論文の概要: AI for AI: Optimizing Additional Infrastructure Build-out to Power Artificial Intelligence Data Centers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.08166v1
- Date: Tue, 08 Sep 2026 02:55:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.559389
- Title: AI for AI: Optimizing Additional Infrastructure Build-out to Power Artificial Intelligence Data Centers
- Title（参考訳）: AI for AI: 人工知能データセンタへの追加インフラストラクチャ構築の最適化
- Abstract要約: データセンターからの電力需要の急激な増加は、電力価格の上昇につながっている。
我々は、この現象を理解するために、データセンターの負荷増加、利用可能な生成能力、市場浄化価格をリンクするフレームワークを開発する。
この分析はデータセンターのビルアウトにおける中心的な課題を浮き彫りにしている: 急激な需要増加が新しい世代の必要性を増大させたとしても、負荷予測、開発実行リスク、過剰建設能力による価値の共食いは、電力価格を安定させるために必要なペースで投資するインセンティブを弱める可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.13843953705695
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The twenty-first century's transformative technology, artificial intelligence, is increasingly constrained by the twentieth century's transformative technology, the electricity grid. Rapid growth in electricity demand from data centers is leading to higher electricity prices, without a compensating supply-side response. We develop a framework linking data-center load growth, available generation capacity, and market-clearing prices to understand this phenomenon. We first analyze a deterministic model to show how differing estimates of demand and supply growth rates affect prices. We then model the expansion of new data centers and their associated electricity demand, together with build-outs of new electricity supply, as stochastic processes,resulting in probabilistic distributions of supply, demand, and prices rather than a single forecast. Finally, we formulate generation expansion as a stochastic control problem in which a revenue-maximizing investor dynamically chooses the intensity of supply-side investments. The analysis highlights a central challenge of the data-center build-out: even when rapid demand growth increases the need for new generation, the uncertainties related to load forecasts, development execution risks, and value cannibalization from overbuilding capacity may weaken incentives to invest at the pace required to keep electricity prices stable.
- Abstract（参考訳）: 21世紀の変革的技術である人工知能は、20世紀の変革的技術である電力網によってますます制約されている。
データセンターからの電力需要の急激な増加は、供給側の反応を補うことなく、電力価格の上昇につながっている。
我々は、この現象を理解するために、データセンターの負荷増加、利用可能な生成能力、市場浄化価格をリンクするフレームワークを開発する。
まず、需要と供給の伸び率の差が価格にどのように影響するかを示す決定論的モデルを分析する。
そして、我々は、新しいデータセンターとそれに関連する電力需要の拡大と、新しい電力供給のビルドアウトを確率的プロセスとしてモデル化し、単一予測ではなく、供給、需要、価格の確率的分布を論じる。
最後に、収益を最大化する投資家が供給側投資の強度を動的に選択する確率的制御問題として生成拡大を定式化する。
この分析はデータセンターのビルアウトにおける中心的な課題を浮き彫りにしている: 急激な需要増加が新世代の必要性を増大させたとしても、負荷予測、開発実行リスク、過剰建設能力による価値共食いに関連する不確実性は、電力価格を安定させるために必要なペースで投資するインセンティブを弱める可能性がある。
関連論文リスト
- Analysing drivers and interdependencies in European electricity markets using XAI [0.08594140167290097]
本稿では、ディープニューラルネットワーク(DNN)と説明可能な人工知能(XAI)技術を組み合わせて、39の欧州入札ゾーンにおける電力価格の決定要因を分析する。
この分析は、再生可能エネルギー源、特に太陽は、総発電におけるシェアが低いにもかかわらず、価格形成において不均等に重要な役割を担っていると特定している。
