IEAは、グローバルエネルギーセクターにおけるAIの機会と課題を強調しています

International Energy Agency（IEA）は、AIとGlobal Energyの間の動的な相互作用を掘り下げ、この技術がもたらす機会と課題の両方を強調しています。 AIのパワーへの渇きは、特にこれらの洗練されたモデルが訓練および展開されている広大なデータセンター内で明白です。 IEAによると、典型的なAI中心のデータセンターは、100,000世帯と同じくらいの電力を大幅に獲得しています。そして、Brace Yourself - 現在建設中の最大のデータセンターは、その20倍を要求すると予想されます。それは無視するのが難しい驚異的な現実です。

データセンターへの投資の急増

データセンターの世界的な食欲は急上昇し、2022年以来投資はほぼ2倍になり、2024年に50兆ドルのマークを記録しました。 2024年、データセンターは世界の電力の約1.5％を消費し、合計約415テラワット時（TWH）。しかし、その割合があなたをだましてはいけません。彼らの局所的な影響ははるかに顕著です。 2017年以来、消費は年間約12％増加しており、電力需要の全体的な増加をはるかに上回っています。

米国は料金をリードしており、この消費の45％を占め、その後25％、ヨーロッパが15％の中国を占めています。興味深いことに、米国のデータセンター容量のほぼ半分がわずか5つの地域クラスターに集中しています。今後、IEAは、グローバルデータセンターの電力消費量が2030年までに2倍以上になり、約945 TWHに達すると予測しています。それを視野に入れると、それは日本の現在の総電力消費量よりもわずかに多い。

AIはこの成長の原動力です。米国は、2030年までにすべての電力需要の増加のほぼ半分を占める可能性があるため、データセンターが潜在的に会計処理する可能性があることが予想されています。10年の終わりまでに、米国のデータセンターは、アルミニウム、鋼、セメント、化学物質などのエネルギー集約型製造業の使用よりも多くの電力を消費すると予測されています。

IEAの「ベースケース」シナリオは、2035年までにグローバルなデータセンターの電力消費量の約1,200 TWHを投影します。ただし、AIの採用率、効率の改善、エネルギーの制約に応じて、「逆風のケース」の700 TWHから「リフトオフケース」の1,700 TWHまでさまざまな不確実性があります。

IEAのエグゼクティブディレクターであるFatih Birolは、エネルギー環境におけるAIの重要性を強調しました。「AIは今日のエネルギーの世界で最大の物語の1つですが、これまで、政策立案者と市場は広範囲の影響を完全に理解するためのツールを欠いていました。

世界のAIエネルギー需要を満たす

このAIブームに燃料を供給するには、多様なエネルギーミックスが不可欠です。 IEAは、再生可能エネルギーと天然ガスが最前線にあることを示唆していますが、小さなモジュラー原子炉（SMR）や高度な地熱システムなどの新興技術も役割を果たしています。貯蔵およびグリッドインフラストラクチャによって強化された再生可能エネルギーは、2035年までに世界的にデータセンターの需要の成長の半分を満たすことが期待されています。特に米国では天然ガスが重要であり、基本ケースで2035年までにデータセンターのニーズを満たすために175 TWHの増加が予想されます。特に中国、日本、米国では、原子力発電も大きく貢献し、最初のSMRは2030年頃に予想されます。

ただし、単に生成を強化するだけでは十分ではありません。 IEAは、特にグリッド投資におけるインフラストラクチャのアップグレードの緊急の必要性を強調しています。既存のグリッドはすでに緊張しているため、複雑な接続キューとトランスなどの重要なコンポーネントの長いリードタイムにより、計画されたデータセンタープロジェクトの約20％を世界的に遅らせる可能性があります。

エネルギーシステムを最適化するAIの可能性

貪欲なエネルギーの食欲を超えて、AIはエネルギーセクター自体に革命をもたらす大きな可能性を秘めています。 IEAはいくつかのアプリケーションの概要を説明します。

• エネルギー供給：早期採用者である石油およびガス産業は、AIを活用して、メタンの排出を削減するなど、探査、生産、メンテナンス、安全性を最適化します。 AIは、重要な鉱物探査を強化することもできます。
• 電力セクター： AIは、変動する再生可能エネルギーの予測を改善し、削減を減らすことができます。グリッドのバランス、障害検出（停止期間の減少30〜50％）を強化し、よりスマートな管理を通じて重要な伝送容量を解き放つことができます。
• 終了の使用：業界では、プロセスの最適化のための広範なAIの採用は、今日のメキシコの総エネルギー消費に相当するエネルギー節約をもたらす可能性があります。交通管理やルートの最適化などの輸送アプリケーションは、自律車両からのリバウンド効果が監視する必要がありますが、1億2,000万台に相当するエネルギーを節約できます。構築の最適化の可能性は重要ですが、より遅いデジタル化によって妨げられます。
• イノベーション： AIは、高度なバッテリー化学、合成燃料の触媒、炭素捕獲材料などの新しいエネルギー技術の発見とテストを劇的に加速することができます。ただし、エネルギー部門は現在、生物医学のような分野と比較してイノベーションのためにAIを十分に活用していません。

コラボレーションは、課題をナビゲートするための鍵です

可能性にもかかわらず、重大な障壁はAIのエネルギーセクターへの完全な統合を妨げています。これらには、データアクセスと品質の問題、不十分なデジタルインフラストラクチャとスキル（AIの人材集中はエネルギーセクターでは低い）、規制のハードル、およびセキュリティの懸念が含まれます。サイバーセキュリティは両刃の剣です。AIは防衛能力を強化しますが、攻撃者に洗練されたツールを装備しています。ユーティリティのサイバー攻撃は、過去4年間で3倍になりました。

サプライチェーンのセキュリティは、特に供給が非常に濃縮されているガリウム（高度なチップで使用）などの重要な鉱物に関する別の重要な懸念事項です。 IEAは、テクノロジーセクター、エネルギー産業、および政策立案者の間のより深い対話とコラボレーションが最重要であると結論付けています。グリッド統合の課題に対処するには、よりスマートなデータセンターの位置付け、運用上の柔軟性の調査、および合理化が必要です。

AIは最適化を通じて大幅な排出削減の機会を提供しますが、これらの利益は保証されておらず、リバウンド効果によって相殺される可能性があります。 「AIはツールであり、潜在的に非常に強力なものですが、それは私たちの社会、政府、企業などの私たち次第です」とBirol博士は言いました。

「IEAは、エネルギーセクターがAIの未来を形作り、AIがエネルギーの未来を形作るため、政策立案者や他の利害関係者が先の道をナビゲートするのを支援するために、対話のためのデータ、分析、フォーラムを提供し続けます。」