シリコンの時代の終焉か：AIが世界のエネルギー構造を塗り替える

生成AIの爆発的な普及は、従来のシリコンベースの計算パラダイムが、特にエネルギー消費の面で限界に達しつつあることを示唆しています。大規模言語モデルへの一つのクエリ処理には、平均して約0.3ワット時が必要と推定されています。この数値自体は微々たるものに見えますが、一日に数十億回ものリクエストが発生する現状では、結果として膨大な電力需要を生み出しているのです。

さらに、画像や動画を生成するAIモデルは、数秒の動画を生成するのに、電子レンジを1時間稼働させるのと同じくらいのエネルギーを消費します。これは、エネルギーシステム全体にとって問題の規模がいかに甚大であるかを如実に物語っています。

AIによる電力消費の増大は、データセンターに集中しています。ラックあたりの電力密度は、従来の10～15kWから、現在では50～70kWへと劇的に上昇しています。この変化は、インフラに対する技術的要求水準を引き上げており、交通の電化や他の負荷増大と相まって、モスクワを含む大都市の電力網や変電所に新たな圧力をかけています。

専門家たちは、AIファームの無秩序な増加が、地域的な電力過負荷を引き起こす可能性があると警鐘を鳴らしています。AIのエネルギー需要を満たしつつ、同時に環境へのコミットメントを維持するため、各国や企業は新たなエネルギーソリューションの模索を迫られています。

欧米の巨大テクノロジー企業は、非凡なアプローチを試みてきました。例えば、サーバーを水中に設置し、海洋の自然冷却能力を利用しようとしたプロジェクトがありましたが、機器の腐食が想定以上に進み、運用コストが高騰するという課題に直面しました。

並行して、GoogleやAmazonといった主要プレイヤーは、データセンターを再生可能エネルギー源へ移行させています。しかし、AIによる計算需要の伸びが、グリーン発電の導入ペースを上回っているのが現状です。

規制の側面で特に注目されるのは欧州です。欧州では、AIとデータセンターがすでに気候変動対策の議題に組み込まれています。EU AI Actに基づき、最も強力なモデルの開発者には、学習、追加学習、運用の各段階におけるエネルギー消費量の文書化が義務付けられ、エネルギー効率が技術評価の正式な基準となっています。

これに加えて、エネルギー効率指令では、500kWを超えるすべてのデータセンター（DC）について、以下の情報を含む公開レジストリの維持が求められています。

• 消費電力
• 再生可能エネルギー源（RE）の割合
• PUE（Power Usage Effectiveness：データセンターの総消費電力とIT機器の消費電力の比率を示す効率係数）

欧州市場から最も非効率なサーバーやストレージシステムを排除するエコデザイン規則も施行されています。これは、シリコンの時代の終焉が、単なる処理能力だけでなく、単位当たりのエネルギー消費量による厳しい選別を伴うことを意味します。

業界の専門家の見解によれば、ロシアはこの状況において特異な立場にあります。一方では、老朽化したインフラと過負荷のリスクに直面しています。他方で、稼働率の低い原子力発電所（AP）の余剰能力や、随伴石油ガスという資源を有しています。

提案されている戦略は、データセンターを主要な発電源、特に原子力発電所の近くに建設することです。これにより、送電ロスを削減し、計算処理に比較的クリーンな電力を利用することが可能になります。

さらに、遠隔地での随伴ガスを利用したガスタービン発電所の新設が予備的な解決策として見られています。これは、これまで無駄に燃焼されていた資源を、AIクラスターや関連インフラの電源へと転換させるものです。

同時に、関心は単なる「生電力」から、デジタルインフラ自体の効率向上へとシフトしています。データセンターにおける主要な指標はPUEであり、世界最高の施設では、精密な設計、デジタルツイン、適応的な運用モード、最新の冷却システムによって1.15程度の値を達成しています。

サーバーやGPU（Graphics Processing Unit）の水冷技術が議論の中心に浮上しており、中国ではすでに導入が進んでいますが、ロシア国内ではまだ事例は限定的です。

ソフトウェア層では、AIモデルを「圧縮」し、パラメータの一部のみを利用する手法が開発されています。これにより、リクエスト処理の際にモデル全体ではなく一部のみを使用するため、GPUの必要性が減り、多くの場合で品質を損なうことなくエネルギー消費を削減できます。

市場および規制上のインセンティブも重要な議論の対象です。アナリストは、ロシアがAIソリューションやデータセンターの高いエネルギー効率を示せなければ、国際市場への参入や資金調達の障壁となり得ると警告しています。欧米の金融機関はすでにESG（環境・社会・ガバナンス）基準を重視しており、非効率で「汚れた」技術を用いるプロジェクトへの支援を絞り込む可能性があります。

これに対し、専門家は、データセンター開発業者や運営者への補助金や優遇措置を、BIM（Building Information Modeling）やデジタルツインを用いた実証済みの効率性、特にエネルギー効率と結びつけることを提案しています。これにより、グリーンイニシアチブに対する形式的な対応を排除できるとしています。

最後に、AIを取り巻く新たなエネルギー問題は、単なる電力消費の問題としてだけでなく、都市環境再構築の機会としても捉えられています。一例として、データセンターとシティーファーム（都市型農場）を統合する構想が挙げられます。GPUから発生する熱を垂直農場の暖房に利用し、長距離輸送を伴わない新鮮な作物を大都市に供給するのです。

このようなプロジェクトの実現には、新しい規格、都市計画規則、そしてIT企業、アグリビジネス、デベロッパー間の連携メカニズムが必要となります。

このアプローチの支持者は、それが同時に炭素排出量の削減、雇用創出、都市のレジリエンス向上に貢献すると考えています。この文脈において、「シリコンの時代の終焉」とは、計算、エネルギー、都市インフラが単一の密接に連携したシステムとして発展する新時代の幕開けとして理解されるべきでしょう。