エネルギー投資家が人工知能に乗る方法は？株式に賭ける！

生成的なAI技術（GenAI）が急速に進化する中で、AIトレンドに乗る投資家たちは、かつて静かだった市場の中で焦点を変え、発電所を所有・運営する企業に注目しています。 $モルガン・スタンレー(MS.US)$最新の報告書は、AIの需要の急速な成長と現在の電力インフラの状況を掘り下げ、これまで見過ごされていた投資のホットスポットを強調しています。

AIの持続的な進化、特にGPUのようなハードウェアの効率性の向上により、データセンターでのGenAIアルゴリズムの実行コストは大幅に低下しています。このコスト削減の主な要因は、1）改善されたハードウェアの効率性、2）最適化されたデータセンターの設計、3）規模の経済、4）技術の進歩などです。たとえば、Hopper GPUと比較して、Blackwell GPUは、データセンターでの1テラFLOPあたりの資本コストを約50％削減することが予想されています。

コンピューティングコストの低下は、GenAI技術のデータセンターやクラウドコンピューティングサービス、エッジコンピューティングなど、さまざまな分野での採用拡大を促し、データセンターインフラの拡充を促進することになる。

グローバルデータセンターの電力需要に関するMorgan Stanleyの最新の予測によると、異なる種類の発電に必要な異なる量を含めた場合、ベースラインシナリオでは、2024年と2027年に、グローバルデータセンターの電力需要はそれぞれ約430万MW/hと748万MW/hになる見込みです。これらの数字は、2022年の世界の総電力需要の約2％と4％に相当します。

一方、GenAIからの電力需要の複合年間成長率（CAGR）は2023年から2027年に約105％になると予想されています。同じ期間中、生成的なAIを含めたグローバルデータセンターの電力需要のCAGRは約20％と見積もられています。その結果、電力インフラの成長はGenAIからの電力需要の急増に追い付いていません。

電力インフラの成長を阻む課題には、既存の伝送線の容量不足、複雑な計画や許可手続きによるプロジェクトの遅延、サプライチェーンのボトルネック、新しい技術やイノベーションの必要性、大規模な資本投資、政策や規制環境の変化、大衆の受け入れ問題、地理的および気候的な制約などがあります。

その結果、モルガン・スタンレーは、信頼性の高く効率的な電力ソリューションを提供する企業に焦点を当てることをエネルギー投資家に勧めています。これらの企業は、データセンターの急速な拡大から恩恵を受ける可能性が高いです。同社は、以下のターゲットを特定し、多数の電力会社の目標株価を上げました。