こんにちは。イデアルアーキテクツの樫原です。

生成AIブームの拡大により、データセンターの需要が高まる中で避けられない問題があります。

電力と水というリソースのドカ食いです。

人間のように食べ過ぎて気絶するのではなく、食べ足りなくてAIが気絶（503 Service Unavailable）しそうです。
われわれも断水や電力価格高騰で気絶することになるかもしれません。

気になったので最近の情報をChatGPTにまとめてもらいました。ついでに日本は立地としてどうなのかも聞いてみました。

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国際エネルギー機関（IEA）は、世界のデータセンター電力消費が2030年までに約945TWhに達する可能性を示しています。これは現在の日本の年間総発電量（約1,000TWh前後）に匹敵する規模です。ゴールドマン・サックスも、AI需要によってデータセンター電力消費が2030年までに165％増加すると予測しています。

重要なのは、この増加分の多くが生成AI関連である点です。大規模モデルの学習には数万台規模のGPUが数週間から数カ月稼働します。さらに、学習後も推論処理が継続的に発生するため、電力需要は一時的ではなく構造的に増え続けます。冷却効率（PUE）を1.4から1.1へ改善しても、演算電力そのものは減りません。つまり、効率化では総需要増を吸収しきれない可能性があります。

水についても同様です。米国ではデータセンターが年間約170億ガロン（約640億リットル）の水を直接使用していると推計されています。さらに、2050年までにAI関連の水需要が約129％増加し、30兆リットル規模に達する可能性があるとの試算もあります。水冷や液浸冷却が普及しても、計算密度が上がれば冷却需要自体は拡大します。

では日本はどうでしょうか。水資源の観点では、比較的有利な立場にあります。降水量が多く、ダムや上水道などのインフラも整備されています。水ストレスが深刻な地域と比べれば、冷却水の確保は相対的に容易です。しかし電力面では事情が異なります。産業用電力価格は北欧や米国より高く、東西で周波数が分かれているという構造的な制約もあります。再生可能エネルギーの拡大余地はありますが、短期間で超大規模AI需要を支えるだけの余力があるとは言い切れません。

総じて言えば、日本は「水では有利、電力では不利」という中間的な立ち位置にあります。世界規模のハイパースケール拠点として圧倒的に優位とは言えませんが、アジア市場向けの高信頼・高効率型拠点としては一定の可能性を持っています。

AIはデジタル技術でありながら、極めて物理的なインフラに依存しています。今後の競争はアルゴリズムの性能だけでなく、電力網や水資源をいかに持続可能な形で確保できるかという、地に足のついた問題にかかっています。技術革新とインフラ政策がどこまで歩調を合わせられるかが、AI時代の次の分水嶺になるでしょう。
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まだまだ短期的には解決の見通しは立っていないようですね。

中長期なら解決の見込みはあるが、前提は技術革新と大規模な電源増設、制度改革が必要となるようです。

今後に期待ですね。