「ハイパースケールデータセンター」の急増と電力供給の限界 ― 光通信×IOWNによる次世代省エネ戦略

はじめに

クラウドサービスやAIの普及により、世界のデータ量は急増しています。

これらのデータは、企業や自治体の意思決定、生活サービス、産業システムなど、社会の情報基盤として不可欠です。

その一方で、データを処理・保存するデータセンターの建設も加速しています。

中でもハイパースケール型は、大規模かつ高効率で、従来型に比べて処理能力も電力消費も桁違いです。

本コラムでは、ハイパースケールデータセンター（以下DC）の急増と電力供給の課題、さらに光通信技術やIOWNによる省エネの可能性を整理し、関連産業への影響について解説します。

ハイパースケールDCは、大規模なクラウド事業者やAIサービス向けに設計された施設です。

従来型のDCと比べて、電力・通信・設備の規模が桁違いであり、社会全体の電力需給に影響を及ぼす可能性があります。

以下は、従来型DCとハイパースケールDCの主な違いを示した比較表です。

ハイパースケールDCの特徴として、以下の点が挙げられます。

近年、クラウドサービスやAIの需要拡大を背景に、国内外でハイパースケールDCの建設が急速に進んでいます。

国内では、東京・大阪を中心に、福岡や北海道苫小牧などでも新設・増設が活発化しています。
特に苫小牧は、冷涼な気候と再生可能エネルギーの活用可能性から注目されています。
海外では、米国シリコンバレーをはじめ、北欧（スウェーデン・フィンランド）やシンガポールなど、冷却効率や電力供給に優れた地域での建設が進んでいます。

ハイパースケールDCの建設には莫大な投資が必要とされており、以下のような傾向が見られます。

一般的に1MWあたりの建設費用は15〜30億円とされ、電力容量30MW級の施設では数百億円から千億円規模の投資が必要です。
液冷システムや高速光通信ネットワークなどの先端設備を導入することで、さらにコストが上昇する傾向にあります。
投資の背景には、生成AIや大規模言語モデルの運用に伴うGPUサーバーの需要増加、およびクラウドサービスの利用拡大があります。
これにより、従来よりも高密度・高性能なDCが求められています。

ハイパースケールDCの設計には、以下のような技術的特徴があります。

ハイパースケールDCの急増に伴い、2030年代には地域によって電力供給が逼迫するリスクが指摘されています。

特に首都圏や関西圏など、DCが集中するエリアでは、電力インフラの整備が追いつかず、需給バランスの崩れが懸念されています。

原子力発電は、再稼働に向けた安全規制や地元の同意、長期的な建設期間などの制約があり、即時の供給力強化には限界があります。
火力発電は、CO₂排出量の多さから新規建設や拡張が困難であり、脱炭素社会の実現に逆行する側面があります。特に石炭・ガス火力への依存が強い地域では、サステナビリティとの両立が課題となっています。

米国、欧州、アジア各国でも、DCの増加に伴う電力需給の逼迫が問題視されています。
アイルランドでは、DCが電力需要の半分近くを占める時間帯もあり、緊急電源の設置や自家発電の導入が進められています。
各国では、再生可能エネルギーの導入拡大やネットワーク効率化技術（例：IOWN）の活用により、電力供給の安定化と省エネの両立を図っています。

IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）は、次世代の通信・コンピューティング基盤として、DCの消費電力削減に大きく貢献する技術です。

特に、AIモデルやGPUを活用した高密度ラック環境において、省エネ効果が顕著に現れるとされています。

IOWNは、以下の3つの中核技術によって構成されています。

オールフォトニクス・ネットワーク（All-Photonics Network（APN））：
ネットワークから端末まで光信号で接続し、電子中継を極力排除することで、低遅延・低消費電力・大容量通信を実現します。
コグニティブ・ファウンデーション（Cognitive Foundation（CogF））：
AIを活用して、ICTリソースの動的制御やネットワーク運用の最適化を図ります。これにより、電力需給や処理負荷に応じた自律的な制御が可能になります。
デジタルツインコンピューティング（Digital Twin Computing（DTC））：
現実空間のモデルを仮想空間上に再現し、シミュレーションや予測処理を行うことで、実体側の負荷を軽減します。

以下は、IOWN導入による電力消費の削減効果を示した概算例です。