Nvidiaは、人工知能(AI)が電力消費を押し上げる中、電力需要が横ばいの時代は終わったと主張し、米国の原子力発電建設を加速させる戦略を打ち出した。

数十年にわたり、米国の電力需要はほとんど動かず、送電網、その背後にあるインフラ、そしてそれを規制する政策の多くは、今後も動かないという前提の上に築かれてきた。Fortune誌への寄稿で、Nvidiaはこの前提が崩れたと主張している。同社は、米国が長らく試みてこなかったペースで原子力発電を建設する上で、自社が重要な役割を果たすと位置付けている。その論拠はシンプルだ。AIが電力需要を押し上げており、原子力は安定したカーボンフリーの電力を供給でき、そしてAIそのものが、原子炉建設の長期化という苦痛を和らげる道具になり得るというものだ。両者の親和性は直接的だ。データセンターは24時間休みなく電力を消費し、原子炉は天候に左右されて出力が上下するのではなく、連続運転するよう設計されている。

Nvidiaが実際に取り組んでいること

中核となるのは、PROMETHEUSと呼ばれるプロジェクトだ。Nvidiaとアイダホ国立研究所(INL)は、2026年2月にエネルギー省のGenesis Missionのもとでこのプロジェクトを開始した。目標は野心的だ。PROMETHEUSは、AIを活用して原子炉の設計、ライセンス取得、製造、建設、運転を最大2倍の速さで進めるとともに、運転コストを50%以上削減することを目指している。

作業の大きな部分は計算処理だ。Nvidiaは、MOOSEやBISONを含む主要な原子力シミュレーションコードを、同社のGPU上で高速化している。原子炉の設計やライセンス審査は工学シミュレーションに大きく依存しており、コードの高速化はPROMETHEUSが狙うスケジュールのボトルネックに直結する。同社はまた、Genesis Missionのより広範な目標を支援するためのAIインフラにも貢献している。その目標は、いわゆる「AIファクトリー」——業界で大規模AIデータセンターを指す用語——向けに、原子力エネルギーをより速く、より安全に、より安価に展開できるようにすることを軸に据えられている。

ツールキットには、生成AI、デジタルツイン、高速シミュレーションが含まれる。デジタルツインとは物理システムの詳細な仮想コピーであり、実際の設備に手を加える前に、画面上で変更を試すことを可能にする。

Microsoft、許認可、ユタ州のマイクロ原子炉

2026年3月、MicrosoftとNvidiaは、許認可、設計、運転を対象とする「AI for nuclear」共同イニシアチブを発表した。許認可は自然な標的だ。原子力プロジェクトの提案から着工までの期間は、歴史的に最も長い工程の一つだからだ。この取り組みは、デジタルツインと生成AIを活用してこうしたプロセスを高速化することを掲げ、新たな原子力施設向けの再利用可能な設計の支援も目指している。このイニシアチブに関連して言及された一つの事例では、許認可にかかる時間が92%短縮された。

最も具体的な節目となったのは2026年7月1日だ。Valar Atomicsがユタ州で同社のWard 250マイクロ原子炉がNvidia Blackwell AIチップに電力を供給する実証を行ったのである。これは、米国で先進的な原子炉がAIシステムに電力を供給した初めての事例であり、Nvidiaとパートナー各社が主張する発電設備の同一敷地設置(コロケーション)モデルの小規模な実証となった。ValarとNvidiaはまた、約30MWの水を使わないデータセンターのパイロット計画も発表した。

追い風となる政策環境

Nvidiaの動きは、ワシントンの方向性と見事に一致している。トランプ政権の大統領令には、2026年5月に講じた措置を含め、米国の原子力発電容量の4倍増を目指すものがある。

Nvidiaとそのパートナーは、小型モジュール炉(SMR)とマイクロ原子炉に焦点を絞っており、送電網を通じて送られる電力だけに頼るのではなく、超巨大AIインフラの隣にこれらを設置するという考え方だ。発電設備を同じ場所に設置することで、新たな大規模需要が本来必要とする長距離送電や送電網の増強への依存が軽減される。SMRは、従来の巨大プラントよりも標準化された形で建設されることを想定した、小型の工場生産型の原子炉である。マイクロ原子炉はさらに小さく、Blackwellチップに電力を供給したWard 250に近い規模だ。

従来の冷却方式は大量の水を消費するが、パートナー各社は計画中の水不要パイロットを含め、より節水的なアプローチを開発している。冷却水の確保は発電所やデータセンターの設置場所を長らく制約してきたため、この依存を減らすことで実現可能な立地の幅が広がる。

これが意味するもの

Nvidiaにとって、その戦略的論理は明快だ。同社のビジネスは、顧客がますます大型化するAIデータセンターを建設することに依存しており、そのデータセンターは、現在の送電網では供給するよう設計されていない電力に依存しているのである。
これらのイニシアチブを位置付ける研究は、波及効果の可能性を示唆している。AIと原子力のパートナーシップが、原子力をAIインフラの礎として確立することに成功すれば、関連技術に対して、より支援的な政策、資金調達の機会、助成金、有利な規制がさらに促される可能性がある。

とはいえ、留保も現実的だ。主要な数値のほとんどは目標値か単発の事例である。PROMETHEUSは、最大2倍の速さと50%超のコスト削減を目標としており、92%という許認可短縮は一つの参照事例に基づく。Valarの実証は単一のチップに電力を供給したにすぎず、30MWの施設はまだ計画段階だ。

注目すべきは、これらの取り組みがパイロットから繰り返し可能な展開へと移行するかどうかである。重要なシグナルとしては、Valarの水不要パイロットの進捗、INLにおけるPROMETHEUSの測定可能な成果、そしてMicrosoftのイニシアチブによる許認可面の改善が複数のプロジェクトで現れるかどうかが挙げられる。