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発電所を建てず、電線も引かず、シリコンバレーのスタートアップ企業がコードでAIの電力を「奪い合う」

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送電網の利用率が3割にも満たない中、コードが「遊休電力」を解放しつつある。

原文タイトル：「AIネイティブエネルギー企業、シリコンバレーの『新種』になりつつある」
原文著者：李海倫、テンセントテクノロジー

エネルギーがAI時代の基盤となるにつれ、エネルギー業界もAIによって再構築されつつある。本稿は『エネルギー特異点』シリーズ第10回で、AIコンピューティングパワーの爆発的増加に伴い、AIネイティブエネルギー企業がどのようにAIインフラの新たな入り口を確保するかに焦点を当てる。

2026年に入り、テクノロジー業界の不安はモデル、コード、チップから、AIチェーンのさらに深い部分へと広がっている。業界全体が、より根本的な問題を議論し始めている。これだけ多くのAIコンピューティングパワーを支えるのに、十分な電力があるのかどうか、と。

6月1日に終了したばかりのNVIDIA GTC Taipeiカンファレンスで、ジェンスン・フアンはNVIDIA DSX、第3世代MGXラックアーキテクチャ、800VDC電源ソリューションを発表し、計算、ネットワーク、ストレージ、電力、冷却、制御システムを一つの全体として再設計し、AIファクトリー内部の「電力システム工学」を再定義しようとしている。

NVIDIAが目指すのは、AIファクトリー内部のシステム効率を最適化し、計算、ネットワーク、電力、冷却を連携させ、1ワットあたりのトークン生成量を向上させることだ。

一方、AIファクトリー外部の電力部分も新たなボトルネックになりつつある。データセンターをどこに建設するか、どこにまだ接続可能な容量があるか、プロジェクトをできるだけ早く系統連系できるか、建設後に電力網の負荷に応じて負荷を調整する方法などだ。

こうした背景と需要のもと、徐々に「AIネイティブエネルギー企業」が出現し始めている。

非常に興味深い点は、エネルギー企業でありながら、これらの企業は発電所を建設せず、電線も引かず、コードとアルゴリズムだけで、電力の流れ、価格、リズムを再定義しようとしていることだ。

資本市場もこうした企業に新たな価格付けを始めている。

2026年5月、NVIDIAに初期投資したシリコンバレーのベンチャーキャピタルSutter Hill Venturesは、著名投資家John Doerrと共同で「GridCARE」の6400万ドルのシリーズAラウンドをリードした。

GridCAREはAIを電力接続とエネルギー管理の部分に活用し、AIファクトリーが利用可能な電力リソースを迅速に特定し、接続計画を完了し、その後の負荷管理に参加できるように支援する。

これまで、エネルギー技術企業の想像力は主に再生可能エネルギー、蓄電、バッテリー、電力網機器から生まれていた。しかし、AIコンピューティングパワーの需要が爆発的に増加した後、データセンターがより迅速に電源を見つけ、接続し、効率的に使用できるように支援する企業こそが、AIインフラチェーンにおける重要な一環となる可能性がある。

GridCAREのような企業は、アメリカのシリコンバレーなどの地域でも続々と出現し始めている。

アメリカ・ワシントンに本社を置くEmerald AIは、16ヶ月間で累計約6800万ドルの資金調達を実施。その背後には、NVIDIAのNVentures、Energy Impact Partners、そしてEaton、Siemens、GE Vernovaなどの電力大手が立ち、Jeff Deanや李飛飛も個人として出資している。

2026年5月には、クオンツトレーディングのバックグラウンドを持つ起業家Amann Shariffが設立したShatterdome Energyも、350万ドルのPre-Seedラウンドを完了した。

これらの企業が狙っているのは、主にAIインフラにおいて現在最も制約のある部分だ。すなわち、電力網の中で「電力を探し」、どこに利用可能な容量があるか、どこがより迅速に接続できるかを見極め、系統連携の待機期間を短縮すること。電力網が逼迫した際に計算タスクを調整し、ピークシフトを行うこと。そして、再生可能エネルギー、蓄電、大口産業ユーザーを対象に、AIを用いてリアルタイムの電力取引とディスパッチを行うことだ。

