アンドリイ・ガラニン、シリコン財団のチーフエネルギーおよびインフラストラクチャー担当官 – インタビューシリーズ

アンドリイ・ガラニンは、シリコン財団のチーフエネルギーおよびインフラストラクチャー担当官であり、米国の主要電力市場であるPJMとERCOTを含むAIデータセンターとバッテリー_storageプロジェクトを開発しています。エネルギー価値連鎖全体にわたる20年以上の経験を持ち、発電、グリッド統合、貯蔵などを手がけており、発電とAIコンピューティングの両世界を架け橋するインフラストラクチャーのリーダーの一人です。彼は、再生可能エネルギー、ガス、バッテリー_storageなど、さまざまなエネルギー資産を開発・運用し、Scatec SolarやElementum Energyなどの国際エネルギー・テクノロジー企業でリーダーシップを担ってきました。

シリコン財団は、エネルギー、AIコンピューティング、資本市場の交差点で構築されているインフラストラクチャーに焦点を当てた組織です。財団の核となるテーゼは、将来的にAIインフラストラクチャーは、大規模な集中型施設ではなく、エネルギー資産に直接接続された小規模な分散型データセンターに依存することになります。このビジョンを支援するために、シリコン財団はAIワークロード用のGPUデータセンターを開発・運用し、グリッドの信頼性を向上させるための大規模なバッテリー_エネルギー_ストレージ_システム（BESS）に投資し、RAW Protocolという市場インフラストラクチャー_レイヤーを開発しています。このレイヤーは、物理的なエネルギーとコンピューティング資産を機関投資家市場に接続することを目的としています。現在、組織は、グリッド_アクセス、エネルギー_ストレージ、冷却インフラストラクチャー、AIコンピューティング_キャパシティーを組み込んだ大規模なコンピューティングとエネルギー_キャンパスをウェストバージニアで開発中であり、エネルギー_豊富な将来を構築するためのより広範な目標の一部です。

あなたは、再生可能エネルギー、メタン_エネルギー、ユーティリティ_スケール_ソーラー、バッテリー_ストレージ、アンドゥーAIデータセンターなどのエネルギー_インフラストラクチャーを20年以上構築してきました。この旅は、あなたの電力_入手可能性がAI開発においてGPUや基盤モデルと同等に重要になるというあなたの見方をどのように形作ってきましたか?

私は、キャリアのほとんどを発電側で過ごしましたが、消費側で働くことで、システム全体に対する私の認識が変わりました。需要と供給を一致させることは、二次的な懸念ではありません。それが第一の懸念です。抽象的な発電という実際の制約ではありません。グリッド自体が、電力を移動・バランスさせるための有限の容量を持っているからです。再生可能エネルギーの台頭と、それによって引き起こされる混雑に対処するには、消費を制御可能で柔軟なものとして扱う必要があります。固定されたものとして扱うのではありません。

AIは、その中間点に位置しています。21世紀で最も重大なテクノロジー_シフトであり、すでに電力需要の主要な源となっています。IEAによると、2030年までにデータセンターによる電力使用量はほぼ2倍になり、AI最適化された施設は4倍以上になることが予測されています。米国では、データセンター aloneが今後10年間の電力需要増加のほぼ半分を占めることが予想されています。

電力_入手可能性は、コンピューティングと同等のレベルでAI開発の第一入力となっています。先行する仕事は、電力をどのようにして入手可能にするかを発見することであり、それは電力_システムの問題であり、テクノロジーの問題でもあります。

シリコン財団では、PJMやERCOTなどの主要な米国電力市場を含むAIデータセンターとバッテリー_ストレージ_プロジェクトを開発しています。テクノロジー_リーダーが、AIインフラストラクチャー_スケールでの電力_入手の実際の状況について、どのような誤解を持っているでしょうか?

