データセンターの成長に立ちはだかる電力供給の壁
生成AIの急速な普及とそれに伴うデータセンターの拡大が、2027年には深刻な電力供給の制約を引き起こすと予測されています。ガートナーは2024年11月12日、生成AIを支えるAIデータセンターの40％が、電力供給不足により稼働制約を受ける可能性があると発表しました。
Gartner Predicts Power Shortages Will Restrict 40% of AI Data Centers By 2027
今回は、生成AIブームの裏に潜む課題とその影響を軽減するための対応について取り上げたいと思います。
生成AIの電力需要が急増
生成AIは、革新的な技術としてさまざまな分野で注目されていますが、その拡大には膨大な電力が必要です。ガートナーの調査によれば、AIデータセンターの電力消費量は2023年から2027年にかけて2.6倍に増加し、500テラワット時（TWh）に達する見込みです。この増加率は、データセンターの電力供給を担う電力網のキャパシティを大幅に上回るスピードで進んでいます。
ガートナーのバイスプレジデントアナリスト、ボブ・ジョンソン氏は
生成AIアプリケーションを支える大規模言語モデル（LLM）の運用には、これまでにない規模のデータセンターが必要です。しかし、電力供給の拡大には時間がかかり、短期的な電力不足が続く見込みです
と述べています。
データセンターの成長に立ちはだかる電力供給の壁
生成AIの拡大とともに、世界各地でハイパースケールデータセンターの建設が進められていますが、電力供給インフラの整備が間に合わないケースが増えています。新しい発電設備や送配電網の構築には数年単位の時間が必要であり、その間に電力不足が深刻化するリスクがあります。
電力不足は、生成AIの発展だけでなく、その他のデータセンター運用や関連するITサービスの成長も妨げる可能性があります。このため、電力供給の不安定さが新規データセンター建設の制約要因となりつつあります。
電力価格の上昇が引き起こす影響
電力不足の影響として、電力価格の上昇も避けられない課題です。ガートナーによれば、電力需要の増加に対応するため、主要な電力消費者であるデータセンター運営者は電力会社と長期契約を結び、必要な電力を確保しようとしています。しかし、このコストは最終的に生成AI製品やサービスの価格に転嫁されることになります。
ジョンソン氏は、
データセンター運営者は、電力確保のために経済的な交渉力を行使していますが、その結果、コストが増加します。この影響は生成AIサービス全体に及びます
と指摘しています。
企業にとっては、電力価格の上昇を見越した長期的なコスト計画が必要不可欠であり、データセンターの電力効率を向上させる技術や代替的な運用戦略の検討が求められています。
持続可能性目標への影響
急増する電力需要を満たすため、多くの電力供給業者が化石燃料発電所の稼働を延長せざるを得ない状況に陥っています。これにより、ゼロカーボンを目指す持続可能性目標が後退する懸念があります。
ジョンソン氏は、
データセンターの増加に伴い、CO2排出量が短期的に増加することは避けられません。この影響は、持続可能性目標の達成を遅らせる可能性があります
と述べています。
長期的な解決策として、小型原子炉やナトリウムイオン電池などの新しいエネルギー技術が注目されています。これらの技術が実用化されれば、電力供給不足の問題を解消し、持続可能性目標の達成を支える可能性があります。
課題解決に向けたガートナーの提言
ガートナーは、生成AIの普及に伴う電力供給の課題に対処するため、次のような提言を行っています。
- 電力コストの増加を見越した計画の策定データセンターサービスの長期契約を交渉し、電力コストの上昇に備えることが重要
- 電力効率の高い技術の活用エッジコンピューティングや小規模言語モデルなど、消費電力を抑える代替技術の活用を検討すべき
- 持続可能性目標の再評価短期的なCO2排出増加を見据え、現実的な持続可能性目標を設定する必要
今後の展望
生成AIの拡大がもたらす経済的・技術的な可能性は計り知れませんが、その成長を支えるデータセンターは、電力供給という重要な課題に直面しています。企業や政策立案者は、電力インフラの拡充や新技術の導入を急ぎながら、持続可能性とのバランスを模索する必要があります。
生成AIのさらなる進展と顕在化する電力供給問題というすでに起こった未来に備え、電力供給の効率化と経済成長を両立させるなアプローチが不可欠となっています。