これらの企業の台頭は、業界にとって重要な参考と示唆に富んでいる。

AI時代のエネルギー競争は、単に発電所を増やしたり送電線を敷設したりするだけでなく、再生可能エネルギー、蓄電、電力網、計算負荷をより効率的に組織化する方法も含む。将来、誰がより早く電源を見つけ、接続し、電力をディスパッチできるかが、AIインフラ競争において有利なポジションを占める鍵となるだろう。

チップと計算能力に加えて、電力はAIシステムの新たな速度上限になりつつある。そして電力業界自体も、AIによって書き換えられつつある。

01 AI時代の電力不安：不足しているのは「電力」ではなく、「利用可能な電力」

AI時代の電力不安は、表面的には「電力不足」だが、本質的には「利用可能な電力の不足」である。多くの電力リソースは存在しないわけではなく、十分に認識され、ディスパッチされ、届けられていないだけだ。

シリコンバレーのベンチャーキャピタルBessemer Venture Partnersは、2026年5月に発表したレポート「ロードマップ：AIデータセンタースタック」で、一連の数字を提示した。2026年初頭時点で、世界で190ギガワットの超大規模データセンタープロジェクトが発表されているが、実際に稼働しているのはわずか12ギガワット、建設中は21ギガワット、残りの148ギガワットはすべて設計図の段階だ。2025年に稼働予定のプロジェクトのうち、4分の1以上が電力と許可の段階で行き詰まっている。

スタンフォード大学が2025年12月に発表した調査報告書によると、米国の電力網の利用率はほとんどの時間帯で3分の1未満である。電力網のスマート運用・保守企業GridCAREはさらに具体的な数字を示しており、最も電力需要が逼迫している地域でも、電力網の実際の利用率は32％未満である。電力そのものは不足していないが、それを送り出す能力が不足しているのだ。

GridCAREの共同創業者兼CEOであるアミット・ナラヤン氏は、この現象に「通電時間危機（Time-to-Energize Crisis）」という名前を付けている。これは、電力需要と実際の電力供給の間に数年ものタイムラグがあることを指す。既存の電力網容量の多くは、従来の需給調整や系統連系プロセスの制約により、なかなか活用できずにいる。

彼は現在の状況について、「現在のAI熱狂は制御不能なレベルに達しており、人々は地球上で電力を探すよりも、チップを宇宙に送る方が早いと考えるようになっている」と述べている。

このボトルネックの背後には、巨大なビジネスチャンスが潜んでいる。GridCAREの試算によると、1ギガワットの電力を早期に系統連系するごとに、2500億ドルの価値が解放されるという。

リード投資家であるSutter Hill Venturesは、NVIDIAの初期の投資機関の一つであり、「コンピューティング時代」の台頭に全面的に関与してきた。同社のマネージングディレクターであるビック・ミラー氏は、「1年前には、電力がAIのボトルネックであると語る人はほとんどいなかった。しかし今日、それは業界全体が避けて通れない壁となっている」と公言している。

フォロー投資を行ったジョン・ドーア氏も、AmazonやGoogleの初期の投資家である。彼は投資のロジックについて、「GridCAREは、既に構築された電力網内の遊休電力を解放することで、手頃で持続可能なエネルギーを提供する」と簡潔に説明している。

GridCAREは、「電力加速」ソフトウェアを発表した。その中核技術は、AIを用いて電力網の数十億もの動作状態（回線の混雑、停電リスク、天候変化、需要変動など）をリアルタイムでシミュレーション・分析し、遊休電力を特定して、必要な場所に送電するというものである。

現在、このモデルは最初の事例で実証済みである。GridCAREはポートランド・ゼネラル・エレクトリック社と協力し、オレゴン州ヒルズボロで400メガワット以上の電力網容量を解放し、6つのデータセンターの接続をサポートする予定である。そのうち、最初の80メガワットは2026年までに稼働開始が見込まれている。

