Summary

  • AIデータセンターの電力需要はすでに100~200MWに達しており、これは電力網に大きな負担を与え、ピーク料金を引き上げる要因となっている。
  • GPUはカード一枚当たり600~700Wを消費し、サーバーラック単位の電力使用量が40kWを上回っている。
  • リベリオンNPUはGPUに比べ約5倍の電力効率を示している。
  • スタンダードエネルギー（Standard Energy）のバナジウムイオン電池（VIB、Vanadium Ion Battery）基盤のESSは、3ms以内のUPSに対応しピーク時比で50%が削減できる。また、20,000回以上のサイクルでも性能低下は約１％未満に止まっている。
  • テストした結果、ピーク時の電力削減効果は約30%に上り、NPU + ESSを組み合わせると最大79%のコスト削減が期待できる。

Challenge

超大型AI施設は、すでに小都市規模の電力を消費しています。単一サイトの需要が100~200MWに達していますが、これは小型原子炉に匹敵する水準といえます。AIインフラをけん引しているGPUは、もはやカード一枚当たり600W以上の電力を消費しています。そのため、ラック単位の消費電力は40kWを上回っています。

これにより、運用側にとってピーク時の電気料金は大きな負担となっており、都市部の電力網には構造的な過負荷が生じています。現在、AI拡張のハードルとなっているのは演算力（compute）ではなく、電力（power）です。

Diagnosis

主な問題はAIワークロードの特性と既存の電力インフラが一致しないことにあります。AI推論はミリ秒の単位で電力需要が急増する「バースト型（bursty）」のパターンを示しています。

データセンターでよく使われるリチウムイオン電池は火事のリスクがあり、サーバー付近に設置するのが難しく、即答性（UPSの要件定義）に欠けています。その結果、運用側は平均的な電気量ではなく、ピーク時に課せられる電気料金を払わなければなりません。

Solution

リベリオンとスタンダードエネルギーはこの隔たりを埋めるために協力しています。

  • リベリオンNPU：GPUに比べ約5倍高い電力効率。
  • Standard Energy VIB ESS：不燃性の水系電解液を使用する世界初のバナジウムイオン電池システムで、20,000回以上の安定的なサイクル、96％の効率、2.4~3ms（UPS要件の4msを上回る）の高速応答を達成。

VIB ESSはサーバーリセットやダウンタイムがなく、ピーク電力を約50%削減できます。また、ワークロードによる変動を抑え、電気料金を下げることができます。

Result

テストした結果、ESSを導入した後はピーク負荷が2,000kWから1,000kWへと半分になりました。テキサスの事例を基準にして、月の電気料金が3万ドルから1万9,200ドルへ約30％削減できました。さらに、NPUの効率向上を考えると、AI推論の合計費用は最大79%削減できます。リチウムイオンと違ってVIB ESSは不燃性なので、サーバー周辺に設置できる点も大きなメリットです。

これにより、運用側は年間数百万ドルを削減でき、電力会社はグリッドへの負担が低下します。そのうえ業界は、持続可能なAI拡張に向け将来のビジョンを示すことができます。

次の段階は、AI制御ソフトウェアをESS電力管理システムと統合し、予測に基づく低遅延運用（predictive、latency-free operation）を実現することです。これにより、データセンターは電力需要が急増しても、事後対応ではなく事前に予測基盤で管理できます。

さらに、今後は太陽光・風力など間欠性再生可能エネルギーの変動性とAIワークロードと連携し、グリーンエネルギー活用の最適化まで視野に入れています。

リベリオンとスタンダードエネルギーの協力は、AI電力インフラのグローバル標準化をけん引する韓国型ディープテックの連合モデルといえます。まさに、AIとエネルギーの交差点において新たな産業的可能性を示した初めての事例です。

「AIの未来は単なる演算力では定義できません。どれだけ電力を知能的に管理し、統合するかによって競争力が決まります。」