エネルギー：ギガワットの代金は誰が払うのか

こうした影響に加えて、送電網と電気料金への影響がある。米国では、データセンターの急増によって、平均的な電気料金が2030年までに8%程度上昇する可能性があり、飽和状態にある地域（たとえばバージニア州北部）でははるかに大きな値上がりが見込まれる。ここから公平性の問題が生じる。AI大手の旺盛なエネルギー需要のつけを、近隣住民が自分の電気料金で払うことになるのだろうか。

これらの影響に加えて、見落とされがちな点が2つある。1つ目は送電網の安定性である。飽和した送電網に頼らずに済むよう、一部の事業者は敷地内に自前の発電設備（ガス、太陽光、蓄電池、さらには専用の原子力）を建設している。「ビハインド・ザ・メーター」と呼ばれるこの傾向は、それ自体が排出と公平性の問題を引き起こす。2つ目は物質的なフットプリントである。数百万個のチップやサーバーを製造するには重要鉱物（銅、レアアース）が消費され、機器の更新が繰り返されるたびに、増え続ける電子廃棄物が生み出される。つまりAIのフットプリントは、いま消費している電力だけにとどまらないのである。

ボトルネック。 最も構造的な問題は時間軸のずれであり、アナリストたち（Uptime Instituteなど）は2026年の時点ですでに警鐘を鳴らしている。

なお、すべての国が同じ状況に置かれているわけではない。たとえばフランスでは、送電系統運用者（RTE）が、すでに大部分が脱炭素化された電源構成のおかげで、計画中のデータセンター事業の需要（4 GW程度）を吸収できると見込んでいる。

一方で、AIはすでに逼迫している送電網に対する新たな巨大な負荷であり、化石燃料への依存を長引かせ、そのつけを市民に回すおそれがある。他方で、擁護する人々は気候に対するAIの可能性を強調する。送電網の最適化、新素材（より優れた蓄電池、炭素回収）の発見の加速、気候モデリングの改善、あるいは核融合のような研究の前進である（これらのテーマは、科学を扱う第14章で再び取り上げる）。

すべてを要約し、本章の表題にもなっている問いは、いまなお答えが出ていない。ギガワットの代金は誰が払うのか。 利益を得る企業か、それとも社会全体か。そして、科学的、経済的な便益はそのフットプリントに見合うものになるのだろうか。2026年の時点で明確な答えはないが、1つだけ確かなことがある。エネルギーは、チップと並んで、AIの行方を左右する最大の制約要因になったということである。

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要点（第10章）

• データセンターの電力消費量（2024年に約415 TWh）は、2倍以上に増えて2030年までに約945 TWh（日本全体に相当）に達する見通しである。
• 電力のほかにも、AIは水（冷却）、炭素（補助用のガスタービン）、そして近隣住民の電気料金に負担をかける。2026年には、米国の州（ニューヨーク州、カリフォルニア州）が立法に乗り出した。
• ボトルネックが迫っている。データセンターは3年で建つが、発電所（とりわけ原子力）にははるかに長い時間がかかり、需要と発電のあいだに「はさみ」が生じる。
• 解決策は3つある。効率化（より優れたチップ、量子化、小型モデル）、原子力（大手による契約が進むが、工期が長い）、再生可能エネルギー（急成長しているが、出力が変動する）である。
• 気候をめぐる議論には決着がついていない。送電網への新たな負荷か、それとも移行を加速する可能性か。エネルギーはAIの最大の制約要因になった。

これで第III部は終わりである。ここまで、AIを推進する燃料（計算資源、ハードウェア、エネルギー）を見てきた。第IV部では、AIが他の破壊的技術、すなわちブロックチェーン、量子コンピューティング、ロボティクスと出会う大きな融合の領域を探る。

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