いくつかあります。最初のものは、紙上では魅力的-lookingサイトに1ギガワット_スケールのデータセンターを配置できるという信念です。実際には、現在存在するインフラストラクチャーだけでなく、将来接続される他の負荷や発電所も考慮する必要があります。ローカル_グリッド_周辺の発展が、接続の価値をどのように変えるかを理解する必要があります。

ERCOTの大規模負荷_接続_キューは、2025年に200ギガワット以上に増加し、2024年末の63ギガワットから上昇しました。大部分はデータセンターでした。静的なシステムの中に座っていないことを理解する必要があります。システムが完全に再構成されるキューの中に座っているのです。

第二の誤解は、データセンター開発を単なる不動産事業と考えることです。事業者には発電、送電、電力網との統合、計算資源の管理まで、バリューチェーン全体にわたる専門知識が必要です。第三に、地域で使える電力だけを見ていては不十分です。国の政策を把握し、進出先の地域社会と協力し、接続の可否や条件を決める地元の送電網運営者と緊密に連携しなければなりません。

多くの投資家は、AI企業を主にソフトウェア、チップ、モデル_パフォーマンスで評価しています。なぜエネルギー_インフラストラクチャーがAI経済の最も重要なボトルネックおよび機会の1つになる可能性があると思いますか?

一度消費がこの規模に達すると、チップやソフトウェアだけでなく、コンピューティングを可能にするインフラストラクチャーを見なければなりません。その上流システムは、多くの投資家が想定するよりも複雑です。コンピューティング_レイヤーは、電力_供給側で起こっていることから切り離して評価することはできません。両者は同じシステムです。

グリッド_アクセスは、データセンター_建設におけるバインディング_制約となりました。土地や許可よりも先に、接続_タイムラインは現在数年先まで伸びています。それがボトルネックであり、機会でもあります。誰でもそれを解決できる人には、そこにあります。

見落とされがちなもう一つの要因は、AIデータセンターの電力需要が一定ではないことです。モデルの学習や推論では、消費電力が数秒で大きく変動する場合があります。これは施設の運用だけでなく、設計や電力網への接続方法にも影響します。こうした変動を管理できず、電力網に役立つ柔軟性へと変えられない施設は苦戦するでしょう。電力インフラに価値とリスクが集中していると理解する投資家は、半導体とモデルだけを見ていては分からない機会を捉えられます。

AIデータセンター_オペレーターは、次の10年間でどのような能力を必要としますか?

グリッド_接続だけでは、プロジェクトが成功することを保証することはできません。グリッドは静的なものではなく、新しい発電所や負荷が常に接続されています。ローカル_グリッドが増加する需要を吸収できるか、将来的にどのような制限を課すかを理解する必要があります。これらの制約は実在し、増加しています。PJMは、67百万人をサポートする電力_グリッドであり、最近、初めて容量_オークションで信頼性_ターゲットを達成できませんでした。価格は規制_上限に達しました。

こうした制約は現実のもので、増えています。6,700万人に電力を供給するPJMは最近、容量市場の入札で初めて信頼性目標に届かず、価格は規制上限に達しました。

再生可能エネルギーは教訓になります。完成後に運転を停止または制限された事業が数多くあります。規制当局はシステム全体で対処しても、経済的負担は通常、設備の運営者が負います。それによって投資採算が悪化し、後続事業への投資意欲も下がりかねません。

今後10年で重要なのは、単に接続を確保することではありません。柔軟な運用、蓄電、適切な契約と運営体制によって変動を予測し吸収し、周囲の電力網が変化しても資金調達できる事業にすることです。

バッテリー_エネルギー_ストレージ_システム（BESS）は、AIインフラストラクチャーとともに増加して議論されています。バッテリー_ストレージは、AIデータセンターのバックアップ_ソリューションから戦略的_資産への進化をどのように見ていますか?

私は、これが過去10年間で発生した主要なシフトの一つであると見ています。それは、2つの要因に帰着します。第一に、コストです。バッテリー_コストは、約90%減少し、ユーティリティ_スケール_インストール_コストは年間20%ずつ減少しています。この傾向はまだ続いています。それが、経済的に可能なことを変えているのです。

第二の要因は、蓄電池が電力網の変化にほぼ瞬時に反応できることです。この速さは発電、AIデータセンターの需要、電力網全体の安定性のすべてに役立ちます。蓄電池は時間帯による電力価格差の活用、周波数調整、容量市場、補助サービスから複数の収益を得ながら、逼迫時には電力網の緩衝材にもなれます。だからこそ、単なる非常用電源ではなく戦略的資産なのです。

課題は配置です。蓄電池は、送電網の制約が強い地点や、調整対象となる需要・発電の近くに置いてこそ最大の価値を発揮します。個別の設備としてではなく、連携して運用する分散型資源として配置することが、AIインフラにとっての戦略的価値を引き出します。

あなたは、ビットコイン_マイニング_セクターでの経験から、AIデータセンター_オペレーターにどのようなレッスンを適用できますか?

