データセンター地理学の終焉：なぜ従来の市場はAI時代を生き残れないのか

2025年12月11日更新

2025年12月アップデート： 米国のデータセンター電力需要は2024年の33GWから2030年までに120GWへと成長——わずか6年で約4倍に。北バージニアとフェニックスは電力と水の制約により限界に直面している。Dominion Energyは送電網の容量が需要に追いつかないことを認めている。新たな送電設備の許認可には7〜10年を要する。電力の確保が従来の要因を上回り、立地選定を決定づける時代となった。

北バージニアは世界のどの市場よりも多くのデータセンター容量を擁している。企業が数十年にわたってここに建設してきたのは、光ファイバーの密度、顧客への近接性、規制環境への精通が最適な選択肢だったからだ。フェニックスも同様の論理で台頭した：有利な税制、利用可能な土地、そして十分な送電網への接続性。

両市場とも、次の10年で敗北する立場にある。

AIインフラの構築には、既存のデータセンター地理学では提供できない規模の電力が必要とされる。米国のデータセンター電力需要は2024年の33GWから2030年までに120GW以上へと成長する——わずか6年で約4倍だ。¹ この規模を想定した送電網は存在しない。従来の市場は、いかなる投資をもってしても必要な期間内には克服できない物理的制約に直面している。北バージニアやフェニックスでの建設を続ける組織は、解消に何年もかかる戦略的誤りを犯している。

2030年の勝者となる市場は、現在データセンターがどこに存在するかではなく、電力の確保可能性によって決定される。原子力発電容量、大規模な再生可能エネルギー発電、送電網の余力は、光ファイバーの経路や顧客への近接性よりも重要になる。地理的分布は、業界創設以来最も劇的な再編を迎えようとしている。

従来の市場が限界に直面する理由

北バージニアは特定の優位性によって支配的地位を築いた：連邦政府顧客への近接性、光ファイバー相互接続の密度、熟練労働力と関連サービスのエコシステムだ。これらの優位性はフライホイール効果を生み出し、新たな施設が建設されるごとに、次の施設にとって市場はより魅力的になった。

電力需要がこのフライホイールを壊した。

北バージニアの主要電力会社であるDominion Energyは、送電網の容量がデータセンター需要に追いつかないことを公式に認めている。² 新たな送電インフラの許認可と建設には7〜10年を要する。変電所には3〜5年かかる。需要曲線はインフラ整備のタイムラインを2倍以上上回っている。企業は北バージニアで土地や建設許可を取得するよりも早く電力を確保することができない。

フェニックスも同様の制約に直面しており、さらに複雑な問題を抱えている。マリコパ郡の送電網は、予測可能な日次パターンを持つ住宅・商業負荷に対応するために建設された。データセンターは、住宅インフラが想定したことのない密度で、一定のベースロード電力を要求する。

水の確保可能性は、液体冷却でも完全には解決できない形で問題を複雑化させている。従来のデータセンター冷却は、IT負荷1kWhあたり1.8〜4.0リットルの水を消費する。³⁵ 蒸発冷却を使用する100MW施設は年間3億〜5億ガロンを消費する——これは平均的な世帯3,500軒分に相当する。アリゾナ州の地下水危機により、マリコパ郡は100年間の水供給が保証されていない地域での新規住宅開発を制限せざるを得なくなった。³⁶

データセンターへの監視の目は厳しくなっている。フェニックスは年間7億6,500万ガロンの地下水を消費する施設を承認した——これはわずか数カ所のデータセンターで市の住宅用水使用量の5%に相当する。³⁷ 事業者は現在、住宅開発業者、農業、製造業と水利権を競わなければならない。水がこの地域の決定的な制約となるにつれ、政治環境は不利になりつつある。

液体冷却は水消費を削減するが、完全には排除しない。チップ直接冷却システムでも放熱が必要であり、多くの場合、水を蒸発させる冷却塔を通じて行われる。水消費を排除するクローズドループ乾式冷却システムは、より多くのエネルギーを必要とし、フェニックスの夏の暑さでは効率が低下する。冷却方式に関係なく、このトレードオフは存在する。新規施設は、5年前には存在しなかった水利権のために、より長い承認期間とより高いコストに直面している。

