驚異の電力消費：ワイオミング州AI施設、全家庭の電力使用量を凌駕へ

ワイオミング州に計画されている新しい人工知能（AI）施設は、州内の全住宅世帯の合計よりも多くの電力を消費すると予測されており、AIインフラが既存の電力および水システムの容量を急速に上回っているという、全国的な傾向の拡大を浮き彫りにしています。この開発は、AIデータセンター開発者のCrusoeとエネルギーインフラプロバイダーのTallgrassによって主導され、シャイアン近郊に位置します。キャンパスの初期段階では1.8ギガワット（GW）の電力使用が設定されており、最大10 GWまで拡張する可能性があります。これを大局的に見ると、1 GWは約100万世帯に電力を供給できます。

AIデータセンターの膨大な電力需要は、米国全体の公益事業システムにとって大きな負担となっています。業界の推定によると、データセンターは現在、米国の電力消費量の4.4%を占めており、この数字は2028年までに12%に達する可能性があります。一部の公益事業者は、今後5年以内に国内の電力需要が50%増加する可能性さえ警告しており、これはどの州も現在準備ができていない成長レベルです。AIクエリのエネルギー強度は、従来のインターネット利用よりも大幅に高くなっています。例えば、一般的なChatGPTのリクエストは、約2.9ワット時の電力を消費し、標準的なウェブ検索のほぼ10倍です。この需要の増加は、Pacific Gas & Electricのような公益事業者に石炭火力発電所の廃止計画を撤回させ、テキサス州の電力網運営者は緊急警報を発しています。

ワイオミング州は、その地理的安定性、州間高速道路80号線を経由した全国インターネットバックボーンへの接続、およびその顕著なエネルギー余剰により、このようなインフラにとって魅力的な場所となっています。同州は消費量の約12倍のエネルギーを生産しており、国内で3番目に大きな純エネルギー供給州としてランク付けされています。この豊富なエネルギーは、すでにMicrosoftやMetaのような企業を引きつけており、Metaのシャイアン近郊にある900エーカーのハイパースケールデータセンターは完成間近です。新しいCrusoeとTallgrassの施設は、天然ガスや将来の再生可能エネルギー開発を含む複数のエネルギー源を活用し、予測される消費量の規模が非常に大きいため、州の電力網にのみ依存するのではなく、自律的なエネルギーで運用する予定です。フル稼働時の10 GW容量では、施設の年間エネルギー消費量は87.6テラワット時となり、これは州の現在の総エネルギー出力の2倍に相当します。

電力以外にも、AIデータセンターは主に冷却システムのために大量の水資源を必要とします。多くの施設は蒸発冷却を利用しており、各大型データセンターが1日あたり200万リットルの水を使用する可能性があると推定されています。これは、米国の6,500世帯の1日の消費量に相当します。これは、水不足に悩む西部諸州にとって特に課題となります。例えば、テキサス州中部のデータセンターは2023年と2024年に4億6300万ガロンの水を消費し、予測ではテキサス州のデータセンターは2030年までに約4000億ガロンを消費する可能性があり、これは州の総予測水使用量の約7%に相当します。Google、Microsoft、Metaなどの主要なテクノロジー企業は、データセンターのために数十億ガロンの水を使用しており、特に干ばつ地域での水の使用量について精査されています。

AIインフラの急速な拡大は、経済的および環境的に重大な影響を及ぼします。必要なインフラ要件を満たすには、2030年までに最大2兆ドルかかる可能性があり、排出量の増加による公衆衛生関連費用は年間57億ドルから92億ドルと推定されています。これらの費用は、公共料金の引き上げを通じて消費者に転嫁されると予想されています。例えば、データセンターが集中しているPJM相互接続地域では、この夏、顧客の電気料金が最大20%上昇しており、独立した監視機関は、これらの上昇の4分の3がデータセンターの需要によるものだと指摘しています。

これらの課題に対処するには、持続可能性に焦点を当てた多角的なアプローチが必要です。データセンターのエネルギー効率に関する革新には、従来の空冷よりも大幅に効率的な液冷などの高度な冷却技術が含まれます。AI自体も、予測分析とインテリジェントなワークロード分散を通じてデータセンター内のエネルギー管理を最適化する役割を果たすことができ、電力消費を削減し、運用パフォーマンスを向上させる可能性があります。さらに、データセンターをスマートグリッドと統合することで、余剰の再生可能エネルギーを貯蔵し、ピーク需要時にグリッドに供給し直すことが可能になり、グリッド全体の安定性と持続可能性が向上します。低電力コンピューティングの開発と再生可能エネルギー源の利用も、AIの環境への影響を軽減するための重要なステップです。