政府が2029年までに8.4ギガワット（GW）規模の人工知能（AI）データセンターを建設すると明らかにし、電力確保が重要課題として浮上した。専門家は電力をどこからどう調達するかだけでなく、調達した電力をデータセンター内でどう配電し冷却するかもボトルネックだとみている。
政府は6月、「韓国大跳躍3大メガプロジェクト」を発表し、SK 5GW、GS 2.4GW、NAVER 1GWなど、1段階として合計8.4GW規模のAIデータセンターを構築すると明らかにした。長期的には全体規模を18.4GWまで拡大し、電力と用水供給、立地分散、国産電力・冷却ソリューションの実証まで支援する計画である。
AIデータセンターが既存データセンターと異なる点は、サーバーラック1台が消費する電力が急速に大きくなることにある。サーバーラックはグラフィックス処理装置（GPU）と中央処理装置（CPU）、メモリー、記憶装置が入ったサーバーの集合体だ。既存の低電圧電源構造ではラック電力が大きくなるほど電流と発熱、電力損失の負担もともに大きくなる。発電所からデータセンターまで続く外部電力網、データセンター内でGPUまでつながる内部の電力伝送構造、いわゆる「電気の道」を併せて検証すべきだという指摘が出る理由である。
◇ ラック1台で1MWの電力…既存の「48Vの電気の道」には限界
イ・ジョンホ亜洲大学機械工学科教授は「最近エヌビディアはGPUチップを1枚ずつ売るのではなくラックで売っている」と述べ、「現在のAIサーバーラックの電力は約150kW水準で、次世代には600kW、長期的にはラック1台が1MW級まで大きくなり得る」と語った。
現在サーバーラックで広く使われる48V電源構造は電圧が低く設計に慣れていて安全性が高いという利点がある。しかし同じ電力を送るとき電圧が低いと電流が大きくなる。ラック1台に100kWの電力を供給するには48V構造では2000Aを超える電流が必要だ。ラック電力が600kW、1MWと大きくなるほど、より大きな電流が必要になり、配線と発熱、電力損失の負担が増す。
先月オンライン論文プレプリントサイト「アーカイブ（arXiv）」に公開された論文も同じ問題を指摘した。イ・サンフィ高麗大学教授らが参加した国際研究チームは、AI作業の増加でデータセンターの電力需要と瞬間電流の変動、熱負担が大きくなっており、既存の48Vサーバーラック電源構造と低電圧交流配電方式が限界に突き当たる可能性があると分析した。
研究チームは代案として、ラック内部電圧を400Vまたは800V級に高める方式、データセンター内部の配電を直流中心に変える方式、電力網とデータセンターを中電圧固体変圧器で接続する方式を示した。固体変圧器は既存の変圧器より電力電子装置を多用し、電圧変換と電力の流れをきめ細かく制御する技術である。電圧を上げれば同じ電力をより小さな電流で送ることができ、直流配電は電力変換段階を減らして損失を下げられる。
ただしこのような設計転換は、まだ研究と実証がさらに必要な段階だ。データセンターは24時間止まらずに稼働しなければならない施設である以上、高電圧直流配電を使うには、故障時にどこで電気を遮断するか、感電と火災をどう防ぐか、接地をどう行うか、長期間の運転でも安定的かを検証しなければならない。研究チームも次世代電力構造のボトルネックとして、保護・故障対応、接地、標準化、長期信頼性、熱・電気同時設計、デジタルツインに基づく検証を挙げた。
◇ ラック当たりの電力が大きくなれば冷却も再設計…実証基盤も課題
AIデータセンターの電気の道が変われば熱管理も同時に変わる。GPUが消費する電力の相当部分が熱に変わるためだ。イ教授は「GPUは通常85度前後以下で運用されてこそ本来の性能を発揮できるが、電力消費が大きくなるほど熱も同時に増える」とし、「携帯電話を長く使うと熱くなるのと同じ原理だ」と語った。
既存のデータセンターは冷たい空気をサーバールームに送り込んで熱を逃がす空冷式冷却を主に用いてきたが、AIサーバーに要する電力が高まるにつれ、冷却も空冷式から液体冷却へと重心が移っている。液体冷却は水や絶縁性冷却液をチップの近くに流して熱を取り除く方式で、空気より効率的に熱を移せる。
次世代AIチップに要する電力がさらに高まるにつれ、冷却装置をチップの近く、さらにはチップ内部や半導体パッケージ内に入れる技術が必要になっている。キム・ソンジンKAIST機械工学科教授は「液体冷却は今も使用しているが、冷却装置をチップ内部に内蔵させるためにインテル、HPなど複数の企業が技術を開発中だ」とし、「まだ技術が成熟しておらず時間がかかるだろう。大面積で複数のチップと冷却装置を統合するのは容易ではない」と説明した。
国内で新たな電力伝達・冷却構造を実際に検証できるかどうかも変数だ。AIデータセンターはサーバーラック、電力供給装置、冷却装置を別々に差し替える設備ではない。サーバー製造会社が定めたラック構造に合わせて電力供給と冷却装置が付く。
イ・ジョンホ教授は「韓国がAIデータセンターをやると言っているが、中身が抜けている」と述べ、「冷却に必要な要素技術は作れるが、全体システムやサーバー・ラック技術を作る会社が国内にない」と語った。さらに「実質的にAIデータセンターを整えるとしても、望む方式で整えることは現時点ではほぼ不可能だ」とした。
◇ 外の電気の道も変数…再生可能エネルギー・送電網の速度がカギ
AIデータセンター外の電力網の問題も残っている。カナダのカルガリー大学の研究チームは、AIデータセンターの急速な増加が電力総量だけでなく、電力使用の場所と時間、電力の変動性の問題を同時に大きくすると分析した。さらに、データセンター負荷が特定地域に集中するとクリーンエネルギー拡充の速度を上回り、電力網の柔軟性と信頼性、炭素排出の問題が同時に大きくなり得るということだ。
イ・ユス淑実大学エネルギー政策・技術融合学科教授も、ホナムの再生可能エネルギーをAIデータセンターに活用する構想は慎重に見るべきだと指摘した。イ教授は「AI学習作業は大規模GPUが同時に稼働しなければならないため、24時間安定的に電力を供給しなければならない」とし、「再生可能エネルギーに原発や液化天然ガス（LNG）といった電源が複合的に入らなければ容易ではない」と述べた。
送電網構築の速度も変数だ。イ教授は「国内には発電所から長距離で電力を送る方式が多く、送電網構築の速度が重要だ」と述べ、「送電網工事には住民受容性と費用、工期の遅延問題が付きまとう」と語った。続けて「データセンター構築の時点と電力供給の時点が合うかは不確実だ」とし、「全体として改めて点検する必要がある」とした。
参考資料
arXiv（2026）、DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.25095
arXiv（2026）、DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.21064