02 電力の探索から調整へ：AI工場に「ピークシフト」を学ばせる

GridCAREは送配電網側に焦点を当て、既存の送配電システムからより多くの接続可能容量を引き出そうとしている。

また、ソフトウェア層に特化したエネルギー系スタートアップも存在するが、そのアプローチは全く異なる。

「Emerald AI」という企業は、AIデータセンターをグリッドの制御可能な資産に変え、データセンターが電力網の状況に応じて電力消費のペースを調整できるようにすることを模索している。例えば、電力網に負荷がかかっている時は、一部のAIタスクを一時的に速度低下させたり、延期したり、他の地域で実行する。負荷が緩和された後、再び高い負荷状態に戻す。

ここでの根本的なロジックは、AI工場は常にフル稼働する必要はないということだ。モデルのトレーニングタスクは一時停止後に再開でき、バッチ推論タスクは他の地域に移して実行できる。データセンターがグリッドの指示に基づいて積極的に電力を下げられれば、グリッドの負荷は大幅に軽減され、ピーク負荷のために新たな送電線に巨額の投資をする必要もなくなる。

Emerald AIが提供する製品は「Conductor」プラットフォームで、データセンターに「柔軟に対応する」頭脳を搭載するようなものだ。

その役割は、グリッドとデータセンターの間に設置されるスマートバルブのようなものだ。電力網が逼迫すると、プラットフォームは信号を受信し、施設の消費電力をリアルタイムで調整する。同時に、NVIDIA GPU上で動作する重要なAIタスクには影響を与えないようにする。

COMPUTEX Taipeiで、Emerald AIはNVIDIAおよびシリコンバレー電力会社と協力を発表し、シリコンバレーで初の商業用マルチメガワット級プロジェクトを開始した。

このプロジェクトの出発点は、シリコンバレー電力会社が推進する「フレキシブル負荷連系プログラム」である。このプログラムの核心は、実際にはデータセンターの電力接続待ち時間が長すぎる問題を解決することにある。

シバラムはこれについて次のように評価している。「シリコンバレー電力会社の『フレキシブル負荷連系プログラム』は、規制面でこの道が通じることを証明した。NVIDIAのDSX OS、DSX Flex、そして当社のConductorプラットフォームが、この技術ソリューションを商業規模で実現した」。

03 単一点制御からプラットフォーム化へ：AIアップグレード版の「仮想発電所」

GridCAREやEmerald AIと比較すると、AIエネルギー企業のGrid AIはさらに大きな野心を持っているようだ。

Grid AIは、統一されたAIプラットフォームを使って、すべての分散型電力リソースを連携させようとしている。家庭のエアコンから大規模なAIデータセンターの予備電源に至るまで、すべてを制御対象に含める。

彼らはこのアイデアを3つのレベルに分けて実現した。

第一は一般家庭と中小企業向けで、AIがバックグラウンドで自動的にエアコン、EV、バッテリーなどの機器を管理し、電力料金が安い時間帯に多くの電力を使用し、料金が高い、または電力網が逼迫している時間帯には使用量を抑える。

第二は商業および公益事業のシナリオで、蓄電池、EVフリート、分散型電源などの資産を統一的に制御し、電力市場取引に参加する。

第三はAIデータセンターと大規模工業団地向けで、発電、蓄電、負荷を統合管理することで、これらの高エネルギー消費施設により安定した、より安価な電力を供給する。

ある意味で、Grid AIは本質的に「AI版の仮想発電所」のようなものだ。従来の仮想発電所は、多くの「小規模電源、小規模バッテリー、小規模負荷」を集約して電力網の負担を軽減するものだが、Grid AIは仮想発電所の範囲をAIデータセンターや大規模工業団地にまで拡大し、家庭、商業、公益事業、超大規模電力消費シナリオをカバーするAIエネルギー管理プラットフォームを構築する。

電力網と負荷の最適化に加えて、AIは電力市場の取引プロセスにも参入し始めている。

米国のAIエネルギー取引サービスプロバイダーであるShatterdome Energyは、自らをエネルギー業界の「金融インフラ層」と位置づけている。

屋上のソーラーパネル、風力タービン、蓄電池群は、かつては単なる分散型の発電設備に過ぎなかった。しかし、Shatterdome Energyのシステムでは、これらは取引可能なエネルギー資産としてパッケージ化される。プラットフォームは、電力価格の変動、天候の変化、発電予測、市場需要に基づいて、いつ電力を売り、いつ蓄電し、いつ取引ツールで価格リスクをヘッジするかを決定する。

