生成型人工知能（AI）革命が加速する中、グローバルなデータセンター産業は前例のない電力需要の急増に直面しています。モルガン・スタンレーの最新「Powering Gen AI」分析レポートは、この現象を具体的な数値で示し、2025年から2028年までに米国のデータセンターに必要な電力量が約72ギガワット（GW）に達すると発表しました。これは現在の米国全体のデータセンター電力消費量の約3倍に相当し、ChatGPT、Claude、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）の商業化と企業のAIインフラ構築競争がもたらした結果です。
特に注目すべき点は、既存の電力供給体制ではこの需要を満たせないという分析です。現在建設中のデータセンターから約10GW、遊休電力網容量から約15GWを確保できますが、それをすべて考慮しても依然として47GWの電力不足が発生すると予想されています。これはモルガン・スタンレーの以前の予測値である44GWより3GW増加した数値で、AIデータセンターの構築速度が当初の予想よりもさらに速く進んでいることを示唆しています。実際にマイクロソフト、グーグル、アマゾンなどのビッグテック企業は、2024年第3四半期にだけで総額600億ドル以上をAIインフラ投資に割り当てており、その多くがデータセンターの拡張に集中しています。
このような電力需要急増の背景には、AIモデルの複雑性の増加と訓練データ規模の拡大があります。GPT-4のような最新モデルは、前世代と比べて10倍以上のコンピューティングパワーを要求し、リアルタイム推論サービスには24時間稼働する高性能GPUクラスターが不可欠です。エヌビディアのH100 GPU一台は約700ワットの電力を消費しますが、大規模AIデータセンターには数万台のGPUが設置されており、全体の電力消費量が指数関数的に増加しています。オープンAIの場合、ChatGPTサービスの運営だけで月間約50万ドルの電力費用が発生すると推定されており、これは従来のウェブサービスと比べて10倍以上高い水準です。
## 迅速な電力供給ソリューションの台頭
モルガン・スタンレーは、この電力供給ギャップを解決するために、既存の電力網接続の待機手続きよりも「迅速な電力供給（time to power）」ソリューションが重要な役割を果たすと分析しました。従来の電力網拡張方式は許認可から建設まで5-7年の長い時間がかかるのに対し、AIデータセンターは2-3年以内の運営開始が必要な状況だからです。このような時間的な不一致が新しい電力供給方式への需要を生み出しており、さまざまな革新的なソリューションが注目されています。
ガスタービンベースの電力供給が最も大きな比重を占めると予想されています。モルガン・スタンレーはガスタービンを通じて15-20GWの電力を確保できると予測しており、これは比較的迅速な設置が可能で信頼性が高いためです。ジェネラル・エレクトリック（GE）の最新H級ガスタービンは60%以上の効率を達成し、設置から稼働まで18-24ヶ月で十分です。特にテキサス州とジョージア州では、すでに複数のデータセンター専用ガスタービン発電所の建設が進行中であり、アマゾンウェブサービス（AWS）はバージニア州に300MW規模の専用ガスタービン発電所建設契約を締結しています。
カリフォルニア拠点のブルームエナジー（Bloom Energy, BE）の燃料電池技術も重要な代替案として浮上しています。モルガン・スタンレーはブルームエナジーの燃料電池を通じて5-8GWの電力供給が可能と分析しました。ブルームエナジーの固体酸化物燃料電池（SOFC）は天然ガスを直接電力に変換する方式で60%以上の高効率を達成し、モジュール型設計のため拡張性に優れています。2024年第3四半期、ブルームエナジーは前年同期比47%増の3億2千万ドルの売上を記録し、そのうち70%以上がデータセンター関連の注文でした。特に韓国のSKグループとは長期供給契約を締結し、アジア市場への進出も加速しています。
既存発電所用地の活用も注目されるソリューションの一つです。モルガン・スタンレーはこの方式を通じて5-15GWの電力を確保できると予測しましたが、政治的リスクが存在すると指摘しました。特に原子力発電所用地の活用が最も効率的な方法とされていますが、米国内の原子力に対する世論と規制環境が複雑な状況です。ペンシルベニア州のスリーマイルアイランド原発再稼働計画が代表的な例で、マイクロソフトは20年間の電力供給契約を締結しましたが、地域住民の反対と連邦規制当局の承認過程で遅延が発生しています。
## ビットコイン採掘場のデータセンター転換トレンド
最も革新的なアプローチの一つはビットコイン採掘場のデータセンター転換です。モルガン・スタンレーはこの方式を通じて10-15GWの電力を確保できると分析しました。ビットコイン採掘場はすでに大容量電力網接続が確保されており、冷却施設と電力管理インフラが構築されているため、AIデータセンターに転換するのに最適な条件を備えています。特に2024年4月のビットコイン半減期以降、採掘の収益性が大幅に低下するため、多くの採掘業者が代替事業モデルを模索している状況です。
