データインサイト

単一のデータセンターの電力容量の最高記録は、10か月ごとに倍増している

著者：Axel Campos、Ben Cottier（Epoch AI）

AIデータセンターが使う電力は指数関数的に増えている。2024年半ば以降、IT電力容量で見た最大のAIデータセンターの記録は10か月ごとに倍増している。現在の記録保持者はxAIのColossus 2で、推定950 MWである。

単一のデータセンターの電力容量の最高記録は、10か月ごとに倍増している単一のデータセンターの電力容量の最高記録は、10か月ごとに倍増しているIT電力（MW）101001,00010,00020252026202720282024-07-01 IT電力（MW）：192024-07-19 IT電力（MW）：532024-07-29 IT電力（MW）：792024-08-11 IT電力（MW）：352024-09-02 IT電力（MW）：1392024-09-13 IT電力（MW）：1472024-10-01 IT電力（MW）：852024-11-08 IT電力（MW）：1802024-11-19 IT電力（MW）：792024-11-19 IT電力（MW）：1582024-12-01 IT電力（MW）：1132024-12-31 IT電力（MW）：502025-01-16 IT電力（MW）：812025-01-22 IT電力（MW）：272025-01-28 IT電力（MW）：532025-02-04 IT電力（MW）：1422025-02-04 IT電力（MW）：722025-02-20 IT電力（MW）：17.332025-03-01 IT電力（MW）：1902025-03-01 IT電力（MW）：1302025-03-06 IT電力（MW）：2782025-03-07 IT電力（MW）：772025-03-11 IT電力（MW）：812025-03-16 IT電力（MW）：1582025-04-14 IT電力（MW）：1802025-04-21 IT電力（MW）：1582025-04-29 IT電力（MW）：1742025-05-15 IT電力（MW）：332025-05-31 IT電力（MW）：82025-06-01 IT電力（MW）：47.62025-06-01 IT電力（MW）：2262025-06-03 IT電力（MW）：1902025-06-13 IT電力（MW）：332025-06-15 IT電力（MW）：1582025-06-23 IT電力（MW）：2842025-06-30 IT電力（MW）：1612025-07-01 IT電力（MW）：95.32025-07-01 IT電力（MW）：902025-07-01 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Epoch AIの調査では、2028年までに電力の記録を更新する施設が5つ見つかった。New CarlisleとColossus 2の拡張は2027年初めまでおおむねトレンドに沿うが、その後に続く3施設はトレンドの予測の約半分にとどまる。Epoch AIのデータは2028年までの記録保持施設の大半を捉えていると考えているが、標本数が少なく、電力と時期の推定にも不確実性があるため、電力のトレンドが実際に減速するかどうかははっきりしない。

AGI Hubによる追加

日本の都市と比べる（AGI Hubによる追加）

この節はEpoch AIの原文にはなく、AGI Hubが追加したもの。Epoch AIのフロンティア・データセンター・データベースの施設ごとの電力の推移に、日本の都市が1年間に使う電力の平均を参考線として重ねた。凡例をクリックすると系列の表示を切り替えられ、線にカーソルを合わせる（タップする）と各時点の値が出る。都市の値は環境省「自治体排出量カルテ」の2023年度の電気使用量（推計）を平均電力に換算したもので、年度による振れ幅は±10%程度ある。

AIデータセンター1か所の電力が、大都市1つ分に迫っている主要なAIデータセンターが使う電力の推移。2026年10月以降は各社の計画とEpoch AIの推定その他の施設（ピーク電力100 MW以上）Microsoft Fairwater（ウィスコンシン）OpenAI Stargate（ニューメキシコ）Amazon・Anthropic New CarlisleMeta HyperionxAI Colossus 2OpenAI Stargate（シャクルフォード）OpenAI Stargate（アビリーン）Meta Prometheus05001,0001,5002,0002,5003,0002023202420252026202720282029施設全体の電力（MW）大阪市の平均消費電力（約2,470 MW）名古屋市の平均消費電力（約1,520 MW）福岡市の平均消費電力（約990 MW）計画・推定 →Microsoft Fairwater（ウィスコンシン）2,715 MWOpenAI Stargate（ニューメキシコ）2,450 MWAmazon・Anthropic New Carlisle2,310 MWMeta Hyperion2,203 MWxAI Colossus 22,065 MWOpenAI Stargate（シャクルフォード）1,960 MWOpenAI Stargate（アビリーン）1,180 MWMeta Prometheus1,328 MW電力は冷却なども含む施設全体の値（Epoch AIの推定）。灰色の線はピーク電力100 MW以上のその他の施設。都市・県の値は環境省「自治体排出量カルテ」の2023年度の電気使用量（推計）を、1年間の平均電力に換算したもの。データ：Epoch AI「AI data centers」（2026年10月1日取得）。作図：AGI Hub（Epoch AIの原図にはない追加の図）出典：Epoch AI（CC BY 4.0）・作図：AGI Hub

作図：AGI Hub（Epoch AIの原図ではない）。データ：Epoch AI「AI data centers」（2026年10月1日取得、CC BY 4.0）、環境省「自治体排出量カルテ」。2026年10月以降の値は各社の計画とEpoch AIの推定。

このグラフについて詳しく

IT電力容量で見た最大のデータセンターについて過去のトレンドを推定し、将来のデータセンターに関するEpoch AIの予測と比較した。データは、施設ごとの稼働容量のマイルストーンを時系列で記録したEpoch AIのフロンティア・データセンター（Frontier Data Centers）データセットによる。IT電力とは、チップやサーバーなどのIT機器が利用できる電力容量のことで、冷却などの付帯設備の分は含まない。この値は通常、衛星画像、公開情報、許認可の書類から推定している。

AIの能力にとってより重要なのは計算能力だが、ここでは電力容量に注目した。電力容量は、業界の物理的な建設の進み具合を知る手がかりになるからである。このトレンドには、業界が直面し、乗り越えていく地域ごとの物理的な制約が反映されている。

分析のコードはこちらで公開している。

データ（原文・英語）

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Epoch AI の許可を得た非公式の日本語訳です。原文とデータ：Epoch AI（CC BY 4.0）。翻訳とグラフ：AGI Hub。このサイトについて

非公式の日本語訳公式ページ（英語）：epoch.ai/data-insights/frontier-data-center-power