「人工知能（AI）サービスに質問を一つ投げかける際に使う電力は、一般的なインターネット検索のおよそ10倍だ。AIを開発する人は性能を考えるが、インフラを担当する人は今や電気を心配している。」
イ・イルジュンNHNクラウド技術事業部長（理事）は26日、ソウル中区ウェスティン朝鮮ホテルで開かれた国内最大のテックカンファレンス「SMARTCLOUD SHOW 2026」で「AI競争は結局、データセンターと電力確保の競争だ」と述べ、こう語った.
イ理事は「AIインフラとデータセンター、AIが変えることへの理解」をテーマにした講演で「過去、データセンターは5〜8メガワット（MW）規模が一般的だったが、最近は60〜100MWを超え、ギガワット（GW）級データセンターまで取り沙汰されている」と述べた。NHNクラウドが最近利用を開始した20MW規模のデータセンターは、人口約10万人のチュンナム・コンジュ市と匹敵する電力を消費する。
AIの拡散はデータセンターの性格も変えている。従来のデータセンターが中央処理装置（CPU）を基盤にウェブ・検索・データベースサービスを処理していたのに対し、AIデータセンターは数千〜数万個のコアで並列演算を行うグラフィックス処理装置（GPU）を中心に運用される。データを原料として「知能」を生産する点で、データセンターが「AI工場」へと変わっているということだ。
問題は最新GPUを購入しても、これを稼働させる施設が不足している点である。従来のデータセンターはラック当たり4〜7キロワット（kW）を供給するよう設計されているが、AI GPUラックには40〜130kWが必要だ。エヌビディアの次世代ベラ・ルービンNVL72はラック1台で約210kWを消費すると見込まれる。
イ理事は「5kW基準で設計された従来のデータセンターに210kWのラックを入れると、従来のラック約40台分が使う電力を1台が独占する」とし、「空間があっても電力と冷却能力が不足して最新AI機器を設置できない状況だ」と説明した。
電力密度が高まるにつれ、空気で熱を冷ます従来の冷却方式も限界に達した。空冷式冷却はラック当たり30〜40kWが事実上の上限だ。これを超える場合、冷却水をチップに直接接触させる「直接チップ冷却（Direct-to-Chip）」が必要となり、今後はサーバーを不導電性液体に浸す液浸冷却も拡大する可能性が大きい。AIデータセンターが、電算室から電力・配管・冷却設備を備えた機械施設へと変わるというわけだ。
立地選定の基準も変わっている。イ理事は「過去には利用者が多い首都圏に近く通信遅延が短い場所を好んだが、今は大規模電力を確保できるかが優先だ」とし、「AI学習はリアルタイム応答速度の重要性が相対的に低く、データセンターを地方に建設する余地も大きい」と述べた。首都圏の電力制約が強まるほど、AIデータセンターの地域分散が加速し得るという意味だ。
グローバルビッグテックが発電事業に近い動きを見せるのも同じ理由だ。マイクロソフト（MS）は米国スリーマイル島原発の再稼働を通じて電力の供給を受けることにし、アマゾンとグーグルは小型モジュール炉（SMR）に投資している。データセンター産業の競争力が、建物やサーバー保有量よりも安定的な電力調達能力に左右される「エネルギー事業」へと移行しているということだ。
イ理事は「世界最大のデータセンター密集地域である米国北バージニアの空室率は0.3%に過ぎず、2027年にはデータセンターが要求する電力の40%が不足するとの見通しも出ている」とし、「資金があっても引き込む電気がなくデータセンターを建てられない時代になった」と語った。
NHNクラウドは2023年に光州国家AIデータセンターを構築したのに続き、ソウル永登浦区ヤンピョンドンで大規模AIクラスター「NHNファクトリーX」を運営している。ファクトリーXにはエヌビディアB200 GPUが7,656枚搭載され、関連事業規模は約1兆100億ウォンである.
イ理事は、企業が巨額の費用を投じて自社AIインフラを構築する前に、クラウドGPUで事業性を検証すべきだと助言した。イ理事は「AIサーバー1台に10億〜15億ウォン以上がかかるが、それだけの価値を創出できるかをまず確認すべきだ」とし、「3カ月から1年ほどクラウドを利用した後に自社投資の是非を決めるのが望ましい」と述べた。
続けて「AI競争力を確保するための投資は続くだろうが、すべての企業がデータセンターを直接建てる必要はない」とし、「今後の要諦は、最も高価なGPUを保有することではなく、電力と冷却コストまで含めてAIインフラをいかに効率的に運用するかになる」と述べた。