総監的日記 ♯6｜AIの電力需要により、送電網に新技術が登場
✅ 本日のテーマ
「The Japan Times 」から、下記の記事を本日のテーマとします。
【AIの電力需要により、送電網に新技術が登場】
AI企業の経営者たちが心配しているのは、世界の終わりや政府の規制開始ではありません。彼らの最大の懸念はもっと現実的なもの：データセンターのサーバーを稼働させるための十分な電力の確保です。これは、電気自動車やヒートポンプの購入増加と相まって、欧米で何十年にもわたって停滞または縮小していた需要を急増させています。
電力会社にとって、この需要に応えるための最大のボトルネックは、必ずしも発電ではなく、送電です。送電網のさらなる拡張は、費用がかかり時間もかかる事業です。これは、ケーブルを通じてより多くの電力を送るなど、送電網を強化する技術を開発・導入するスタートアップにとって機会となっています。
マサチューセッツ州を拠点とするVeirは、超電導線が電力会社とデータセンター運営者の問題への解決策になると考えており、その技術の最初の大規模導入に向けて準備を進めています。このスタートアップは、鉄塔や電柱の間に張られたたるんだ金属ケーブルを、同じサイズの黒いパイプに置き換えることを目指しています。内部には金属線の束ではなく、マイナス196度の液体窒素に囲まれた超電導テープ（損失なく電気を運ぶ特殊な材料で作られている）が入っています。Veirは、この技術的アップグレードにより、同サイズのアルミケーブルの10倍の電力を運べると主張しています。
他の企業も実験的な導入を行っています。最も早い例の一つは、2013年のドイツ政府支援プロジェクトで、大手ケーブルメーカーのNexansがエッセン市の2つの変電所を結ぶ1キロメートルの送電線を建設しました。このプロジェクトの費用は1,350万ユーロ（1,400万ドル）で、2021年まで運用されていました。
しかし、これまでのところ、コストが非常に高いため、この技術の大規模な商業導入は行われていません。このような低温を維持するためには、数キロメートルごとに圧縮ポンプなどの追加設備を設置する必要があり、さらに夜の月よりも冷たい液体窒素を維持するための追加費用もかかります。
VeirのCEOティム・ハイデル氏は、同社が解決策を見出したと考えています：圧縮機に頼る代わりに、汗による体の冷却と同じ現象を利用しています。汗が蒸発すると、皮膚から熱を吸収して体温を下げます。同様に、Veirはゴミ箱サイズの装置を数キロメートルごとに設置し、そこでパイプから窒素の一部を蒸発させることで、パイプを再冷却します。失われた窒素は補充する必要がありますが、その装置は長いケーブルの両端に設置できます。
「データセンターが建設・拡張されるペースと、より高密度で高電力の負荷に対応する必要性の緊急性は、現在非常に高くなっています」とハイデル氏は述べています。「そのため、かなりの関心が寄せられているようです。」
Veirの投資家たちは、ハイデル氏の見方が正しく、同社の技術が商業的に魅力的な提案になると賭けています。火曜日に発表された新たな投資ラウンドで、VeirはMunich Re Venturesが主導し、Microsoft、National Grid Ventures、Breakthrough Energy Venturesなどが支援する7,500万ドルを調達しました。
Veirは合計で1億1,500万ドルを調達しています。この新たなラウンドにより、スタートアップは少なくとも2年間の運転資金を確保し、今年データセンターに導入することで技術の実証を行うことができます。商業プロジェクトはその後に開始される予定です。
しかし、10倍の電力を運べるケーブルに電力会社がプレミアムを支払うというVeirの賭けは、成功しないかもしれません。同社は正確な数字は明らかにしていませんが、当初は1マイルあたり1,000万ドル以上かかる最も高価な送電線プロジェクトの一部と競争できるとしています。
BloombergNEFのグリッド部門責任者であるピーター・ウォール氏は、「ニッチ」な用途にとどまる可能性があると指摘しています。電力会社は「使いたくはないが、他では得られないものを得られるのでコストを負担する」と言うかもしれません。
AIによるエネルギー需要がどれほど増加するかについても、新たな疑問が浮上しています。中国のDeepSeekは、多くのコンピューティングパワーとエネルギーを必要とせずに先進的なAIを開発できる可能性を示しました。同社の新モデルのリリースは、米国のテクノロジー株の大暴落を引き起こし、今週の時価総額から約1兆ドルが消失しました。
超電導ケーブルが高すぎる場合、カリフォルニア州を拠点とするTS Conductorは、炭素繊維コアを持つケーブルを提供しています。これにより、破損することなくより多くのアルミニウムを運ぶことができ、ケーブルの電力容量を3倍に増やすことができます。さらに安価な選択肢は、新しいケーブルではなくセンサーに依存する「動的線路定格」を使用することです。
例えば、マサチューセッツ州を拠点とするLineVisionのセンサーは、風速とケーブルのたるみに関するリアルタイムデータを提供し、ケーブルが冷えていてより多くの電力を運べる時期を電力会社に知らせます。リアルタイムの情報がなければ、ケーブルに多くの電力を送ると、過熱してたるみ、破損したり、さらに悪いことには火災を引き起こしたりする可能性があります。
