この論文は、生成AIの急速な普及によるデータセンターの電力需要急増を背景に、大手テクノロジー企業が原子力発電に巨額投資を進めている理由とその戦略的課題を分析している。
1. 背景と現状
- 電力需要の急増
生成AIの計算処理は従来のウェブ技術よりも桁違いに電力を消費し、米国データセンターの電力消費は2018年の76TWhから2023年には173TWhに倍増（全米消費の1.9％→4.4％）。 - 大手IT企業の動き
メタ、アマゾン、マイクロソフト、グーグルが相次いで原子力発電の長期契約や原子炉建設支援に着手。狙いはカーボンフリーで安定した電源を長期確保すること。
2. 双方の課題
電力会社（原子力事業者）の課題
- 原子力発電所は建設に8年、巨額投資が必要で、稼働タイミングを需要のピークに合わせるのが極めて難しい。
- 需要予測の誤りは過剰設備や稼働率低下のリスクを生む。
テクノロジー企業（AI企業）の課題
- データセンター完成時に電力供給が間に合わないと設備が無駄に。
- AI需要の将来性やプロジェクト継続性への不確実性から電力会社が新規投資に慎重。
3. 解決策と事例
課題1解決：「顧客に近づく」
- 原子力事業者がAI企業に物理的・関係的に接近し、需要予測精度を高める。
- 例：タレン・エナジーは原発隣接地にデータセンターを建設→アマゾンに売却し、大口顧客を確保。
課題2解決：「コミットメントを示す」
- AI企業は期限共有だけでなく、長期契約・資金投資・共同インフラ整備で本気度を示す。
- 例：マイクロソフトがスリーマイル島原発1号機の電力を20年間全量購入契約。
4. 戦略的含意
- 両者に共通するカギは「タイミングのマネジメント」。
- 原子力は安定・低炭素・コスト予測可能性で有利だが、巨額投資を正当化するためには需要予測の精度向上と相互の長期的信頼関係が不可欠。
- 投資による長期固定コスト化は、AI企業にとっても将来のコスト安定化メリットがある。
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“Tech Companies, Nuclear Power, and the Problem of Strategic Timing,” HBR.org, June 11, 2025.