3行でいうと

  • IEAによると、世界のデータセンターは2024年に約415 TWhの電気を使い、世界の電力の約1.5%でした。
  • 2026年4月の報告では、2025年は約485 TWhで前年から17%増え、2030年には約950 TWhになる見通しです。
  • AI1回あたりの電力は急速に減っているとIEAは書いていますが、使う量が増えて全体は増えています。
  • IEAの数字は推計で、2030年や2035年は、幅のあるシナリオの一つです。

この記事は公式・一次資料を読んでまとめたものです。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。

先に結論

TWhは「1兆ワット時」で、電力量の単位です。ここでは、大きな電気の量を測る物差し、と考えてください。

たとえ話：24時間つけっぱなしの巨大な工場

データセンターは、AIや動画、ネットのサービスを動かすコンピューターを、大量に詰めた建物です。24時間、止まらずに動きます。電気で動くコンピューターが熱を出すので、冷やす機械も動き続けます。

小さな町工場なら、街の電気で足ります。ところが、AI向けの大きなデータセンターは、一つで10万世帯分の電気を使います。工場を何十もまとめて、一か所に建てるようなものです。電気を引くのも、冷やすのも、簡単ではありません。

なぜAIは電気を使うのか

IEAの報告書の説明を、順に並べます。

1. 計算する部品が、電気を食う

データセンターの電気の約6割は、サーバー（計算するコンピューター）が使います。AIの計算は、主にGPUという部品で行われます。IEAによると、最新で最も強力なGPU1個の最大定格電力は約1,000ワットで、トースター1台ほどです。大きなAIの学習には、これを数万個使います。

2. 学習にも、使うときにも、電気が要る

IEAの推計では、GPT-4の学習には約2万5千個のGPUが約14週間使われ、合計で約42.4 GWh（ギガワット時）の電気が要りました。これは、先進国の約2万8,500世帯の1日分の電気を、約14週間使い続けた量にあたる、という計算です。GWhは1TWhの1,000分の1です。これは外部の推計を使ったIEAの計算で、実際の数字は公表されていません。

AIに質問するときにも、同じような部品が動きます。IEAは、テスト条件の推計として、次の数字を挙げています。

「実際の製品は、もっと効率がよいかもしれないが、各社の電力の情報が少なく、評価しにくい」とIEA自身が書いています。

3. 冷やす電気と、設備の電気

データセンターの電気のうち、冷却は、効率のよい大規模な施設で約7%、効率の低い企業の施設では30%を超えます。電気を使う効率の目安に「PUE」があります。施設全体の電気を、コンピューター機器の電気で割った値で、1に近いほど無駄が少ないことになります。IEAは、企業の施設で約2、大規模なハイパースケール施設で1.15未満、と書いています。

4. 大きさが違う

IEAによると、従来型のデータセンターは10〜25 MW（メガワット）ほどです。AI向けの大規模な施設は100 MW以上で、年間の電力量は10万世帯分に相当します。いま建設中の最大のものは、その約20倍（約200万世帯分）になります。

数字で見る：IEAの見通し

IEA「Energy and AI」（2025年4月10日）の基本シナリオ（Base Case）です。

世界のデータセンターの電力 世界の電力に占める割合
2024年 約415 TWh 約1.5%
2030年 約945 TWh 3%弱
2035年 約1,200 TWh（シナリオごとの範囲は700〜1,700 TWh） 基本シナリオの割合は、読んだページに記載なし。最も増えるシナリオ（1,700 TWh超）で約4.4%
  • 2017年から年約12%の増加。これは電力全体の伸びの4倍以上の速さです。
  • 2024年から2030年は、年約15%の増加。AI向けのサーバー（accelerated servers）は年約30%、従来型のサーバーは年約9%の増加です。
  • 2024年の地域別の割合は、米国45%、中国25%、欧州15%です。
  • 2030年までの増加は、米国と中国で世界の増加の約8割近くを占めます。米国では、データセンターが2030年までの電力需要増の半分近くを占めます。
  • 日本は2024年に20 TWh未満（日本の電力の約2%）で、2030年までに約15 TWh（80%）増える、とIEAは推計しています。

2026年4月の続報（Key Questions on Energy and AI）

IEAは2026年4月16日に、続報の報告書と報道発表を出しました。

  • 2025年のデータセンターの電力は485 TWh、前年比17%増。AI向けのデータセンターは50%増。世界の電力需要の伸び（約3%）を大きく上回りました。
  • 2030年には、全体で約950 TWh（世界の約3%）に倍増し、AI向けのデータセンターは3倍になる見通しです。
  • 制約も指摘されています。電力網へのつなぎ込み、許認可、機器の供給が詰まっていて、高帯域メモリー（HBM）の不足は少なくとも2027年末まで続く見込みです。ガスタービンの発注は2025年に70%増えました。
  • 大手テクノロジー企業5社の設備投資は、2025年に4,000億ドルを超え、2026年にさらに約75%増える見込み、とIEAの発表にあります（IEAの報道発表にある数字です。各社の個別の発表は確認していません）。
  • AI1回の作業あたりの電力は、近年、年に10分の1以下のペースで下がっている、と書かれています。ただし、推論をたくさん使う使い方や動画の生成、AIエージェントなど、電力を食う使い方が全体を押し上げます。

くらしや仕事への影響

見立てです。AIを使う私たち自身の電気代に、すぐ響く話ではないと思います。むしろ問題になるのは、データセンターが集まる地域で、電力網や発電所の整備が追いつくかどうかです。IEAも、米国の半分近くの容量が5つの地域に集中していて、地域の電力市場で大きな割合になる、と書いています。

見立てです。「AIは電気を食う」と「1回あたりは減っている」は、両方とも公式の数字です。どちらか一方だけ見ると、判断を誤りやすいと思います。

気をつけること

出典

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