Google、Nvidia、AnthropicがAIデータセンター向け電力100GWの確保を目指す

AIインフラの次の制約は、チップやサーバーではなく電力網になる可能性がある。グリッドソフトウェア企業のEmerald AIは、Google、Nvidia、Anthropicに加え、AES、Constellation、National Grid、NRG Energyなどの電力会社とAI Energy Management Alliance（AEMA）を立ち上げた。連合は、柔軟な電力運用によって、新しいデータセンター向けに最大100GWの系統容量を確保したい考えだ。

主なポイント

• 需要応答をデータセンター開発に組み込む。 需要応答は、電力需要がピークに達したとき大口需要家が消費を減らす仕組みで、電力会社は通常その対価を支払う。
• AI処理には調整余地がある。 データセンターは重要度の低い処理を一時停止したり、余裕のある別拠点へ計算負荷を移したりできる。Emerald AIは、電力会社からの要請をデータセンターへ直接つなぎ、迅速な対応を可能にしようとしている。
• ディーゼル発電機への依存を抑える。 現在の需要応答では、バックアップ発電機を稼働させるデータセンターもある。Emerald AIは、延期や移動が可能なAI処理を活用する方式を提案している。
• 競合する取り組みもある。 Googleは独自のツールを開発しており、Enel Xは無停電電源装置を使って需要ピークを平準化できる仕組みを提供している。Emerald AIは最近、Energize CapitalとDCVCが主導する1億5000万ドルのシリーズAを調達した。

送電網は年間の最大需要に合わせて設計されるが、実際の負荷が最大値を下回る時間の方が長い。Goldman Sachsが昨年発表した調査では、数時間にわたり系統の最大利用率を90%に抑えれば、データセンター向けに約76GWの容量を空けられる可能性が示された。すべての計算資源をピーク時に同時稼働させないことが、新しい発電所を急いで建設するより早い解決策になる場合がある。

意義と限界

AEMAは、既存施設のピーク需要を抑えるだけでなく、新しいデータセンターの立地選定にも関わろうとしている。テクノロジー企業と電力会社が柔軟な負荷を共通の基準で評価できれば、接続しやすい場所を見つけやすくなる。電力会社にとって、制御可能なデータセンター負荷は、応答の速い大規模な調整リソースになり得る。

ただし、需要応答だけで電力問題を解決することはできない。Emerald AIのチーフサイエンティスト、Ayse Coskun氏も、この技術は新規電源への需要を弱めるものの、完全になくすものではないとTechCrunchに説明している。AI処理が拡大する中では、送電網の増強、新たな発電設備、送配電投資が引き続き必要になる。AEMAは長期的なエネルギー建設の代替ではなく、既存インフラの稼働率を高め、短期的な接続混雑を和らげる手段と見るべきだ。

出典：TechCrunch AI