テキサス拠点のライオットプラットフォーム（Riot Platforms）とマラソンデジタル（Marathon Digital）はこの転換の先駆者として名乗りを上げています。ライオットプラットフォームはテキサスのロックデール施設で200MW規模のAIコンピューティングセンター建設を発表し、既存の採掘インフラを活用して建設費用を50%以上削減できると予想されています。マラソンデジタルもネブラスカとノースダコタ施設で同様の転換計画を進行中で、エヌビディアH100 GPU10万台規模のクラスター構築を目指しています。これらの転換プロジェクトは既存電力網接続承認プロセスを回避でき、18-24ヶ月以内に運営開始が可能と評価されています。
韓国でも同様の動きが見られます。国内最大のビットコイン採掘業者であるコビットは、京畿道坡州施設の一部をAIコンピューティングセンターに転換する計画を発表し、サムスンSDSやLG CNSなどの大企業がパートナーシップに関心を示しています。特に韓国のデータセンター市場は年間15%以上の成長率を示しており、ネイバー、カカオなど国内ビッグテック企業のAIサービス拡張による電力需要も急増している状況です。
しかし、ビットコイン採掘場のデータセンター転換には技術的課題も存在します。採掘装置であるASICとAI訓練用GPUは電力消費パターンと冷却要件が異なるため、インフラ改造が必要です。また、AIワークロードは24時間持続的な高性能を要求する一方、採掘作業は比較的単純で反復的な演算であるため、運営ノウハウの蓄積が必要な状況です。これらの課題にもかかわらず、既存電力インフラを活用できるという利点から多くの業者が積極的に転換を推進しています。
確率加重を適用したモルガン・スタンレーの分析によれば、これらの多様な迅速電力供給ソリューションを通じて2028年までに31-50GWの追加電力を確保できると予想されています。しかし、これは依然として予想されるAIデータセンター構築需要に対して6-16GWが不足している状態であり、完全な解決策ではありません。この供給不足はデータセンター賃料の上昇とAIサービスコストの増加につながる可能性が高く、結果的にAI産業の成長速度にも影響を及ぼす可能性があります。
## グローバルな電力インフラ投資と政策的対応
このような電力需要の急増は世界的な現象として広がっています。中国では2024年のAIデータセンター電力消費が前年対比80%増加し、バイドゥ、アリババ、テンセントなど主要企業が総額1,200億元（約165億ドル）規模のデータセンター投資を発表しました。欧州連合（EU）もデジタル主権確保のために2030年までに1,000億ユーロのデジタルインフラ投資計画を策定しており、そのうち40%以上がAIデータセンター関連の電力インフラに割り当てられる予定です。
韓国政府も「K-クラウドベルト」構築計画を通じて2027年までに3兆ウォン規模のデータセンター投資を推進しています。特に京畿南部と忠清圏を中心に大規模データセンター団地を造成し、再生可能エネルギー基盤の電力供給体制を構築する計画です。韓国電力公社はAIデータセンター専用電力料金制導入を検討しており、ピーク時間帯の電力使用分散のためのインセンティブ制度も準備中です。
投資面でも大きな変化が見られます。ブラックロック、バンガードなどのグローバル資産運用会社はデータセンター電力インフラを新たな代替投資資産群として分類しており、2024年だけで約500億ドルの資金が関連分野に流入しました。特に燃料電池、ガスタービン、エネルギー貯蔵システム（ESS）関連企業の株価はAIブームとともに大きく上昇しました。ブルームエナジーの場合、2024年初頭対比株価が300%以上上昇しており、ウェスティングハウス・エレクトリック（Westinghouse Electric）も原子力技術を活用した小型モジュール原子炉（SMR）開発で注目されています。
しかし、このような急速な成長にはリスクも伴います。電力供給不足が長期化する場合、AIサービスの品質低下とコスト上昇が避けられず、これはAIスタートアップの生存に直接的な影響を与える可能性があります。実際に一部のAIスタートアップはすでにコンピューティングコストの上昇によりサービス縮小や料金引き上げを検討している状況です。また、化石燃料ベースの迅速電力供給ソリューションは炭素排出増加という環境的負担を引き起こす可能性があり、ESG（環境・社会・ガバナンス）投資基準に合致しない可能性もあります。
モルガン・スタンレーの分析が示唆するところは明確です。AI革命の持続的な発展のためには電力インフラの革新的アプローチが不可欠であり、既存の方法では急増する需要を満たせないということです。ガスタービン、燃料電池、既存発電所の活用、ビットコイン採掘場の転換など多様な迅速電力供給ソリューションが短期的な解決策を提供できますが、長期的にはより根本的な電力システムの変化が必要とされるでしょう。この変化過程で新たな投資機会とビジネスモデルが創出され、関連企業の市場地位も大きく再編されると予想されます。
本分析は情報提供を目的として作成されたものであり、投資勧誘や銘柄推奨を目的としたものではありません。すべての投資判断は個人の判断と責任において行われるべきです。
