
何が起きたか
8日、Huang Youyuan氏は中国が再エネを導入しすぎたと述べ、Pang Haitian氏はAIが風力・太陽光を予測できると語った。
なぜ重要か
両氏は、中国が既に構築したエネルギーを管理する手段としてAIを位置づけ、余剰能力は行き詰まりではなく対処可能な問題だとの見方を示した。中国で再エネ余剰をAIが管理する動きは、国内の風力・太陽光発電企業にとって参考になる可能性がある。
注目点
BTRのHuang氏は、AI自体が大量かつ安定した電力供給を必要とし、エネルギーは計算の安全性の保証だと指摘。電力の消費と管理のバランスがAIによる解決策の試金石となる。
誰に効くか中国の再生可能エネルギー事業者と電力網管理者は、風力・太陽光の出力を予測しパネル保守を自動化するAIツールから利益を得る可能性があり、エネルギー集約型のデータセンター建設事業者にとっては、電力需要が解決策の一部として再定義されるかもしれない。
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マカオでのパネル討論は、アジアの他の地域におけるエネルギーの不安を背景に開かれた。米国とイランの戦争がホルムズ海峡を封鎖して以来、アジアの輸入国は新たな石油とLNGの供給源を必死に探してきた。これに対し中国は別の問題を抱える。市場が必要とする以上にクリーンエネルギーインフラを建設してきたのだ。
その規模は注目に値する。国際エネルギー機関によると、中国は2030年までに導入される再生可能エネルギー容量全体の60%を占める見通しで、7月には太陽光が石炭を抜いて中国最大の導入済み発電容量源となった。Jinko SolarのDaniel Liu氏は、再生可能エネルギーが昨年の中国の電力需要増加を事実上すべて賄ったと述べた。パネリストの主張は、AIがその余剰の一部を吸収・管理できるというものだ。計算のために大量かつ安定した電力を消費し、変動する風力・太陽光の出力を予測する両面で役立つ。
これが余剰能力をどこまで解決するかは、AIによる予測と自動保守が、余剰の再生可能エネルギーを実際に大規模でより活用可能にできるかどうかにかかっていそうだ。中国のクリーンエネルギー事業者と、東南アジアに移転するデータセンター建設事業者にとっての問いは、マカオで示されたツールが試験プロジェクトから標準的な実務に移るかどうかだ。
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