- 中国のDeepSeekが少ないGPUで高性能なAIモデルを開発、データセンターの電力需要予測に影響を与える可能性。
- GoogleやAmazonなど大手テック企業の原子力発電への投資計画に疑問符。
- 効率的なAI開発手法の出現により、巨大な電力インフラへの投資必要性が低下する可能性。
- 再生可能エネルギーの柔軟性と経済性が、不確実な需要環境下で優位に。
DeepSeekの効率的なAIモデル開発
中国のAIスタートアップDeepSeekは、GoogleやOpenAIの主要モデルに匹敵する性能を持つR1モデルを発表し、世界を驚かせた。同社は比較的少数のGPUでモデルをトレーニングしたと主張している。やや古いモデルのトレーニングには、2,048台のNVIDIA H800 GPUを2か月間使用したとされ、これはOpenAIが使用しているとされる計算リソースのほんの一部に過ぎない。
エネルギー産業への影響
この効率的なアプローチにより、AIが本当に巨大なハードウェア投資を必要とするのかという疑問が専門家や投資家の間で浮上している。これはデータセンターの需要と、それを支える電力需要に大きな影響を与える可能性がある。本稿執筆時点でNVIDIAの株価は16%下落しており、新しい原子力発電所や天然ガス発電所に大規模な投資を行っているスタートアップや電力会社は、さらに大きな影響を受ける可能性がある。
Google、Amazon、Microsoftの原子力投資
Googleは原子力スタートアップKairosから500メガワットの電力を購入することを約束し、Amazonは別の原子力スタートアップX-Energyに5億ドル（約750億円）を投資している。さらにMicrosoftはConstellation Energyと提携し、スリーマイル島の原子炉改修に16億ドル（約2,400億円）を投じている。
2023年と比較して、米国の電力消費量に占めるデータセンターの割合は3倍以上に増加し、12%に達すると予測されている。2027年までにAIデータセンターの電力不足が予想される中、テック企業は新しい電力供給源の確保に数十億ドルを投じている。
DeepSeekのR1モデルのように省電力でAIのパフォーマンスを向上させることができるならば、AI研究者は原子力に代わる解決策を見つけたと言えるかもしれません。
再生可能エネルギーの優位性
風力、太陽光、蓄電池は安価で、さらにコストは低下傾向にある。これらは本質的にモジュール化され、大量生産が可能だ。開発業者は再生可能エネルギープラントを段階的に展開でき、不確実な需要に直面しても、プロジェクト全体が完了する前に電力供給（および収益）を実現できる。原子炉やガスタービンにはない利点である。テック企業はこれを認識しており、データセンター向けに再生可能エネルギーへの投資を静かに進めている。
現在のAIブームを予測した人は少なく、今後5年間の展開を予測できる人もいないだろう。その結果、エネルギー分野での安全な投資は、急速に進化する市場に応じて迅速に展開・拡張できる実証済みの技術に向かう可能性が高い。現時点では、再生可能エネルギーがその条件を満たしている。
引用元：TechCrunch
How DeepSeek’s efficient AI could stall the nuclear renaissance
