AIの電力消費は急速に増加している一方で、電力インフラはその速度に追いつくのに苦労しています。
この電力需要に対応するため、既存のシステムからさらに多くの電力容量を絞り出す必要があります。
データセンターの冷却技術、柔軟なスケジューリング、そしてAI自体の計画能力の活用は、すでに利用可能な技術革新の一つです。
人工知能は、データセンターによる電力需要の前例のない急増を引き起こしています。しかし、新たな発電設備や送電網を建設するにはコストがかかり、非常に時間がかかり、しばしば政治的に難航します。ガスタービンの受注残は、すでに2030年代にまで及んでいます。さらに悪いことに、新しい送電線の認可には10～15年かかる場合があることが米国では珍しくありません。これは建設にかかる時間を含んでいません。
では、発電所や送電網の整備を待つことなく、AIの台頭をどのように支えればよいのでしょうか。一つの機会は、すでに保有しているシステムから利用可能なエネルギーをさらに絞り出すことにあります。
先進的な企業は、データセンター内の他の重要な機能からエネルギー容量を解放し、より多くの電力をAIに直接振り向けられるようにする技術革新を展開しています。実際、これらの一部は古いデータセンターにも後付けが可能です。これらの技術によって、AI向けに数ギガワット規模の追加電力容量を引き出すことができ、しかも新たな電力インフラは一切必要ありません。
ここでは、注目すべき5つのアプローチをご紹介します。
1. 現地発電の排熱による冷却
サーバーが消費する電力はすべて熱に変わり、電力を大量に消費するチラーユニットによって取り除かれなければなりません。冷却がデータセンターの電力負荷の実に30～40%を消費することは珍しくありません。
多くの西側諸国が直面している深刻な送電網の制約を考えると、データセンターに隣接して現地で発電を行う方式は、ますます人気のある選択肢となっています。そこには珍しい機会があります。現地のガスタービンや燃料電池は電力を直接供給できる一方で、その排熱は吸収式チラーと呼ばれる技術を駆動して冷却を提供するために利用できるのです。
吸収式冷却は、火を使って氷を作るようなものです。一見矛盾しているように聞こえますが、物理学的には実現可能です。発電機からの排熱は、特殊な「作動流体」を沸騰させるために使われます。この流体は、熱を汲み上げ（基本的には熱を移動させ）、他の物質を冷却するために用いられます（例：データセンターのシステムや施設を冷やすための冷水の製造）。
このように、現地発電は演算、熱、冷却をすべて生み出します。北京の事例をご覧ください。これは、Jenbacherのトリジェネレーション技術を活用したものであり、これによって冷却に使われていた系統電力をAIに振り向けることができます。
2. より高い電圧による効率的な送電
当社の電力網は高電圧の交流で稼働しています。電圧が高いほど送電時の損失が少ないためです。一方、コンピューターは低電圧の直流で稼働します。この正反対の電気の種類を変換するために、AIチップに届く前に多大な電力が消費されています。
電圧を変換するたびに、大きな電力損失が生じます。一般的な電力会社の高電圧供給（通常は10,000～100,000ボルト台）から、複数の段階を経てコンピューター部品向けの12ボルト（半世紀にわたり広く普及してきた規格）まで降圧され、さらにAIチップが使用する1ボルト未満まで降圧されます。
現代のデータセンターは、ついにこの変換の流れを、より高い電圧に向けて合理化し始めています。新たな48ボルトの業界標準が、ハイパースケーラーから生まれつつあります（AmazonやMicrosoftなど、大規模なデータセンターを運営する大手テクノロジー企業）。これにより、コンピューターのケーブルやコネクターにおける抵抗損失が16分の1に減少します。より高い電圧へのアップグレードにより、事業者は同じ系統からの電力入力で、より多くのAI演算を支えることが可能になります。
現在、Nvidiaは、48ボルトを超えるさらに高いアーキテクチャを必要とするサーバーラックを試験しており、例えば最大400ボルトに対応するものもあります。そのため、計画中のデータセンターは、将来への備えとして、これらの高電圧アーキテクチャを見越しておく必要があります。
3. 効率的な冷却のためにサーバーを液体に浸す
従来のコンピューター冷却の多くは空気によって行われています。ノートパソコンやデスクトップから聞こえる、ファンの回転音に気づいたことがあるかもしれません。
しかし、液体は空気よりも最大1,000倍効率的に熱を伝えます。これは、熱したフライパンを水に浸すと、キッチンカウンターに置いたままにしておくよりも速く冷えるのと同じです。コンピューターチップを水に浸すことができれば、冷却をはるかに効率的にできるでしょう。難しいのは、電子機器が短絡してしまうため、単純に水を使うことはできない点です。
幸いなことに、企業は電気を通さない特殊な流体、密閉タンク、そしてカスタムのサーバー設計を開発し、はるかに効率的な冷却を実現しています。これは液浸冷却と呼ばれています。
