[イーデイリー マーケットinJI YEONG-EUI 記者] 「電力インフラと人工知能（AI）インフラを、完全に独立したシステムとしてではなく、一体となって設計・構築することが不可欠です」
AIデータセンターの急激な増設により電力網への負担が増大する中、発電所や送電網を新設するだけでなく、データセンターが電力使用量を柔軟に調整する方式で対応すべきだという提言が出されました。AI需要が急増している韓国も、電力網への投資拡大と既存インフラの運営効率化を並行して進めるべきだという評価です。
エメラルドAIの製品部門統括責任者であるマンシ・シャ氏は、5日に光州の金大中コンベンションセンターで開催された「ビッガラム国際電力技術エキスポ（BIXPO 2026）」での発表で、「AIの成長規模と速度を考慮すると、電力インフラの整備に5年、7年、8年も待つことはできません」と述べ、このように強調しました。
シャ総括は、AIデータセンターのすべての作業が同レベルの電力供給を必要とするわけではないと説明しました。不正検知のように即座に処理しなければならない作業もありますが、一部のAI作業については、処理時間を多少遅らせてもサービスに大きな支障はないということです。
同氏は、「AIワークロード自体が本質的な柔軟性を持っている」とし、「電力を制限しても作業は継続され、ただ処理が多少遅くなるだけだ」と述べました。
マンシ・シャ氏、エメラルドAI製品部門統括責任者。
電力使用を調整する方法としては、グラフィックス処理装置（GPU）の電力使用量を制限したり、電力網が混雑していない時間帯に処理を移したり、他の地域のデータセンターに処理を分散させる方式を提示しました。
シャー総括は、「データセンターを柔軟に活用すれば、新しい送電線や変電所、発電設備が完成する前でも、既存の電力網を活用してより早く稼働させることができる」と強調しました。
実際の適用事例も紹介しました。エメラルドAIは、米国や英国、欧州連合（EU）などで初期の実証実験を行いました。米国カリフォルニア州のデータセンターでは、約3万5000件のAI処理をソフトウェアで調整し、電力使用量を削減したとのことです。
同氏は、「電力使用量を約15％削減した状態を維持し、電力網が正常化した後に徐々に使用量を増やしました」とし、「これにより、データセンターは即座に約25％多くの電力を確保できるようになりました」と述べました。
韓国のデータセンター開発にも、このような方式を適用する必要があると指摘しました。シャ総括は、「韓国のデータセンターの大部分が首都圏に立地することを望んでいる」とし、「どこから電力を調達するかが核心的な制約である」と分析しました。
続いて、「電力の柔軟性は実際に機能しており、強力な手段となり得る」と述べ、韓国の電力会社などとの実証事業を推進する意向も明らかにしました。
マーク・マクグラナハン氏、米国電力研究所（EPRI）のフェロー。
ただし、電力需要の調整だけでは新規設備投資を代替することはできないという指摘も相次ぎました。
米国電力研究所（EPRI）のマーク・マクグラナハン上級研究員（フェロー）は、「すべてを柔軟性だけで解決することはできません。送電線や配電線を整備する必要があります」と述べ、電力網への投資拡大とデジタルトランスフォーメーションを併せて推進すべきだと強調しました。
マクグラナハン研究員は、欧州電力産業協会「ユーレレクトリック」の分析を引用し、「欧州の配電網には年間約670億ユーロが必要だ」とし、「過去5年間に毎年投資した金額の少なくとも2倍」だと説明しました。データセンターの拡充だけでなく、電気自動車の普及や再生可能エネルギーの拡大、気候変動に伴う電力網の回復力の確保などが、投資拡大の背景として挙げられました。
同氏は、投資を増やすと同時に、既存設備の活用度を高める必要があると強調しました。そのためには、データセンターや電気自動車、家庭用エネルギー貯蔵装置など、多様な資源による電力使用を予測・調整するプラットフォームが必要だということです。
マクグラナハン研究員は、「デジタル化は、これらすべてを機能させるための鍵です」とし、「電力網に設置されたセンサーとデータは、AIを実現するために不可欠です」と述べました。
韓国電力のインテリジェント配電網管理システム（ADMS）についても言及しました。同氏は、韓国電力人材開発院で実演を見たとし、「未来の管制センターに必要な技術に向けた素晴らしい出発点」と評価しました。続いて、「管理、予測、調整を統合し、電力網の運用を最適化すべきだ」と述べ、新しい運用技術の効果を投資計画の段階から反映させるべきだと指摘しました。
発表後、ソウル大学のイ・ジョンス教授が司会を務めたパネルディスカッションでは、AIと電力産業間の協力における前提条件として「信頼」が強調されました。実際の産業現場にAIを導入する前に、仮想シミュレーションで安全性と性能を検証し、現場の人員の受容性を高めるべきだという意見も提示されました。
マクグラナハン研究員は、「電力網運営担当者の業務をより容易かつ正確にすることこそが、AIを中核インフラに導入する前に信頼を築く第一歩である」と述べました。
シャ総括も、「電力会社とデータセンターが安全対策を講じ、機密性の高いデータを共有してこそ、信頼できる解決策を見出すことができる」と強調しました。さらに、「データセンターが柔軟性を発揮し、コスト負担をより多く負うならば、地域社会は同等のコスト、あるいはそれ以下のコストで、より安定した電力網を確保できるだろう」と述べました。