私は、ビットコイン_マイニング_セクターが、柔軟な消費の橋渡しとなったと見ています。新しい負荷がグリッド_オペレーターにルールを構築するよう強制したからです。中断可能な負荷_プログラムは、すでに数十年前から存在しています。新しいものではありません。しかし、マイニングが加えたものは、大規模で集中された負荷であり、ほぼ完全に任意です。コストは、放棄される収入だけです。機器への損傷はありません。再起動する必要はありません。

このような負荷特性は珍しく、ERCOTがマイニング施設のような大口で柔軟な需要家向けに自主的な使用量削減制度を設けた理由でもあります。こうした施設は制御可能な負荷として登録し、デマンドレスポンスや補助サービスに参加できます。

ただし、AIに応用できる点は正確に見極める必要があります。私はASIC機器の運用経験があり、大規模なマイニング負荷を数秒で変えるのは難しいと知っています。マイニングの強みは、価格シグナルや電力網の逼迫に応じて、数分単位で確実かつ大規模に消費を減らせることです。

周波数調整は別の、さらに難しい課題です。設備全体を継続的かつ比例的に制御し、ほぼ瞬時に反応させる必要があります。私は北欧の市場でASIC機器を周波数調整に組み込み、5秒未満の応答時間を実現したことがあります。しかし運用は次第に複雑になり、米国ではマイニング事業者がデマンドレスポンスと同様の形で真の周波数調整を提供する例は見ていません。

AI事業者が学ぶべきなのは、マイニングの停止パターンをそのまま真似ることではありません。市場制度、規制の枠組み、送電網運営者との関係が既にあり、暗号資産業界はそれらが大規模に機能すると示しました。一方、従来のデータセンター事業者はその準備をあまり進めていません。AIの学習処理は、途中状態の保存や稼働率の要件があるためマイニングより中断しにくく、推論処理の方が柔軟に動かせる可能性があります。

AIデータセンターは、電力の大量消費者として描かれることがよくあります。将来的には、エネルギー_市場を安定させるのではなく、グリッド_サポート_資産となる可能性がありますか?

絶対にそうです。私は、データセンターが、柔軟性を活用する能力を大きく未利用していると信じています。これらは、プログラム可能な機械です。特定のパターンで実行されるようにスケジュールおよび形成できます。一般化しすぎないでください。すべてのワークロードが中断可能ではないことを理解しています。しかし、甚至中断できない部分でも、グリッドをサポートするためのインフラストラクチャーがあります。バックアップ_発電や、増加するバッテリー_ストレージがあります。

状況は変わりました。電力需要は一定ではなく、再生可能エネルギーの比率が高まったことで供給も一定ではありません。需要のピークと谷があり、適切な設備と制度上の誘因があれば、データセンターは電力網の負担を増やすだけでなく、変動を吸収できます。ERCOTでは、大口の柔軟な需要家が電力網の逼迫時に調整力や予備力を提供した先例があります。

多くの事業者に欠けているのは能力ではなく、実行する意思です。柔軟な運用の利点は追加収入だけではありません。長期的な電力供給の安定にもつながります。需要を調整できれば、電力システムを安定させ、一つの上流設備の故障が操業停止につながるような限界運用を避けられます。柔軟性は収益源であると同時に保険でもあります。

あなたは、エネルギー_価値_チェーン全体にわたる経験があり、国際機関によるプロジェクト_ファイナンスを監督してきました。AIインフラストラクチャー_プロジェクトが、長期インフラストラクチャー_投資家にとって魅力的であるかどうかを区別するものは何ですか?

