人工知能をめぐる世界的な競争は、通常、チップ、人材、モデルをめぐる争いとして語られる。だが北京は、より地味な投入要素である「電力」に大きな賭けを出している。大規模AIモデルの訓練と運用はエネルギー集約的な作業であり、安価で信頼性の高い電力へのアクセスが、チップや人材と並ぶ戦略的投入要素となっているからだ。

ブルームバーグの報道によると、中国は豊富なクリーンエネルギーを活用してAI分野での覇権を獲得することを目指している。その建設の規模は目を見張るものがある。2022年から2025年にかけて、中国は米国の電力システム全体に相当する発電容量を追加した。これは米国の1年分の追加設備との比較ではなく、米国の送電網全体の容量との比較である。

コンピューティングを電力のもとへ移す

この戦略の核となるのは、「東数西算（East Data, West Computing）」と呼ばれる政府計画だ。この計画は、基本的な地理的不一致に対応するものだ。データ需要は中国の過密な東部都市に集中し、安価な電力は西部にある。すべての電力を東へ運ぶのではなく、北京はコンピューティングを電力のもとへ移動させようとしている。その論理は単純なコストの現実に基づいている。電力はデータの主要な経常運営コストの一つであり、施設の立地はますます安価な発電に追随するようになっている。

中国の西部地域は太陽光、風力、水力に富んでいる。そこに設置されたデータセンターは、理論上、より安くよりクリーンな電力でAIワークロードを実行できる。この取り組みを組織化するため、中国は8つの国家コンピューティングハブと10のデータセンタークラスターを設立した。これらの指定区域は、電力が豊富で手頃な地域に合わせてコンピューティングリソースを各地域に分散させることを目的としている。

この戦略の下では、新設のデータセンターは電力の80%超をクリーンエネルギー源から調達しなければならない。計画はまた、原子力発電の拡大と、電力を長距離にわたって損失少なく送電するために設計された超高圧送電線の整備にも依存している。

需要の背景にある数字

現在、データセンターは中国の電力消費の約1.68%を占めており、この割合は2030年までに3%に達すると予測されている。この軌跡は、AIインフラそのものの性質を反映している。ほぼ連続稼働する高電力密度のアクセラレーターのクラスターは、日常的なウェブやクラウドサービスをホストする従来型サーバーよりも、はるかに多くの電力を消費するのだ。

計画が複雑になる部分

中国の再生可能エネルギー拡大は、既知のボトルネックに直面している。送電インフラが発電のペースに追いついていないのだ。遠隔地の省で生み出されるクリーン電力も、送電網がそれを運べなければ、あるいはそれを吸収する地元の需要が存在しなければ、ほとんど役に立たない。これは、再生可能エネルギーの出が、生産された時間や場所で送電・吸収できないために未利用となる「キューテイルメント（出力制御）」として業界で知られるギャップである。ブルームバーグは、この電力をAI向けにどれだけ効果的に動員できるかについて、現実的な疑問があると報じている。

データセンターは24時間体制で安定した信頼性の高い電力を必要とする。太陽光と風力は24時間利用できるわけではない。水力はより安定しうるが、その出力は地域や季節に左右される。原子力発電と長距離送電がその解決策の一部だが、いずれも建設に時間がかかる。

距離も諸刃の剣である。コンピューティングを遠隔西部に置くことで電力コストは下がるが、その一方で、サーバーがそれに依存する東部の利用者や企業から遠ざかる。このトレードオフは、AIワークロードの違いにも対応している。モデル訓練やバッチ処理はレイテンシーに敏感なサービスよりも距離にはるかに耐性があり、そのため西側への設置は、一部のコンピューティング作業にはより自然に適合する。

これが意味するもの

80%クリーン電力調達の要件は、政策によってAIの成長を再生可能エネルギーの成長に結び付けている。この義務が維持されれば、新設のデータセンター一つひとつが、西部の風力・太陽光・水力発電の出力にとっての新たな顧客となる。

今後注目すべきポイント：超高圧送電と原子力容量が供給を安定させるほど速く拡大するか、8つのハブと10のクラスターが実質的なAI活動を呼び込むか、そしてデータセンターの電力使用が2030年までの3%予測に沿って推移するかどうか。