Shatterdome EnergyのAIツールは、人間のトレーダーが気づきにくい電力市場の微細なシグナルに注目する。例えば、特定の送電線が突然混雑したり、ある地域の発電速度が需要に追いつかなかったり、特定のノードの電力価格に異常な変動が生じようとしている場合などだ。アルゴリズムはこれらの変化が発生した瞬間に判断を下し、人間よりも迅速に取引を完了できる。

再生可能エネルギーの比率が高まるにつれて、電力市場の予測はますます困難になっている。天候は風力発電や太陽光発電の出力に影響を与え、データセンターは突然負荷を引き上げ、電力網の局所的な混雑は地域ごとの電力価格の急激な乖離を引き起こす。電力会社にとって、予測を誤ったり、調整が遅れたりすれば、罰金や取引損失に直結する可能性がある。

AIの導入により、エネルギー取引はよりハイテンポな駆け引きの様相を呈し始めている。企業の「電気代節約」を支援するだけでなく、電力会社が需給をより正確に予測し、価格変動に迅速に対応し、判断ミスによる損失を削減するのにも役立っている。

テクノロジーサービス企業Digiqtが2025年9月に実施した調査によると、AIトレーダーがエネルギー市場に急速に浸透している。これらは具体的な変化をもたらしている。ある中規模電力会社では、これまで予測のずれによるインバランスペナルティだけで、毎月5万～15万ユーロの損失が発生していた。しかし、AIを導入したことで、この損失は15％～30％削減された。

04「フレキシブル負荷」：AI工場の電力接続問題に対する新たな解決策

スタートアップ企業は多くのストーリーを語っているが、実際の効果はどうなのか？AIデータセンターは本当に「電力網の指示に従う」ことができるのか？

2026年3月、ある試験がその答えを示した。

英国国家電力会社、NVIDIA、Emerald AI、電力研究院（EPRI）が共同でテストを実施。電力網からの信号を受信後、約1分以内にロンドン拠点のデータセンターは電力消費量を3分の1削減した。さらに重要なのは、NVIDIA GPU上で稼働するAIタスクが中断されなかったことだ。

別のテストはより長く、10時間にわたって実施された。データセンターは電力を約10％の水準に長期間抑え、ワークロードにも影響はなかった。

これらの結果は、AIデータセンターが常にフル負荷で電力を消費する「鉄の塊」ではなく、調整可能な負荷として、電力網が逼迫した際に自主的に譲歩できることを示している。

運営事業者が電力網逼迫時に自主的に負荷を低減できることを証明できれば、電力網は理論上の最大値に基づいて拡張する必要がなくなる。これにより、電力網の建設負担が軽減され、データセンターの系統連系待ち時間も短縮される可能性がある。

ロンドンでのこの試験の意義はここにある。まだ初期的な実験ではあるが、少なくともAIデータセンター側において、「フレキシブルな応答」が実際に検証可能な能力であることを証明したのだ。

05 結論：ソフトウェアが電力層を再定義している

GridCAREが混雑した電力網で「隙間を縫う」ようにスケジューリングを行うこと、Emerald AIがデータセンターにピークシフトを学習させること、Shatterdome Energyがアルゴリズムで電力取引に参加すること、これらはすべて同じトレンドを示している。AI時代において、電力は単に「より多く」だけでなく、「より上手く使い、より上手く調整する」ことが求められているのだ。

これらのAIネイティブなエネルギー企業は、新しい発電所を建設したわけでも、高圧送電線を敷設したわけでもない。しかし、彼らが生み出したソフトウェア層は、電力網システムにおいて重要な一翼を担いつつある。

これは、ジェン・スン・フアン氏が以前提唱した「AIの5層ケーキ」フレームワークにも通じる。エネルギーが最下層に位置し、その上にチップ、インフラ、モデル、アプリケーションが積み重なる。持続可能で安定し、制御可能な電力がなければ、どんなに強力なチップやモデルも実際に稼働することはできない。

これこそが、AI時代における深遠な変革かもしれない。産業時代に生まれた巨大な存在である電力網が、一行のコードによって再構築されつつあるのだ。

最終的に、より賢いアルゴリズムを持つ者が、AI文明を駆動する鍵を握ることになる。