AIデータセンターの急激な増設により電力網への負担が増大する中、発電所や送電網を新設するだけでなく、データセンターが電力使用量を柔軟に調整する方式で対応すべきだという提言が出されました。AI需要が急増している韓国も、電力網への投資拡大と既存インフラの運営効率化を並行して進めるべきだという評価です。
エメラルドAIの製品部門統括責任者であるマンシ・シャ氏は、5日に光州の金大中コンベンションセンターで開催された「ビッガラム国際電力技術エキスポ（BIXPO 2026）」での発表で、「AIの成長規模と速度を考慮すると、電力インフラの整備に5年、7年、8年も待つことはできません」と述べ、このように強調しました。
シャ総括は、AIデータセンターのすべての作業が同レベルの電力供給を必要とするわけではないと説明しました。不正検知のように即座に処理しなければならない作業もありますが、一部のAI作業については、処理時間を多少遅らせてもサービスに大きな支障はないということです。
同氏は、「AIワークロード自体が本質的な柔軟性を持っている」とし、「電力を制限しても作業は継続され、ただ処理が多少遅くなるだけだ」と述べました。
電力使用を調整する方法としては、グラフィックス処理装置（GPU）の電力使用量を制限したり、電力網が混雑していない時間帯に処理を移したり、他の地域のデータセンターに処理を分散させる方式を提示しました。
シャー総括は、「データセンターを柔軟に活用すれば、新しい送電線や変電所、発電設備が完成する前でも、既存の電力網を活用してより早く稼働させることができる」と強調しました。
実際の適用事例も紹介しました。エメラルドAIは、米国や英国、欧州連合（EU）などで初期の実証実験を行いました。米国カリフォルニア州のデータセンターでは、約3万5000件のAI処理をソフトウェアで調整し、電力使用量を削減したとのことです。
同氏は、「電力使用量を約15％削減した状態を維持し、電力網が正常化した後に徐々に使用量を増やしました」とし、「これにより、データセンターは即座に約25％多くの電力を確保できるようになりました」と述べました。
韓国のデータセンター開発にも、このような方式を適用する必要があると指摘しました。シャ総括は、「韓国のデータセンターの大部分が首都圏に立地することを望んでいる」とし、「どこから電力を調達するかが核心的な制約である」と分析しました。
続いて、「電力の柔軟性は実際に機能しており、強力な手段となり得る」と述べ、韓国の電力会社などとの実証事業を推進する意向も明らかにしました。
ただし、電力需要の調整だけでは新規設備投資を代替することはできないという指摘も相次ぎました。
米国電力研究所（EPRI）のマーク・マクグラナハン上級研究員（フェロー）は、「すべてを柔軟性だけで解決することはできません。送電線や配電線を整備する必要があります」と述べ、電力網への投資拡大とデジタルトランスフォーメーションを併せて推進すべきだと強調しました。
マクグラナハン研究員は、欧州電力産業協会「ユーレレクトリック」の分析を引用し、「欧州の配電網には年間約670億ユーロが必要だ」とし、「過去5年間に毎年投資した金額の少なくとも2倍」だと説明しました。データセンターの拡充だけでなく、電気自動車の普及や再生可能エネルギーの拡大、気候変動に伴う電力網の回復力の確保などが、投資拡大の背景として挙げられました。
同氏は、投資を増やすと同時に、既存設備の活用度を高める必要があると強調しました。そのためには、データセンターや電気自動車、家庭用エネルギー貯蔵装置など、多様な資源による電力使用を予測・調整するプラットフォームが必要だということです。
マクグラナハン研究員は、「デジタル化は、これらすべてを機能させるための鍵です」とし、「電力網に設置されたセンサーとデータは、AIを実現するために不可欠です」と述べました。
韓国電力のインテリジェント配電網管理システム（ADMS）についても言及しました。同氏は、韓国電力人材開発院で実演を見たとし、「未来の管制センターに必要な技術に向けた素晴らしい出発点」と評価しました。続いて、「管理、予測、調整を統合し、電力網の運用を最適化すべきだ」と述べ、新しい運用技術の効果を投資計画の段階から反映させるべきだと指摘しました。
発表後、ソウル大学のイ・ジョンス教授が司会を務めたパネルディスカッションでは、AIと電力産業間の協力における前提条件として「信頼」が強調されました。実際の産業現場にAIを導入する前に、仮想シミュレーションで安全性と性能を検証し、現場の人員の受容性を高めるべきだという意見も提示されました。
マクグラナハン研究員は、「電力網運営担当者の業務をより容易かつ正確にすることこそが、AIを中核インフラに導入する前に信頼を築く第一歩である」と述べました。
シャ総括も、「電力会社とデータセンターが安全対策を講じ、機密性の高いデータを共有してこそ、信頼できる解決策を見出すことができる」と強調しました。さらに、「データセンターが柔軟性を発揮し、コスト負担をより多く負うならば、地域社会は同等のコスト、あるいはそれ以下のコストで、より安定した電力網を確保できるだろう」と述べました。