2010年代を支配した市場は、2010年代の制約に最適化されていた。データがユーザーに届くまで短距離を移動する必要があった時代には、光ファイバー接続性が重要だった。施設がラックあたり5〜10kWで稼働していた時代には、不動産コストが重要だった。運用に大規模な現地チームを必要とした時代には、労働市場が重要だった。

AIインフラはこれらの優先順位を逆転させる。データは光速で移動する；数百マイル余分に光ファイバーを通過しても、ほとんどのワークロードが検知できない数ミリ秒のレイテンシが追加されるだけだ。単一ラックが100kW以上の電力を消費する場合、不動産コストは誤差の範囲となる。運用はますますリモート監視に集約され、現地の労働市場の重要性は低下している。

電力の確保可能性が唯一重要な制約となり、従来の市場は必要な量を持っていない。

地理的再編を強いる物理法則

従来型コンピューティングからAIへの移行は、データセンターと電力網の関係を根本的に変える。

エンタープライズワークロードを実行する2020年代のデータセンターは、フル稼働時でおそらく20〜30MW程度の電力を消費していた。その規模での系統連系は、決して簡単ではないが、ほとんどの主要市場の計画期間と容量予備力の範囲内に収まっていた。電力会社は、比較的小規模な送電網投資で新たな30MW負荷に対応できた。

2025年代のAIトレーニングクラスターは、単一施設で100〜300MWを必要とする。⁴ 数字はさらに大きくなる。Microsoftが計画するウィスコンシンキャンパスは1GWを消費する。⁵ Stargateプロジェクトは各施設で1〜5GWを必要とすると予測している。⁶ 個々の建物が小都市以上の電力を消費することになる。

既存の送電網で、大規模な上流投資なしにこれらの負荷を吸収できるものはない。ギガワット規模の施設にサービスを提供するために必要な変圧器、送電線、発電容量は、ほとんどの市場に存在しない。それらを建設するには、AI企業が待てる期間よりも長い時間がかかる。

電力送電の物理法則がソリューションを制約する。電気は距離に比例し、電圧に反比例する損失を経験する。高圧送電は損失を減らすが、高額なインフラを必要とする。実際には、大口電力消費者は発電源の近くに立地するか、専用送電のコストと複雑さを受け入れなければならない。

AIデータセンターは、電源が自分たちに届くことを期待するのではなく、電源に移転している。その地理的影響は深刻だ。

電力が存在する場所

2030年までAIインフラを支配する市場には共通の特徴がある：既存の顧客が十分に活用していない豊富な発電容量だ。

ケベック州は北米で最も低い料金の水力発電を提供している——大口産業顧客向けで約$0.05/kWhであり、バージニア州の$0.10以上と比較される。⁷ 同州の大規模な水力インフラは、ケベック州が消費する以上の電力を発電しており、輸出や新たな大口負荷向けの利用可能な容量を生み出している。寒冷な気候は冷却コストを削減する。政治環境はデータセンター投資を歓迎している。

ハイパースケーラーはこれに気づいている。Googleは2024年にBeauharnoisで7億3,500万ドルの拡張を発表した。²⁴ Microsoftはケベック州全体で複数の投資に13億ドルをコミットした。²⁵ Amazonはモントリオールリージョンの拡大を続けている。Hydro-Québecは、データセンター開発専用に3,000MW以上の利用可能容量を報告している——バージニア州では系統連系に10年かかる施設に電力を供給するのに十分な量だ。²⁶ ケベック州は、そうでなければ米国市場に流れていたであろうAIインフラシェアのかなりの部分を獲得することになる。

米国南東部は、既存の原子力発電と新規原子力開発に有利な規制環境を組み合わせている。ジョージア州のVogtle 3号機と4号機は、米国で数十年ぶりの新規原子力建設を代表する。⁸ Tennessee Valley Authorityは、経済開発向けに9,000MWの利用可能容量を持つ7基の原子炉を運営している。²⁷ Duke Energyのサービス地域には相当量の原子力発電が含まれている。Georgia Powerは大口産業顧客向けに20年固定料金を提供している——AIインフラ投資家が求める種類の長期的な価格確実性だ。²⁸

