AIサービスを拡大するには電力・銅・精錬設備も必要です

AIを作ることと運用すること

2011年、マーク・アンドリーセンはウォール・ストリート・ジャーナルに「ソフトウェアが世界を食べている」という文章を書きました。映画、流通など様々な産業でソフトウェア企業が既存の事業のやり方を変えるだろうという主張でした。開発ツールとクラウドのおかげでサービスを始めるコストが下がった点も根拠として挙げていました。

最近『エコノミスト』誌に掲載された、パウル・アハライトナー元ドイツ銀行監査役会議長のコラムは物理的な資源に注目しています。AIでソフトウェアを作りやすくなるほど、エネルギー、鉱物、製造設備の重要性が増すという主張です。私はこの視点をきっかけに、電力、銅、精錬分野の資料を調べてみました。

コードを早く作っても残る仕事があります

ソフトウェア事業には開発力とデプロイ基盤が必要です。ここに顧客を理解し、サービスを安定的に運用する能力も加わらなければなりません。コードの量だけで競争力を説明するのは難しいです。

AIはコード草案を作ったり修正したりする一部の作業を手伝ってくれます。自然言語で欲しい機能を説明しながら開発する「バイブコーディング」も、こうした変化の中から生まれた表現です。ただし、要件を定め、エラーとセキュリティを検証し、既存システムに接続する作業には依然として人と費用がかかります。

AIサービスを運用する際にはまた別の制約があります。サーバーを置く空間と電力、設備に使われる素材が必要です。ソフトウェアを作る速度が速くなっても、こうした資源を確保する日程まで一緒に短くなるわけではありません。

エネルギー：2030年のデータセンター電力需要は945TWhと予測

IEAが2025年4月に発表した報告書は、世界のデータセンターの電力消費が2024年の約415TWhから2030年には約945TWhへと2倍以上に増えると予測しました。当時の日本の年間電力消費と同程度の規模です。1TWhは10億kWhです。この数値はAI以外のサービスも含むデータセンター全体の予測であり、IEAはAIを最大の需要増加要因と見ています。

アメリカでは2030年までに、データセンターがアルミニウム・鉄鋼・セメント・化学製品などエネルギー集約型製品の生産を合わせたよりも多くの電力を使うと予想されています。すべての製造業の電力消費を上回るという意味ではありません。地域ごとにデータセンターが集中すると、電力供給の負担がさらに大きくなる可能性があります。

電力網への接続にも時間がかかります。IEAは関連するリスクを解消できなければ、計画されているデータセンタープロジェクトの約20%が遅延しうると見ています。先進国で新しい送電線を建設するには4〜8年かかることもあります。こうした予測はAI導入のスピードや効率改善などによって変わりますが、サーバーを購入するだけでは運用の準備が終わらないことを示しています。

銅の需要に合わせて供給も増やせるでしょうか

電力設備を増やすには素材も必要です。銅は配線や電気機器に広く使われる代表的な素材です。

S&Pグローバルの2026年1月の報告書『Copper in the Age of AI』は、世界の銅需要が2025年の約2,800万トンから2040年には4,200万トンへと50%増えると予測しました。供給を十分に拡大できなければ、2040年に年間約1,000万トンが不足する可能性があるという分析です。

供給拡大には時間がかかります。報告書は新しい銅鉱山が発見から本格生産まで平均17年かかると説明しています。既存の鉱山で採掘される鉱石中の銅の含有率が下がっていることも負担です。同じ量を得るにはより多くの鉱石を処理しなければならないからです。

需要はAIだけで増えているわけではありません。データセンターや送配電網、電気自動車、再生可能エネルギー設備、防衛産業がそろって銅を必要としています。S&Pグローバルは電気自動車の平均銅使用量を内燃機関車の約2.9倍と推定しています。

ファイルをもう一部コピーすることと、銅をもう1トン生産することでは費用構造が違います。銅は採掘し、加工し、運搬しなければなりません。だからといって、すべての配線に必ず銅だけを使わなければならないわけではありません。一部の用途では代替素材や銅の使用量を減らす設計も可能です。需給の見通しは、こうした変化やリサイクル、新規鉱山への投資も併せて考慮しながら読む必要があります。

鉱山を確保した後にも加工設備が必要です

私が特に注目したのは加工と精錬です。鉱石を確保した後は、必要な元素を分離し、産業で使える品質に仕上げなければなりません。この作業を任せられる場所が少ないと、鉱山が複数の国にあっても供給を自由に変えることは難しくなります。

IEAの2025年の分析によると、磁石に使われるレアアースであるネオジム・プラセオジム・ジスプロシウム・テルビウムの2024年の生産において、中国の比率は採掘が約60%、分離・精錬が約91%でした。焼結レアアース永久磁石の生産比率は約94%でした。レアアース全体やすべての磁石をひとまとめにした数値ではありません。

