中国、全国電力網へのAI統合を加速

中国がエネルギー転換を加速する中、人工知能は政策枠組みを超え、電力の実際の生成・配分・消費を変革し始め、日常業務に影響を及ぼしつつある。

中国北部の赤峰にある施設がこの変革を体現している。このプラントは隣接する風力・太陽光発電設備からの電力のみを用いて水素とアンモニアを製造する。主要ネットワークではなく孤立したマイクログリッドで稼働するこの方式は、クリーンエネルギーの利点とともに特有の課題をもたらす：再生可能エネルギーの出力は気象条件によって変動するのだ。

安定した生産を維持するため、同施設ではエンビジョン社が開発したAI制御プラットフォームを導入。固定生産スケジュールを廃止し、風力・太陽光発電量の変化に応じて動的に操業を調整する。ロイター通信が報じたところでは、エンビジョンの張健水素技術責任者は、このAIを「電力供給と産業需要をシームレスに同期させるオーケストラの指揮者」に例えた。

プラットフォームは強風時に余剰電力を活用するため自動で生産量を増やし、風速低下時には送電網への負荷を軽減するため生産を抑制する。張氏によれば、これにより再生可能エネルギーの変動性にもかかわらずプラントの高効率運転が実現される。

こうした取り組みは、鉄鋼や海運など脱炭素化が困難な分野の重要燃料とされる水素・アンモニア戦略において中国にとって極めて重要だ。同時に、膨大な再生可能エネルギーを国家電力網に統合する複雑化に対応するため、AIを活用するというより広範な野心を反映している。

学者は気候目標達成におけるAIの潜在的役割を強調する。低炭素転換を専門とする東南大学の鄭賽娜准教授は、排出量監視から需給予測までAIの応用範囲が広範だと指摘する。ただし、電力消費量の多いデータセンターに起因するAI自体の膨大なエネルギー消費についても警鐘を鳴らしている。

中国は新規風力・太陽光発電設備で世界をリードする一方、この容量を効率的に統合することは困難だ。トリビウム・チャイナのコーリー・コムズ氏は、AIが現在、電力網の柔軟性と応答性を高める重要なツールとして広く認識されていると指摘する。

この視点は昨年9月に発表された国家「AI＋エネルギー」戦略で確固たるものとなった。同政策はAIとエネルギー分野の緊密な連携を促進し、電力網管理・発電・産業応用に特化した大規模モデルの活用を提唱。2027年までに多数のパイロットプロジェクトを立ち上げ、100以上のシナリオでAIを試験運用し、2030年までに世界トップクラスのAI・エネルギー統合を目指す。

コムズ氏は、汎用AIではなく風力発電所の最適化や系統負荷のバランス調整といった特定タスク向け専門ツールに重点が置かれている点を指摘する。この焦点は米国のアプローチとは異なり、上海のCEIBS（中欧国際工商学院）の胡広州教授によれば、米国は基礎的な大規模言語モデルへの投資をより多く注いでいるという。

需要予測は即効性のある応用例だ。西安交通大学・リバプール大学の方魯瑞教授は、停電防止には送電網の完璧なリアルタイムバランスが不可欠だと説明する。再生可能エネルギーの出力と消費量をAIが精密に予測することで、送電事業者は効果的な計画立案が可能となり、エネルギー貯蔵や石炭火力ピーク発電所への依存度低減を実現できる。

初期導入が進んでいる。上海市の仮想発電所は、データセンター、ビル管理システム、EV充電器など数十の分散型資産を統合した協調ネットワークだ。8月の試験運用では、ピーク需要から160メガワット以上を削減することに成功した。これは小規模石炭火力発電所の出力に匹敵する。

コムズ氏は、発電が分散化・変動化する中でこうしたシステムが不可欠だと強調する。「予測分析と新たなデータへの迅速な適応が可能な堅牢なシステムが必要だ」と述べた。

電力網を超え、中国は国家炭素市場におけるAI活用も模索中だ。同市場は電力・鉄鋼・セメント・アルミニウムなど高排出産業の3,000社以上を規制しており、これらは国内排出量の60％超を占める。アデルフィ研究所の陳志斌氏は、AIが排出量データの検証、排出権配分の最適化、企業の炭素関連コスト理解促進を支援できると指摘する。

しかし機会には増大するリスクが伴う。研究によれば、2030年までに中国のAIデータセンターの電力消費量は年間1000テラワット時を超え、日本の現在の総消費量に匹敵する見込みだ。同セクターのライフサイクル排出量は急増し、中国の2030年炭素目標達成後にピークに達すると予測されている。

この研究に携わる中国人民大学の博士課程研究員、熊奇陽氏は、この要因を中国の石炭火力への依存継続にあると指摘する。クリーンエネルギーへの移行が加速しなければ、抑制されないAIの成長が気候目標を損なう恐れがあると警告している。

規制当局も対応を始めている。2024年の行動計画では、データセンターに対しエネルギー効率の向上と再生可能エネルギー消費量の年間10％増加を義務付けた。さらに、風力・太陽光資源が豊富な西部地域での新規施設建設を奨励する政策も導入されている。

事業者も革新を進めている。上海沖では海水冷却でエネルギーと淡水使用量を削減する水中データセンターの稼働準備が進む。開発元の海浪雲（ハイランユン）は、同施設が主に洋上風力発電所から電力を調達し、成功すれば他の地域への展開も検討すると表明している。

AIのエネルギー需要が急増しているにもかかわらず、熊氏は戦略的に導入すれば排出量への正味の影響は依然としてプラスになり得ると主張する。重工業、電力システム、炭素市場の最適化を通じて、AIは政策立案者が対処すべき新たな複雑性を生み出す一方で、中国の脱炭素化にとって不可欠なツールであり続ける可能性がある。

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