最も明確な区別は、成熟度です。AIデータセンター_産業はまだ非常に若いです。収益_モデル、運用_リスク_フレームワーク、スキルセット_ベース、サプライ_チェーンが成熟する期間を経る必要があります。現在、多くのプレーヤーが、非常に異なる背景から市場に参入しています。しかし、発電、グリッド統合、ファイナンス、建設、コンピューティング_管理全体にわたる価値_チェーン_エキスパートが少ないです。長期インフラストラクチャー_投資家は、キャッシュ_フローをより予測可能にするものを探しています。

融資を受けられる事業と受けられない事業を分けるのは、バリューチェーン全体を一つの整合した計画として設計しているかどうかです。立地が良くても電源計画が弱ければ不十分ですし、有利な電力契約があっても計算負荷の変動を理解していなければ同じです。インフラ投資家が評価するのは、数十年にわたる持続性と予測可能性です。成功する事業では各要素が統合され、独立した五つの条件が偶然そろうことに賭ける必要がありません。

現地での発電、マイクログリッド、天然ガス、再生可能エネルギー、複合型の電源について議論が進んでいます。次のAIインフラ成長を支えるのは、どのようなエネルギー戦略だと考えますか。

電力網だけでは急増する需要を安全に賄えないため、新しいデータセンターには「自前の発電設備を持つこと」がほぼ前提になっています。米国の開発事業者は現地ガス発電を増やしており、IEAは2030年までに15～27GWの現地ガス発電設備がデータセンターに電力を供給する可能性があると推計しています。

ただし、答えは地域と敷地によって違います。その場所で利用できる資源、許認可、電力網が認める条件を見なければなりません。今のように導入の速さが最優先なら、ガス発電が最も魅力的です。風力と太陽光は出力が変動し、原子力・水力・石炭は運転開始までに何年もかかります。

近い将来は、ガスを中心に蓄電池と再生可能エネルギーを組み合わせた構成が広がるでしょう。その後、安定したよりクリーンな電源を利用できるようになれば段階的に取り込めます。ただし現地ガス発電にも代償があります。変動するAI需要に安定供給するには設備を大きく余分に建てる必要があり、ガスタービン自体も不足しています。複合型の構成が持続性を高めるのはそのためです。

5〜10年先を見て、AI産業はまだ、コンピューティング、エネルギー、グリッド_柔軟性、インフラストラクチャー_ファイナンスの関係について、どのようなことを見落としているでしょうか。リーダーは今日何に備えるべきですか?

すべてが明確であることは難しいですが、いくつかの点は明らかです。まず、すべてのデータセンターがグリッド_インタラクティブになることです。これは、ニーズ_に応じて機能です。グリッド_オペレーターは、カーテイル_ロードが受け入れるカーテイル_メカニズムの方向に動いています。柔軟性は、接続の条件となっています。

2つ目は、開発者が、孤立した電力_ソースを追求し、垂直統合に向かっていくことです。発電所やグリッド_資産を取得するか、またはその専門知識を社内に構築する必要があります。接続_キューがボトルネックになっている場合、価値_チェーンのより多くの部分を所有することで、自分のタイムライン_コントロールを獲得することができます。

3つ目は、開発者とオペレーターが、コミュニティとの適切な統合を学ぶ必要があります。インフラストラクチャー_コストを公平に分担し、水と電力_使用量について透明性を保ち、地元での明確な利益を創出する必要があります。多くのプレッシャーは、財務側から来ます。インフラストラクチャー_資本と貸し手は、ESG_パフォーマンスとコミュニティ_アライメントを、資本の条件として要求するでしょう。そのため、産業は開発のプロフェッショナリズムを高める必要があります。

プロジェクトが、コミュニティ_統合と環境_パフォーマンスを、ファイナンスの核心として扱う場合、それらは資金_提供と構築されるでしょう。私の今日のリーダーへのアドバイスは、シンプルです。柔軟性、価値_チェーン_コントロール、真正なコミュニティ_アライメントを、あなたのプロジェクトに今日から構築してください。5〜10年後には、すべてのエントリ_要件となるでしょう。差別化要因ではありません。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございます。詳細については、シリコン財団を訪問してください。