それに応じて資本が流入している。Metaはジョージア州のキャンパスを8億ドル以上の投資で拡張した。²⁹ Googleはテネシー州の拡張に10億ドルをコミットした。³⁰ QTS、Digital Realty、Equinixはすべてアトランタ市場でのプレゼンスを拡大した。南東部は、断続的な再生可能エネルギー市場では提供できないベースロード電力を提供できる。

北欧諸国は、液体冷却AIインフラに最適な組み合わせを提供する：大規模な再生可能エネルギー（主に水力と風力）、冷却エネルギー消費を削減する自然の低い外気温、安定した規制環境、欧州市場への強力な接続性だ。⁹

実績が明確に物語っている。Metaは電力と冷却の優位性のために、初の米国外データセンターをスウェーデンのルレオに建設した。³¹ Googleはフィンランドのハミナ施設を1GW以上の容量に拡張した。³² Microsoftは北欧地域全体で数十億ドルの投資をコミットした。³³ 北欧施設の平均Power Usage Effectivenessは1.15であり、世界平均の1.4以上と比較して20%の効率優位性があり、これは年々複利的に効く。³⁴ この地域は100%再生可能エネルギーを標準として運用しており、プレミアムオプションではない。ノルウェー、スウェーデン、フィンランドは、そうでなければフランクフルト、ロンドン、アムステルダムなどの従来市場に立地していたであろう欧州AIインフラ投資を獲得することになる。

アイスランドは、地熱発電がカーボンフリーのベースロード電力を世界のどの市場とも競争力のあるコストで提供する極端なケースを代表する。¹⁰ その孤立性はリアルタイムアプリケーションにレイテンシの課題を生み出すが、レイテンシが問題にならないトレーニングワークロードには適している。アイスランドはニッチな好奇心の対象から意味のあるAIインフラ市場へと成長するだろう。

これらの市場は、AI需要の波が到来する前に電力問題を解決していたという共通の特徴を持つ。データセンターとは無関係の歴史的理由により、余剰発電容量を持っていた。その歴史的偶然が戦略的優位性となる。

AIインフラにおいて空冷がすでに時代遅れである理由

AIハードウェアの熱管理要件は従来の空冷を時代遅れにしており、この陳腐化が地理的再編を加速させている。

NVIDIAのBlackwell GPUはフル負荷時にチップあたり約1,200ワットを放熱する。¹¹ 8基のGB200 GPUを搭載するラックは100kW以上を消費する。トレーニングクラスターはラックあたり150kWに向かっている。空気ではチップの動作温度を維持するのに十分な効率でこれらの密度の熱を除去できない。

物理法則は単純明快だ。空気は液体と比較して熱伝導率と熱容量が低い。空気で150kWの熱を除去するには、それ自体がエネルギーコストと騒音問題を生み出す大量の空気流量が必要となる。このアプローチはスケールしない。

コールドプレートをプロセッサに取り付けて水または特殊冷却液を循環させるチップ直接液体冷却は、約80〜100kWまでのラック密度を処理できる。¹² この技術は既存の高架床データセンター設計で機能し、完全没入型よりも根本的なインフラ変更を必要としない。

ラックあたり100kWを超えると、没入冷却が必要になる。サーバーは誘電性流体に完全に浸漬され、すべてのコンポーネントから直接熱を吸収する。¹³ 単相没入は流体を全体を通じて液体のまま保つ；二相没入は流体がコンポーネント表面で沸騰することを許容し、熱伝達効率を劇的に向上させる。

現在の設置ベースは未来ではなく過去を反映している。世界平均のラック密度はわずか12kWにとどまっている。¹⁴ データセンターの10%未満が何らかの没入冷却を運用している。¹⁵ これらの統計は、もはや成長ベクトルを代表しないワークロード向けに建設された施設を描写している。

新規のAI重視建設は、デフォルトで液体冷却インフラを採用している。問題は液体冷却を導入するかどうかではなく、どの

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