液浸冷却されたサーバーは、空冷式の同等品と比べて30～50%少ないエネルギーで稼働します。したがって、新しい高密度のAIクラスターにおいては、必要な電力負荷を削減することで、液浸冷却により既存の給電設備で支えられる演算能力を大幅に高めることができます。
現在、企業はオールインワンのパッケージソリューションの拡大を進めており、IntelやDellなどのチップおよびサーバーメーカーは、こうした液体に対応するハードウェアの認証を取得しています。Microsoftは、Azureクラスターのために、液体の沸騰による熱除去の強化を活用し、さらに高度な「二相式」液浸冷却システムの検討まで進めています。
4. 演算時間とエネルギー貯蔵の負荷シフト
従来のデータセンターは、一つの執着、すなわち稼働時間を中心に設計されてきました。その最高基準は「ファイブナイン」、つまり99.999%の可用性であり、年間わずか5分の停止時間に相当します。これは、短時間の停止でさえ致命的となる金融取引やビデオ会議にとっては理にかなっています。
AIのワークロードははるかに柔軟です。大規模モデルの学習は、進捗を失うことなく、チェックポイントから一時停止・再開することが可能です。ChatGPTへの問い合わせに応答するような推論タスクは、完全な一貫性よりも、レイテンシーとスループットが重要です。一台のサーバーが処理中に故障しても、通信は単純に別経路へ振り向けることができます。
この柔軟性により、よりスマートなエネルギー利用への道が開かれます。AIデータセンターは、電力が豊富な時間帯にワークロードを移し、電力が不足する時間帯のピークを避けることができます。さらに、エネルギー貯蔵によってその効果を高めることも可能です。熱エネルギー貯蔵は夜間に氷や冷水を作り、日中の冷却需要の最大30%を賄うことができます。バックアップ用にすでに標準装備されているバッテリーも、送電網の逼迫時に放電し、オフピーク時に再充電することができます。大手テクノロジー企業は現在、再生可能エネルギーが豊富な時間帯に緊急性の低いジョブをスケジュールし、そうでなければ無駄になってしまう電力を吸収しています。
要するに、AIの需要の柔軟性の高さは、電気と熱の両方の貯蔵と組み合わさることで、新たな発電所を必要とせずに追加の演算能力を引き出すことができます。
5. AIにデータセンターの運用を最適化させる
AIがデータセンター自体をより効率的にできるのは、ふさわしいことです。2016年には、Googleのディープマインドが、深層ニューラルネットワークに基づく制御システムを活用し、数千のセンサーによって収集されたデータで学習させることで、稼働中のデータセンターにおいて冷却に使用されるエネルギー量を40%削減できることを実証しました。
その10年後、事業者は、アイドル状態のサーバーの停止、ワークロードの予測、施設の熱力学のデジタルツインの活用など、冷却を超えてAI制御の範囲を広げています。これらのソフトウェアベースの最適化は迅速に導入でき、設備投資を抑えられ、そうでなければ新たなハードウェアインフラを必要とするような容量の向上をもたらすことができます。成熟した企業のNvidiaやSchneider Electricから、革新的な新興企業のPhaidraに至るまで、現在ではデータセンターインフラ管理向けのソフトウェアソリューションが利用可能であり、それ自体がAI技術を活用して効率をさらに高めています。
人工知能の成長は、電力インフラの厳しい限界とぶつかりつつあります。新たな発電所や送電線の建設は十分な速さで進んでおらず、州および地方レベルでの新たなエネルギーインフラ建設には多くの障壁があるため、連邦政府による許認可制度改革が進行中であっても、その状況が改善する見込みは低いでしょう。
効率性は、数ギガワットの電力容量を引き出すことができる、隠れたエネルギー源として浮上しつつあります。これは理論上の話ではありません。上記の5つの技術は、すでにパイロット段階から本格導入段階にあります。いずれのアプローチも、データセンターに流れ込むキロワットごとに、より多くの有用な演算と知能を引き出します。
世界経済フォーラムは、クリーンエネルギーへの移行をどのように推進していますか。
エネルギー・素材センターは、エネルギー、素材、産業システムを再構築している複雑な移行を理解するために、リーダーたちをつなぎます。エネルギー安全保障、手頃な価格、持続可能性がどのように交差するかを検討するためのプラットフォームを提供します。
バリューチェーンや地域を超えた連携を通じて、同センターは、安全で低炭素かつ公正な移行に向けた実践的なソリューションを中心に、パートナーが足並みを揃えるための共通の道筋を可能にします。
これらの施策への投資は、戦略的な三方よしです。AIの成長を制約している目前の電力ボトルネックに対処し、世界的な持続可能性目標に合致し、運営費用の節約にもつながります。イノベーションは私たちにとって最良の燃料です。新たな許認可も発電所も必要ありません。
