Google x Kairos Power: 次世代原子炉で支えるAI時代の電力供給

Google x Kairos Power: 次世代原子炉で支えるAI時代の電力供給

AI時代の電力革命

データセンター需要
945 TWh
2030年予測
統計データ
AIデータセンターの電力需要は2030年までに945TWh、2020年の2倍超(IEA)。
cloud
データセンター規模
100MW〜1GW
AI対応
技術データ
cloud
大規模DCは100〜300MW、ハイパースケールは1GW超。AIが需要を牽引。
再生可能エネルギー
5〜10%ロス
送電・変動
技術的課題
太陽光・風力は天候依存で不安定、蓄電池コストは200〜300$/kWh。
eco
脱炭素目標
24/7 CFE
Google 2030年
環境目標
eco
Googleの24/7カーボンフリー目標、2030年までに全電力を達成。
SMR供給
500MW
Kairos初期
プロジェクト概要
KairosのSMRは2030年から500MW供給、2035年までに4.5GWに拡張。

AIデータセンターの電力需要は2030年までに945TWhに急増。再生可能エネルギーの不安定さをSMRが補完。GoogleとKairosが脱炭素と安定供給を実現。

AI時代における電力の課題と背景

AIとデータセンターの急激な電力需要増に対応するため、小型モジュール炉(SMR)が注目されています。国際エネルギー機関(IEA)によると、2030年までにデータセンターの電力需要は945TWhに達し、2020年の2倍以上に成長します。特にAI推論・学習の負荷は突発的な電力ピークを引き起こし、従来の再生可能エネルギーだけでは安定供給が困難です。Googleの24/7カーボンフリー目標(2030年達成)を実現するため、Kairos Powerの高温塩冷却炉が鍵を握ります。

詳細データ

infoIEA予測:2020年のデータセンター電力消費は約450TWh、2030年には945TWhに増加。中規模DC(10〜30MW)、大規模DC(100〜300MW)、ハイパースケールDC(500MW〜1GW超)の需要が急増。再生可能エネルギーの送電ロス(5〜10%)や蓄電池コスト(200〜300$/kWh)が課題。

IEAレポート

次世代炉で使われる主要技術

Kairos Powerの高温塩冷却炉は、Flibe塩(リチウム・ベリリウムフッ化物)を使用し、低圧運用で安全性を確保。TRISO燃料は1600℃以上の高温耐性を持ち、メルトダウンリスクを低減します。モジュール式設計により、35MWから500MWまでの柔軟な拡張が可能で、工場製造により建設期間は2〜3年、LCOEは60〜80$/MWhに抑えられます。

技術仕様
  • checkFlibe塩冷却:熱効率40%超、動作温度650℃。
  • checkTRISO燃料:セラミック被覆で耐久性強化。
  • check建設期間:従来型原発(7〜10年)に対し2〜3年。
Kairos技術詳細

規制や制度の動きと対応状況

KairosのHermes炉は2023年にNRCから建設許可を取得(非水冷炉初)。GoogleとのPPA契約で、2030年から500MW供給、2035年までに4.5GWに拡大。DOEのARDPプログラムが6.3億ドルを支援し、2027年の実証炉稼働を後押しします。

規制詳細
  • checkNRC許可:10 CFR Part 50に基づく審査、2023年完了。
  • checkPPA:初期500MW、段階的拡大で4.5GW。
  • checkDOE支援:ARDPで6.3億ドル、NuScaleに9億ドル。
NRC公式

設計思想と開発プロセスの特徴

Flibe塩冷却はCSSのflexboxに似た自動調整、TRISO燃料のデジタル制御はJSのイベントハンドリングに相当。Hermes炉から商業炉への展開は、A/Bテストから本番デプロイに類似し、反復開発で最適化を進めます。

設計アナロジー
  • check冷却系:CSSの`flexbox`でレイアウト自動調整。
  • check制御系:Reactの`useState`に似た動的応答。
  • check展開:ETU 2.0からHermesへの反復開発。
React公式
地域別データセンター電力需要推移
合計:0 TWh
平均:0 TWh
3
進行中のプロジェクト
1
稼働中のテスト炉
2
完了した規制手続き
マイルストーン達成時間分布
合計:0
平均:0
ステークホルダー別会議・報告件数
合計:0
平均:0
SMR炉パフォーマンス
合計:0 %
平均:0 $/MWh

新技術の応用展開と社会実装

KairosのSMRは日本、カナダ、ワシントン州へ展開予定。SMRと再生可能エネルギーのハイブリッドモデルが電力インフラを再構築。AI推論・学習(1GW需要)を支える基盤として、規制緩和や国際標準化が求められます。

展開計画
  • check展開地域:日本(日立/IHI関与)、カナダ(1.2GW計画)。
  • checkハイブリッドモデル:SMR50%+太陽光30%+蓄電池20%。
  • check規制:IAEAのSMR標準化。
OPG公式