他の鉱物も同様の問題を抱えています。IEAが調べた戦略鉱物20種のうち19種で中国が最大の精錬国であり、平均市場シェアは70%でした。

中国は2025年4月、一部のレアアースおよび関連する金属・磁石などに輸出規制を導入しました。同年10月には、関連する設備・技術と、中国産の素材や技術を使用した海外製品にまで規制範囲を広げる措置を発表しました。

ただし、10月に発表された措置は、11月7日の公告により2026年11月10日まで実施が停止されました。2026年3月現在は、4月の規制とその後停止された措置を区別する必要があります。発表と猶予が繰り返されること自体も、供給計画を立てる企業にとっては不確実性です。

精錬施設を他国に作ることは、設備の購入だけでは終わりません。工程を運営する人材と原料、副産物の処理施設、製品を買ってくれる顧客が必要です。供給元を多様に確保するには、こうした条件に時間をかけて投資しなければなりません。

Oswarldの視点

このコラムを最初に読んだときは、「またハードウェアが重要になるという話か」と思いました。半導体不足のときも、新型コロナウイルスでサプライチェーンが揺らいだときも、似たような主張を聞いたことがあるからです。

今回注目したのは、AIがソフトウェア開発を助ける変化と設備需要の増加を併せて見ている点です。作ることが容易になれば、実際にサービスを運用しようとする需要も増える可能性があります。そのとき、電力や素材を適時に確保する能力が事業の実行スピードに影響を与えると思います。

テクノロジー企業が自らをソフトウェア会社としてのみ規定すると、電力・用地・設備の問題を過小評価しがちです。クラウドサービスも実際のデータセンターで動いていますし、AIモデルを実行する機器にも電力が必要だからです。自社設備を持っていなくても、供給不足や価格変動の影響をサービス料金や利用上限という形で受ける可能性があります。

私はこの変化を、ソフトウェアの競争力が失われるという意味には読んでいません。どんな問題を解決するかを定め、信頼できる製品として実現する能力は変わらず必要です。ここに、安定的な電力と設備を確保できるかも併せて問うべきだという考えに近いです。

韓国では、蓄積された製造力をどう活用するかが重要だと見ています。韓国の半導体生産、台湾のファウンドリ、日本の素材・装置のように、それぞれ強みのある分野があります。こうした力には長年の現場経験と投資が注ぎ込まれています。既存の強みを維持しながら、必要な素材と電力を安定的に確保できるかが課題です。

AI事業のスケジュールに一緒に組み込むべきもの

AIサービスを拡張しようとする企業なら、モデルと開発人材に加えて、必要な演算量を賄う設備と電力をいつ確保できるかも確認しておく必要があります。自ら鉱山や発電所を所有する必要はありませんが、供給が遅れた際に費用と日程がどう変わるかは把握しておかなければならないからです。

私はこれからAI事業を見るとき、電力網接続のスケジュール、主要設備の納期、代替供給元も併せて確認しようと思います。コードが準備できる時点と、サービスを安定的に運用できる時点との間にどれほどの差があるのか、気になるようになりました。

参考資料と関連リンク

• Paul Achleitner、Economic power is returning to the physical realm、The Economist、2026年3月10日。この文章の出発点となったコラムです。
• IEA、Energy and AI、2025年4月。データセンターの電力需要と電力網接続の遅延予測の出典です。
• S&P Global、Copper in the Age of AI: The Challenges of Electrification、2026年1月。銅需要と条件付き供給不足の予測を掲載しています。
• Marc Andreessen、Why Software Is Eating the World、2011年8月20日。ソフトウェアを活用した事業のやり方の変化と、下がった創業コストを説明した文章です。
• IEA、With new export controls on critical minerals, supply concentration risks become reality、2025年10月23日。鉱物別の加工集中度と当時の輸出規制措置を分析しています。
• 中国商務部・海関総署、2025年第70号公告、2025年11月7日。10月に発表された措置の実施停止とその期間を確認できます。

筆者アン・グァンソプ（安光涉）は世宗大学校経営学科教授であり、INLEVEL9のリードコンサルタントである。大学では経営データ管理、ビジネスアナリティクスなど統計およびデータ分析を教える一方、現場ではGTM戦略とAI戦略コンサルティングを率い、技術とビジネスの接点を設計している。AI対話システムの記憶アーキテクチャ（HEMA）の研究で学術論文を発表しており、毎日グローバルなAI論文をキュレーションするDaily Arxivプロジェクトを運営している。高麗大学校技術経営専門大学院修士課程とKMBAを修了した。著書に『思考を委ねる人々：ホモ・ブレインレス』がある。

著者 アン・グァンソプ（Oswarld） は世宗大学校 兼任教授、INLEVEL9 戦略コンサルタントです。経歴、研究、著書、最近の活動は著者紹介で更新しています。 最近の活動 · 2026年7月：HEMA-2: A Consolidation-Aware Tri-Memory Architecture with Multi-Channel Scheduling for Lifelong Conversational AI。