原子力発電に投資するAI企業

人工知能（AI）の発展はエネルギー需要に大きな影響を与えていますが、特に生成AI言語モデルの急速な発展は、データセンターの増加とエネルギー消費の増大につながっています。今後、エネルギー不足がAI発展のボトルネックとなる可能性があり、企業は対策を迫られています。

AIによるエネルギー需要の増加

人工知能（AI）の発展はエネルギー需要に大きな影響を与えます。AI、特に生成AI言語モデルの急速な発展は、データセンターのエネルギー消費を爆発的に増加させています。
AIモデルの学習や推論には、膨大な量のデータと計算リソースが必要となり、データセンターでは高性能なサーバーやストレージシステムが稼働し続け、大量の電力を消費します。

また、生成AIの普及により、オンラインサービスの利用形態も変化し、エネルギー消費量増加に拍車をかけています。例えば、ChatGPTでのオンライン検索は、Google検索に比べて10倍の電力を消費します。これは、AIがリアルタイムで複雑な処理を行うためです。

ゴールドマンサックスの予測では、今後10年間のエネルギー効率の向上は年間15％を超えないとされており、需要の急増を相殺するには不十分です。そのため、2030年までにデータセンターの電力消費は2020年の水準と比べて3倍以上に達すると指摘しています。

AIによるエネルギー増加の主な原因は：

AIの処理能力の向上：

AIの処理能力の向上は、より大規模で複雑な計算を必要とするため、データセンターの規模も拡大し、それに伴いエネルギー消費量も増加しています。例えば、現在の技術では、ChatGPTでのオンライン検索は、Google検索の10倍の電力を消費します。

AIモデルの学習：

AIモデルの学習や推論には、膨大な量のデータと計算リソースが必要となります。このため、データセンターでは高性能なサーバーやストレージシステムが稼働し続け、大量の電力を消費します。データセンターの数は増え続けていますが、データセンターの運用コストの80％は電力であるため、電力需要は大幅に増加します。

生成AIの普及：

生成AIの普及により、オンラインサービスの利用形態も変化しています。例えば、ChatGPTのような対話型AIは従来の検索エンジンよりも多くの電力を消費します。これは、AIがリアルタイムで複雑な処理を行うためです。生成AIモデルの利用増加により、データセンターの数は増え続けています。データセンターの運用コストの80％は電力であるため、電力需要は大幅に増加します。

AI企業が原子力発電に投資する理由

人工知能、特に生成AIの言語モデルの台頭により、データセンターの需要が爆発的に増加しています。データセンターの運用コストの80％は電力であるため、AI企業は信頼性が高く、大量の電力を供給できるエネルギー源を必要としています。原子力発電は、この需要を満たすための実行可能な選択肢として浮上しています。人工知能、特に生成AIの言語モデルの台頭により、データセンターの需要が爆発的に増加しています。

国際エネルギー機関（IEA）の「世界エネルギー見通し2024」によると、AIの新興企業は、原子力発電の巨大な拡大のほんの一部（5〜7％）しか占めていません。エアコンや電気自動車の普及に伴う電力需要の方がはるかに大きいのです。しかし、AI技術の進化は加速しており、今後AIの利用がさらに拡大すれば、データセンターのエネルギー消費量はさらに増加すると予想されます。

データセンターへの電力供給には、原子力発電所との地理的な近接性と、エンドユーザーに近い、地理的に細かく分かれたネットワークが必要となります。
AIの持続的な発展には、エネルギー供給の安定化が不可欠です。原子力発電への投資は、AI企業がエネルギー供給を自社でコントロールし、AIの成長を支える安定的なエネルギー源を確保するための戦略的な動きと言えます。

大手AI企業のエネルギー対策

AIのエネルギー需要への影響は、企業へのAI導入率、従業員1人あたりの1日の平均クエリ数、モデル間の対話型アーキテクチャ（「マルチエージェント」）の出現など、多くの不確実な要素によって左右されます。

