はじめに — AIの電力危機と「光」という答え 2023年のGPT-4リリース以降、AIモデルの規模は想像を絶するスピードで拡大し続けている。GPT-4の学習には20,000個以上のNVIDIA GPUが必要とされ、後継モデルの要求はさらに桁違いになると予想されている。しかし、この「スケールアップ」の陰に、深刻な壁が立ちはだかっている。電力である。 一つの大規模言語モデルを学習させるには、数千戸の家庭が消費する年間電力に匹敵するエネルギーが必要だと言われている。実際、ChatGPTを稼働させるだけでも、毎日数十万キロワット時の電力が消費されていると試算されている。OpenAIのSam Altmanが最大7兆ドル（約1,000兆円）規模の資金調達で半導体供給拡大を目指し、OpenAIとMicrosoftが「Stargate」計画として1,000億ドル（約15兆円）規模のデータセンター建設を進めている事実は、事態の深刻さを象徴している。AIの進化を支えるインフラそのものが、電力という物理的な制約に直面しているのだ。 さらに根底にあるのは、ムーアの法則の終焉という構造的な問題である。半