パドAIのウォニー・パーク氏、CEO兼創設者 – インタビュー・シリーズ

ウォニー・パーク氏は、パドAIの創設者兼CEOであり、ソフトウェア、クリーンエネルギー、接続されたインフラストラクチャーの交差点で企業を築いてきた、ベテランのテクノロジーおよびエネルギー専門家です。パドAIを立ち上げる前に、Bidgelyのパートナーシップおよび企業開発担当シニア・バイス・プレジデント、Zen EcosystemsのCEO、Inspireの企業およびビジネス開発担当シニア・バイス・プレジデントなどのシニアリーダーシップを務めてきました。彼のキャリアの初期には、BelkinやIntel Capitalのような企業で企業開発および戦略投資担当役員を務め、IoTやエネルギー管理などの新興テクノロジーのイノベーションを推進してきました。

パドAIは、AIデータセンターおよび大規模施設が電力消費をより効率的に管理できるように支援するエネルギー・オーケストレーション・ソフトウェア企業です。同社のプラットフォームは、AIを使用してエネルギー需要をリアルタイムで分析し、負荷を予測し、電気、冷却、分散型エネルギー資源の使用を最適化します。エネルギーインフラストラクチャーの活用を改善することで、同社はオペレーターが計算能力を増やし、運用コストを削減し、より持続可能なエネルギー使用を支援することを目指しています。

あなたはエネルギーイノベーション、企業開発、AIの交差点でキャリアを築いてきました。パドAIを立ち上げた理由と、以前の経験がAI駆動のエネルギー・オーケストレーションに対するあなたのビジョンをどのように形作ったかについてお話しください。

私のキャリアの中で、インターネット・バブルの崩壊、IoTの成長、北米の電力グリッドの近代化などのテクノロジー・サイクルのハイプ、バスト、回復を経験してきました。これらの3つの市場を動かすテクノロジー・シフトは、現在のAIデータセンターのエコシステムにおける大きな機会に結びついています。パドAIは、電力、コンピューティング、クラウドの融合から生まれたAI駆動のソフトウェア・ソリューションです。

トータルエネルギーズは最近、Power Purchase Agreements（PPA）を使用してグーグルデータセンターに再生可能電力を供給することを発表しました。このような長期的な再生可能エネルギー契約がハイパースケール・インフラストラクチャーに広がることについてどう考えていますか。

私はこれを再生可能エネルギーの大きな勝利と見ています。しかし、これを再生可能エネルギーへのより広範なシフトとは見なしません。むしろ、これは電力へのアクセスと電力の時間の問題です。この場合、数字は合理的でした。こうした発表が行われるたびに、10件のガスパワーの発表があるでしょう。

AIワークロードが急速に増加し、電力需要が高まっている中で、データセンター・オペレーターが再生可能エネルギー・インテグレーションに取り組む姿勢に根本的な変化を見ていますか。

私は、エネルギー・ストレージ・システムの導入とより効率的で持続可能な冷却システムの導入が、再生可能エネルギーの間欠性問題をある程度緩和することに力を入れていることを見ています。持続可能なストレージ戦略を構築して展開することで、データセンターは再生可能エネルギーをより多く組み込むことができ、同時に稼働時間を維持することができます。

レガシーデータセンターが既存のシステムに太陽光などの再生可能エネルギー源を完全に統合する際に直面する最大の構造的または運用上の障壁は何ですか。

主な障壁は、インフラストラクチャーの複雑さとリアルタイムのテレメトリの欠如です。レガシーシステムは、定常的な予測可能な負荷に基づいて設計されており、停電のリスクを冒すことなく太陽光の間欠性を管理するためのソフトウェア層が不足しています。また、質問3の私のコメントに基づいて、BESS（バッテリー・エネルギー・ストレージ・システム）システムは、太陽光などの再生可能エネルギーを統合する決定を下す際に、力の倍増となるでしょう。

オペレーターおよびユーティリティへのアドバイスを基に、データセンターの多くが厳格な信頼性要件と脱炭素化目標のバランスを取るのに苦労する理由は何ですか。

データセンターの観点から見ると、信頼性と脱炭素化は、ゼロサム・ゲームと見なされます。1つを得るために、他方を犠牲にする必要があります。データセンターは「5つの9」の信頼性を何よりも優先するため、脱炭素化目標は優先順位が低くなります。

AIおよびマシン・ラーニングを搭載したエネルギー・オーケストレーション・プラットフォームが注目されています。リアルタイムのオーケストレーションは、ミッション・クリティカルな環境における分散型エネルギー・リソースの経済性と信頼性をどのように変えますか。

データセンターは、既存の電力枠内で固定された計算能力で運用されています。

オーケストレーションにより、エネルギーは固定コストからダイナミックな資産に変わり、生産性が向上します。オーケストレーションをさまざまな分散型エネルギー・リソースと組み合わせると、脱炭素化、収益、トークン生成などの影響を倍増させることができます。

オーケストレーション・ソフトウェアは、主要な資本集中型再構築を必要とせずに、既存のインフラストラクチャーにどのように層化できますか。

オーケストレーション・ソフトウェアは、BMS（ビルディング・マネジメント・システム）、DCIM（データ・センター・インフラストラクチャー・マネジメント）、および分散型エネルギー・リソースとAPI経由で統合するように設計される必要があります。これにより、主要な再構築を最小限に抑えることができます。

オペレーターが信頼性、コスト、脱炭素化を比較検討する際に、どれを優先するべきですか。どのようなトレードオフがよく誤解されていますか。

現在、オペレーターのトップ・優先事項は信頼性です。信頼性を詳しく見ると、「5つの9」のアップタイム、つまり確実で信頼性の高い電力を意味します。エネルギー・コストとAIファクトリーが生成する価値の巨大なマルチプルを考えると、コスト削減は問題ではありません。ユーティリティがデータセンター市場に柔軟性を取り入れることを試みているのに、多くの企業が参加していないことを見ると、脱炭素化は、義務付けられている場合を除いて、優先順位の最下位になります。

データセンター・オペレーターが再生可能エネルギーの利用率を向上させつつ、アップタイムを維持するために、どのようなメトリックを追跡する必要がありますか。

高レベルでは、サイトレベルでのScope 1/2/3排出量を追跡して基準を確立します。標準のPUE（Power Usage Effectiveness）とともに、オペレーターは、ワークロードあたりの炭素強度と再生可能エネルギー利用率（RUF）を追跡する必要があります。最後に、データセンターは、非効率的な負荷管理のために支払われるが使用されない電力容量であるストランド・パワーを追跡する必要があります。

将来的に、ユーティリティ、データセンター・オペレーター、AI駆動のエネルギー・プラットフォームの関係はどのように変化するでしょうか。

私は2つのシロの関係を見ています。一方では、これらの3つの関係者が協力的なグリッドに向かって進んでいると見ています。データセンターはグリッドに応じた資産となり、負荷を削減またはシフトしてグリッドを安定させます。AI駆動のプラットフォームは、これらの2つの巨大な産業がリアルタイムでコミュニケーションをとり、調整するための接着剤となります。他方では、多くのデータセンターがグリッドを離れて、自己発電し、メーターを超えて運営しているのを見ています。こうしたプロジェクトのコストと総投資を考えると、グリッドに戻る可能性は低いと思います。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございます。詳しく知りたい読者は、パドAIを訪問してください。