AIモデルの学習は“電気”で動くエンジンです。
膨大な演算を続けるには安定した電力が欠かせません。あなたの作るサービスも、裏側では電力とのせめぎ合いが起きています。

電力とAIの現実

AIの訓練（学習）とは、大量データを使ってモデルを調整する工程です。推論とは、その学習済みモデルが予測や判断を行うことを指します。
訓練は計算量が大きく、電力コストが直接費用に反映されます。クラウドのGPUを何日も回すと、電気代が馬鹿になりません。
同時に消費電力は環境負荷にも直結します。だから研究者や企業は、計算効率の改善や省エネ技術を急いでいます。

例えるなら、AIは高性能スポーツカーで、電力はそのガソリンです。ガソリンが高くなったり、供給が止まったりすれば、レースには勝てません。

中国のエネルギー投資が示すもの

最近のデータは、中国のエネルギー設備投資が拡大していると示しています。発電所や送電網の増強は、AIを大量に稼働させる基盤となります。
地政学的には、米中のAI競争と結びついて注目されています。電力インフラを強化することで、ある国がAIの