物、電力、冷却システム、光ファイバーネットワーク、半導体工場が必要になる。

つまり、AIの将来は、従来はソフトウェア開発とあまり関係のなかった産業にも一部依存することになる。エネルギー企業は、テクノロジー投資家にとってますます重要になる可能性がある。建設会社はデータセンター拡張の恩恵を受けるかもしれない。機器メーカーは、電気設備や冷却技術への需要増加が見込める。インフラファンドは新施設の資金を供給できる。AI経済は、物理経済へと拡大している。

投資家はAI電力関連の動きを注視している

AIの電力需要拡大は、新たな投資テーマを生んでいる。投資家は、AIモデルやチップを開発する企業だけでなく、それらのシステムを動かすためのインフラを提供する企業にも目を向け始めている。

公益事業会社は電力消費の増加から恩恵を受ける可能性がある。発電事業者は長期契約の恩恵を受けるかもしれない。データセンター運営会社は、計算能力への強い需要から利益を得られる可能性がある。インフラ投資家は、大規模プロジェクトの資金調達に参加できる。こうして、より広範なAI投資エコシステムが形づくられていく。

AI成長を制約する可能性

電力インフラの拡張が十分な速さで進まなければ、電力の確保可能性がAI開発の制約となり得る。企業はチップを買い、データセンターを建てる資金を持っていても、十分な電力を確保できずに遅延に直面する可能性がある。

これは、将来のAI施設がどこに建設されるかにも影響するかもしれない。余剰発電能力のある地域は、いっそう魅力的になる可能性がある。許認可が速い国も優位に立てるだろう。米国では、発電と送電を拡大する能力が、技術的リーダーシップを維持するうえで重要な要素になる可能性がある。

電力をめぐる競争は激化する可能性

AIデータセンターだけが、電力需要増加の要因ではない。電気自動車、製造業、産業の電化、その他の技術も電力消費を押し上げている。これにより、利用可能な電力をめぐる競争が生じる可能性がある。

公益事業会社は、データセンターの需要と住宅・産業向け顧客の需要を両立させる必要があるかもしれない。これは、電力料金やインフラ投資をめぐる政治的議論を引き起こす可能性がある。送電網拡張の費用を誰が負担するのかという問題は、特に重要になるかもしれない。

AIはエネルギー産業を再形成する可能性がある

AIとエネルギーの関係は、最終的には相互に強化し合うものになる可能性がある。AI企業は電力を必要とし、エネルギー企業はAIを活用して業務を改善できる。人工知能は、公益事業会社が電力需要を予測し、再生可能エネルギーの出力を管理し、発電所を最適化し、保守上の問題を特定するのに役立つ。

そのためAIは、電力需要を増やすと同時に、エネルギー産業の効率向上にも寄与し得る。つまり、この技術は主要な電力消費者であると同時に、電力システム改善の重要なツールにもなり得る。

全体像

人工知能に伴う莫大な電力需要についてのラリー・フィンク氏の警告は、テクノロジー業界が直面する最重要課題の一つを浮き彫りにしている。AI革命には、より良いモデルやより速いチップ以上のものが必要だ。ますます高性能化する計算システムを支える、巨大な物理インフラが必要になる。

データセンターには電力が必要であり、電力システムには新たな発電・送電能力が必要であり、投資家は資本を供給する必要があり、政府は許認可とインフラ整備を加速する必要があり、テクノロジー企業はAIシステムのエネルギー効率を高める方法を見つけなければならない。

課題は非常に大きいが、経済的機会も同様に大きい。ブラックロックをはじめとする大手機関投資家は、すでにAIインフラを主要な長期投資テーマとして扱っている。同社の過去のインフラ投資でも、データセンターの重要性の高まりと、AI構築に伴う巨額の資本需要が強調されてきた。

テクノロジー業界におけるAI競争の次の段階は、最も先進的なモデルを構築する企業が誰かだけでなく、それを動かすのに必要な電力を確保できる企業が誰かによって決まるのかもしれない。AIが企業、消費者向けアプリケーション、政府サービスへと広がり続けるなかで、エネルギーは世界の技術競争における最も重要な戦略資源の一つになる可能性がある。

信頼性が高く、手頃で、拡張可能な電力インフラを構築できる企業や国は、人工知能の発展速度を左右するうえで、最終的に大きな優位性を持つかもしれない。

Source: Hokanews