この差は、AIモデルの複雑さと、それらを処理するために必要な計算能力によるものです。
この課題に対処するため、Microsoft、OpenAI、Alphabet、Amazonなどの大手IT企業は、原子力発電への投資を加速させています。

AI企業にとって重要なのは、電力の量よりも、その安定供給と地理的な近接性です。
データセンターは、原子力発電所から電力を直接供給できる場所に設置する必要があります。これは、小型モジュール炉（SMR）への投資の増加を説明しています。SMRは、大規模な原子力発電所よりも柔軟性があり、都市部に近い場所に設置できます。

AIへの投資額が大きい各大手企業のエネルギー対策は以下のとおりです：

Microsoft：

Microsoftの予測によると、同社の電力消費量は2030年には2020年の予測の6倍に達する見込みです。Microsoftは、ペンシルベニア州にある「スリーマイル島」原子力発電所の再稼働に18億ドルを投資する契約をConstellation Energyと締結しました。

OpenAI：

OpenAIのCEOであるSam Altmanは、Okloという企業を通じて原子力発電に投資しています。Okloは、Microsoftの主要なデータセンターサプライヤーであるEquinixに電力を供給する予定です。

Alphabet（Google）：

Alphabetは、Kairos Powerを支援し、2035年までに7つの小型モジュール炉（SMR）を通じて500メガワットの電力を供給する計画を発表しました。

Amazon：

Amazonは、Dominion EnergyとX-energyに5億ドルを投資し、2039年までに5ギガワットの原子力発電 capacity を目指しています。これはパリの電力消費量に相当します。

AIのエネルギー需要の増大が、原子力発電の拡大に与える影響

国際エネルギー機関（IEA）の「世界エネルギー見通し2024」によると、AIによる電力需要の増加は、原子力発電の全体的な拡大の5〜7％に過ぎないとされています。エアコンや電気自動車の普及に伴う電力需要の方がはるかに大きいのです。しかし、AI技術の進化は加速しており、今後AIの利用がさらに拡大すれば、データセンターのエネルギー消費量はさらに増加すると予想されます。

AIの持続的な発展には、エネルギー供給の安定化が不可欠です。原子力発電への投資は、AI企業がエネルギー供給を自社でコントロールし、AIの成長を支える安定的なエネルギー源を確保するための戦略的な動きと言えます。

小型モジュール炉（SMR）への投資

AI企業にとって重要なのは、電力の量よりも、その安定供給と地理的な近接性です。データセンターは、原子力発電所から電力を直接供給できる場所に設置する必要があります。これは、小型モジュール炉（SMR）への投資の増加を説明しています。SMRは、大規模な原子力発電所よりも柔軟性があり、都市部に近い場所に設置できます。

AIの持続的な発展には、エネルギー供給の安定化が不可欠です。原子力発電への投資は、AI企業がエネルギー供給を自社でコントロールし、AIの成長を支える安定的なエネルギー源を確保するための戦略的な動きと言えます。

特に今年に入って、AIの進化は加速度がついて乱立状態になっているとも言えるけど、覇権を制する鍵は、技術の差よりもむしろ、安定的なエネルギー源を確保できるか否かではないかと思う。
そうなると、資源の少ない日本や、ウクライナ情勢以来、家庭用の電力すら不足しがちなヨーロッパ各国は、スタート時点から不利な立場にあると言えるよね。
フランスは確かに原子力大国ではあるけど、古い原発が多く、大掛かりなメンテナンスが必要な原子炉も稼働中で、安定的なエネルギー源とは言い難い。放射性廃棄物の処理や事故のリスクなど、いくつかの課題も存在したままだしね。
進化の速度から考えてもAIのエネルギー需要は予測が難しいし、エネルギー効率の向上は各国にとっての大きな課題だ。AIの持続的な発展には、エネルギー供給の安定化と環境への影響の低減が不可欠で、エネルギー工学の進化も考慮した戦略が各社の明暗を分けるのではないかな。