論文の概要: Concentrated siting of AI data centers drives regional power-system stress under rising global compute demand
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06198v1
- Date: Fri, 13 Mar 2026 01:37:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-12 18:41:08.621962
- Title: Concentrated siting of AI data centers drives regional power-system stress under rising global compute demand
- Title（参考訳）: AIデータセンターの集中シットは、グローバルな計算需要が増大する中で、地域電力システムのストレスを加速させる
- Authors: Danbo Chen, Zijun Zhou, Yongyang Cai, Jiahong Qin, Ani Katchova, Lei Chen,
- Abstract要約: 生成人工知能(AI)の急速な普及は、グローバルな計算需要が前例のない成長を遂げている。
本研究では,2025年から2030年までのAI駆動型データセンターの電力フットプリントを予測するためのAI-エネルギー結合フレームワークを提案する。
結果は、新しいAIインフラが北米、西ヨーロッパ、アジア太平洋に集中していることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.704153660325998
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid rise of generative artificial intelligence (AI) is driving unprecedented growth in global computational demand, placing increasing pressure on electricity systems. This study introduces an AI-energy coupling framework that combines large language models (LLMs)-based analysis of corporate, policy, and media data with quantitative energy-system modeling to forecast the electricity footprint of AI-driven data centers from 2025 to 2030. Results show that the new AI infrastructure is highly concentrated in North America, Western Europe, and the Asia-Pacific, which together account for more than 90% of projected compute capacity. Aggregate electricity consumption by the six leading firms is projected to increase from roughly 118 TWh in 2024 to between 239 TWh and 295 TWh by 2030, equivalent to about 1% of global power demand. Regions such as Oregon, Virginia, and Ireland may experience high Power Stress Index (PSI) values exceeding 0.25, indicating local grid vulnerability, whereas diversified systems such as those in Texas and Japan can absorb new loads more effectively. These findings demonstrate that AI infrastructure is evolving from a marginal digital service into a structural component of power-system dynamics, underscoring the need for anticipatory planning that aligns computational growth with renewable expansion and grid resilience.
- Abstract（参考訳）: 発電人工知能(AI)の急速な普及は、世界の計算需要が前例のない成長を遂げ、電力システムへの圧力が高まっている。
本研究では,企業,政策,メディアデータの大規模言語モデル(LLM)に基づく分析と定量的エネルギーシステムモデリングを組み合わせて,2025年から2030年までのAI駆動データセンターの電力フットプリントを予測するAI-エネルギー結合フレームワークを提案する。
結果は、新しいAIインフラストラクチャが北米、西ヨーロッパ、アジア太平洋に集中していることを示しています。
6社の電力消費は2024年の約118 TWhから2030年までに239 TWhから295 TWhへと増加し、世界の電力需要の約1%に相当すると予想されている。
オレゴン州、バージニア州、アイルランドなどの地域では、電力ストレス指数(PSI)が0.25を超えると、局所的なグリッドの脆弱性を示す可能性があるが、テキサスや日本のような多様化したシステムは、新しい負荷をより効果的に吸収することができる。
これらの結果は、AIインフラストラクチャが、限界デジタルサービスから、電力システムダイナミクスの構造的なコンポーネントへと進化していることを示し、計算成長と再生可能拡張とグリッドレジリエンスとを整合させる予測計画の必要性を浮き彫りにしている。
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