LineVisionは、MicrosoftやNational Gridなどの同じ投資家から5,000万ドルを調達しています。このスタートアップは、商業規模でのテクノロジー導入に忙しく取り組んでいます。英国のプロジェクトでは、LineVisionは送電網の35キロメートル区間に11個のセンサーを設置し、National Gridによると、電力容量を19%増加させることで2022年だけで1,400万ポンド（1,750万ドル）の節約になったとしています。
LineVisionは現在、8カ国でプロジェクトを展開しています。「私たちはさらなる資金調達を検討しておらず、収益性への道筋に乗っていると考えています」と、同社のチーフプロダクトオフィサーであるジョナサン・マーミロ氏は述べています。
AIのエネルギー需要予測が現実のものとなるかどうかにかかわらず、電力会社が変化する状況に適応する必要があることは明らかです。安価な再生可能エネルギー、エネルギー貯蔵、送電網強化技術の台頭により、「他のどの商品プロバイダーよりも、電力会社は新技術の導入を余儀なくされている」と、BNEFのイノベーション・技術部門責任者であるマーク・デイリー氏は述べています。
このテーマに対し「総合技術監理的視点」から、
全体最適化の途を探ってみます。
✅ ５つの管理の観点からの「問題点」
❓「1. 経済性管理」の問題点
データセンターの電力消費量が急増し、電力供給に圧力がかかる可能性がある。
これにより、AIやクラウドサービスの発展が妨げられる恐れがある。
❓「2.人的資源管理」の問題点
社員のモチベーションを高めることが難しく、個々のニーズに応じた管理が課題である。
また、企業と従業員の関係性が対等でないことが問題となる。
❓「3. 情報管理」の問題点
AIやクラウドサービスの普及に伴い、データセンターの電力消費が増加し、環境への影響が懸念されている。
また、情報セキュリティの確保も重要な課題である。
❓「4. 安全管理」の問題点
AIやデータセンターの増加に伴い、電力供給の安定性や安全性が課題とななる。
特に、送電網の拡張が遅れると電力不足のリスクがある。
❓「5. 社会環境管理」の問題点
AIやデータセンターの増加が環境に与える影響が深刻化しており、持続可能なエネルギー源の活用や効率化が求められている。
また、CO2削減目標達成にも影響を及ぼす。
✅ 部分最適化｜５つの管理に対する「解決策」
🔎「1. 経済性管理」の解決策
再生可能エネルギーの利用や、送電網の効率化技術（例：超電導ケーブル）の導入を進めることで、エネルギー効率を高める。
また、データセンターのエネルギー管理を最適化するための技術（例：冷却システムの最適化）を活用する。
🔎「2. 人的資源管理」の解決策
AMO理論に基づくジョブローテーションや権限委譲、プロジェクト参加を通じて従業員の自発性を高める。
また、内的動機を呼び起こす環境整備を行い、長期的なモチベーションを維持する。
🔎「3. 情報管理」の解決策
データセンターのエネルギー効率化を図るために、AIや機械学習を活用した運用管理を導入し、リアルタイムでのエネルギー消費のトラッキングと最適化を行う。
また、再生可能エネルギーの利用を促進する。
🔎「4. 安全管理」の解決策
送電網の強化や新技術（例：超電導ケーブル）の導入を進め、電力供給の安定性を確保する。
また、リスクアセスメントを定期的に行い、潜在的なリスクを事前に把握・対策する。
🔎「5. 社会環境管理」の解決策
SDGsやESG投資を通じて持続可能な開発を推進し、データセンターのエネルギー効率化や再生可能エネルギーの利用を促進する。
また、循環型社会の実現に向けた取り組みを進める。
✅ トレードオフ｜各解決策の矛盾
経済性管理と人的資源管理にトレードオフがある。
「コストと人材育成」の観点
再生可能エネルギーへの投資や新技術の導入は、短期的にはコストがかかる。
これにより、人材育成やジョブローテーションに必要なリソースが制限される可能性がある。
「時間と労力」の観点
エネルギー効率化のための技術導入には、従業員が多くの時間と労力を費やす必要があるが、これが従業員のモチベーション低下や負担増につながる可能性がある。
✅ 全体最適化｜トレードオフの解消
💡 全体最適化の「方針」
データセンターのエネルギー効率化やコスト削減を重視し、再生可能エネルギーの利用や技術革新を推進することとし、経済性管理の解決策を優先する。
💡 トレードオフの「解消法」
効率的なリソース割り当て
エネルギー効率化技術の導入に伴い、従業員の負担を軽減するための柔軟な働き方改革や、技術導入の際に従業員のスキルアップを図る研修プログラムを実施する。
コスト削減と人材育成のバランス
人材育成に必要なリソースを効率的に割り当て、短期的なコスト削減と長期的な人材育成のバランスを取るための戦略を策定する。
データセンターの最適化
仮想化やクラウドサービスを活用し、データセンターの運用効率を向上させ、コスト削減とエネルギー効率化を同時に実現する。
💡 解決法を採用した「理由」
短期的・長期的な利益の両立
経済性管理を優先することで、短期的なコスト削減と長期的なエネルギー効率化の両立を図る。
技術革新の活用
最新の技術を活用することで、エネルギー効率を高めつつ、従業員の負担を軽減することが可能である。
競争力の強化
データセンターの最適化により、企業の競争力を強化し、市場での優位性を維持できる。
📖👆 本日は、こんなところです。
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