さらに、完全に統合された市場の対実的なシナリオを単一の価格で探究するために、EU全体の総合電気市場が構築されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-17T14:32:39Z) - From Barrier to Bridge: The Case for AI Data Center/Power Grid Co-Design [6.39525307115435]
シングル・ハイパースケールの訓練キャンパスは中規模都市に匹敵するパワーを引き出すことができる。
本稿では,計算・電力インフラの絡み合いは,暗黙の共存から明示的な共同開発への移行を必要とすることを論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-04T19:08:43Z) - Efficiency vs Demand in AI Electricity: Implications for Post-AGI Scaling [26.59464335718656]
私たちは、AIサービスの成長と、計算エネルギーの強度と経済的なドライバーの時間とを合わせた米国シナリオを実行します。
サービス成長は電力需要に線形に変換されない。その結果は効率トラジェクトリと需要応答性に依存する。
継続的な効率の改善により、AIの電力需要は依然として緩やかまたは飽和しているため、収入主導の需要が19世紀半ばまでに支配的になる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-11T07:50:00Z) - Improving AI Efficiency in Data Centres by Power Dynamic Response [74.12165648170894]
近年、人工知能(AI)の着実に成長が加速し、洗練されたモデルの開発が進められている。
AIの潜在能力を最大限に活用するためには、堅牢で信頼性の高い電力インフラの確保が不可欠だ。
しかし、AIデータセンターは電力に非常に飢えており、彼らの電力管理の問題が注目されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-13T08:08:21Z) - Information Retrieval in the Age of Generative AI: The RGB Model [77.96475639967431]
本稿では,生成型AIツールの利用の増加に伴って生じる複雑な情報ダイナミクスについて,新たな定量的アプローチを提案する。
本稿では,新たなトピックに応答して情報の生成,索引付け,普及を特徴付けるモデルを提案する。
以上の結果から,AI導入の急激なペースとユーザ依存度の増加は,不正確な情報拡散のリスクを増大させる可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-29T10:21:40Z) - Optimal Scheduling of Electric Vehicle Charging with Deep Reinforcement
Learning considering End Users Flexibility [1.3812010983144802]
本研究は、Deep Reinforcement Learning、より具体的にはDeep Q-Networks (DQN)を用いて、家庭のEVコスト削減課金政策を、タイム・オブ・ユース関税方式で識別することを目的とする。
新しいエンドユーザーフレキシビリティ・ポテンシャル報酬は、ソーラー発電の家庭がアルゴリズムの訓練とテストに使われている歴史的データ分析から推測される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-13T12:07:36Z) - High Resolution Modeling and Analysis of Cryptocurrency Mining's Impact
on Power Grids: Carbon Footprint, Reliability, and Electricity Price [2.285928372124628]
本稿では, テキサスグリッドの炭素フットプリント, グリッド信頼性, 電力市場価格に対する負荷の3要素的影響について検討する。
マイニング負荷の柔軟性は、電力不足や市場の混乱を著しく軽減できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-29T06:30:22Z) - Machine learning applications for electricity market agent-based models:
A systematic literature review [68.8204255655161]
エージェントベースのシミュレーションは、電気市場のダイナミクスをよりよく理解するために使用される。
エージェントベースのモデルは、機械学習と人工知能を統合する機会を提供する。
我々は、エージェントベースの電気市場モデルに適用された機械学習に焦点を当てた2016年から2021年の間に発行された55の論文をレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-05T14:52:26Z) - The impact of online machine-learning methods on long-term investment
decisions and generator utilization in electricity markets [69.68068088508505]
電力需要プロファイルを24時間以内に予測するために,オフライン11とオンライン5の学習アルゴリズムが与える影響を調査した。
最良オフラインアルゴリズムと比較して,オンラインアルゴリズムを用いて平均絶対誤差を30%削減できることを示した。
また,予測精度の大きな誤差は,17年間の投資に不均等な誤差があることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-07T11:28:54Z) - Demand-Side Scheduling Based on Multi-Agent Deep Actor-Critic Learning
for Smart Grids [56.35173057183362]
家庭用家電をネットでスケジュールできるスマートメーターが各家庭に備わっている需要側エネルギー管理の問題点を考察する。
目標は、リアルタイムの料金体系の下で全体のコストを最小化することです。
マルコフゲームとしてスマートグリッド環境の定式化を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-05T07:32:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。