シリコンバレーが直面する18ギガワットの送電網問題

カリフォルニア州の電力計画担当者は現在、新規データセンターのために18.7ギガワットもの送電網接続を求めるスプレッドシートを前に頭を抱えている。この数字一つで、州内の全住宅の電力を賄う以上の電力量を意味する。しかし、州の公的機関は、今後20年間にわたる負荷のうち、そのごく一部を見込んだ予算しか立てていないのが現状だ。

これは、人工知能（AI）ブームが公共インフラと衝突して生じた物理的現実である。テクノロジー開発企業は、カリフォルニア州の2045年までの気候モデルには全く含まれていなかった計算クラスターを稼働させるため、送電網の容量に対して大規模かつ投機的な予約を行っている。サクラメント（州都）における当面の緊張は、もはやグリーン電力の生成だけではない。一般家庭が、最終的に十分利用されない可能性のあるインフラのために、何十億ドルもの送電網アップグレード費用を負担させられることになるのかどうかという点に集約されている。

暗闇の中の予測

根本的な問題は、機械学習が従来の重工業のような拡大の仕方をするわけではないという点にある。Stanford UniversityのBits & Wattsイニシアチブの研究者らは、生成AIに適用した際、標準的な電力需要モデルが単に破綻してしまうことを突き止めている。同研究所の研究者であるLiang Min氏は、AIの成長は産業の着実な成長曲線を描くのではなく、新しいアプリケーションに対する一連の予測不可能な賭けのようなものだと指摘する。

もし新しい機械学習モデルが一晩でバイラル（爆発的に普及）すれば、その基盤となる電力消費量は警告なしに急増する。「私たちは現在、非常に苦戦しています」とMin氏は最近の送電網計画パネルで語り、アプリケーション層が極端な予測リスクを孕んでいることを指摘した。

欧州では、送電網の拡張は国家の産業戦略と予測可能なほど遅い許認可プロセスに強く結びついている。一方、カリフォルニア州では、San Joseのような自治体が、投機的な技術提案によって数ヶ月のうちにピーク時の電力需要が何倍にも膨れ上がる事態に直面している。市当局は、これらのプロジェクトが実際に要求された電力を消費するという厳格な証拠を求めるか、あるいは資金が他所に流出する前に投資を確保すべく迅速に承認するかという板挟みになっている。

料金負担者のルーレット

さらに、その費用を誰が負担するのかという問題がある。California Public Advocates Officeは、もし電力会社が結局のところ失敗に終わるデータセンターのために重厚なインフラを構築した場合、一般の料金負担者が座礁資産の支払いを負わされることになるとすでに警告している。多くの開発者は、最終的な建設スケジュールや長期的な電力購入契約を確約することなく、膨大な容量要求を行っている。

州最大の電力会社であるPG&Eは、巨大な産業顧客を追加することで固定の送電網コストをより広い基盤に分散させ、理論上は平均的な料金を下げることができると主張している。データセンターがすべて同じ過負荷の産業回廊で電力を要求しない限り、それは筋の通った数学的議論ではある。

他の州ではすでにリスクを察知し、コストを隔離する動きを見せている。Oregon州は最近、家庭の電気料金を特定の接続アップグレードから保護するための規制を強化し、Minnesota州は巨大なデータセンターのインフラを個別の請求カテゴリに分離した。カリフォルニア州は今のところ強制的な法的制限を課すことを見送っており、議員らは今年初めに停滞した透明性の要件について依然として議論を続けている。

バッテリーとバックアップディーゼル

このギャップを埋めるため、計画担当者は分散型蓄電に大きく依存している。Deploy ActionのJigar Shah氏は、小規模な商用バッテリーの設置コストが5年前の15,000ドルから現在は5,000ドル以下まで急落していると指摘する。これらのバッテリーは仮想発電所（VPP）にまとめられることで、数千台のEV充電器やスマート負荷を集約し、突然の送電網のストレスに対する調整可能なバッファとして機能することができる。

しかし、ソフトウェアとバッテリーだけでベースロード電源を代替することはできない。カリフォルニア州の厳しい環境目標にもかかわらず、AI計算のあまりの規模の大きさから、地熱、原子力、あるいは二酸化炭素回収機能を備えた天然ガスといった「クリーンで安定した（clean firm）」電力の必要性について、密かな議論がなされている。地域レベルでは、環境保護活動家らが、こうした巨大施設が必要とするディーゼルバックアップ発電機や大量の水を消費する冷却システムの急増に対してすでに警鐘を鳴らしている。

Silicon Valleyの経営陣は、AIがいずれ送電網の運用を最適化し、ネットワークの障害を検知できるようになると主張することを好む。それは10年後には実現しているかもしれない。しかし現時点では、アルゴリズムは単に容量予測を破壊しているに過ぎない。カリフォルニア州にはインフラを構築するためのエンジニアリングの才能がある。ただ、郊外の住民がサーバーの費用を補助することを止める方法をまだ見いだせていないだけなのだ。

出典

• Bits & Watts Initiative, Stanford University
• California Public Advocates Office