EVN は AI とデータセンターの「エネルギー不足」を解決するために何をしているのでしょうか?

ベトナムの電力網は、デジタル経済の急速な成長と人工知能（AI）の発展の波という二重の課題に直面しています。特にデータセンターやAIアプリケーションからの電力需要が急増し、国の電力システムに大きな負担をかけています。同時に、太陽光発電や風力発電といった再生可能エネルギー源の導入により、発電構造も多様化が進んでいます。

このような状況において、効率的かつ持続可能な運用を確保するために、電力網のデジタル化とAIを含む最新技術の適用が緊急の要件となっています。

シュナイダーエレクトリック・ベトナム・カンボジアのドン・マイ・ラム総裁は9月17日午後の記者会見で次のように述べた。写真：組織委員会

AIデータセンターは、数百MWからギガワットに及ぶ膨大な電力を消費します。これは従来のデータセンターの何倍にも相当します。そのため、十分な電力を供給するだけでなく、クリーンで安定した電力を確保することに重点を置いた長期的なエネルギー戦略が必要です。

Credence Researchのレポート「ベトナムの人工知能市場規模と予測2032」によると、2040年までにAIはベトナムの経済に1,300億米ドル以上貢献する可能性があります。

この潜在能力を引き出すには、エネルギーインフラの整備が鍵となります。しかしながら、投資家は依然として電力供給、特に夏のピーク時に発生する可能性のある地域的な不安定性について懸念を抱いています。電気料金に加え、投資家が最も重視するのは、電力供給が安定的かつクリーンであるかどうかです。

これらの課題に対処するため、EVNは主要な技術ソリューションを導入しています。シュナイダーエレクトリックの担当者は、EVNの電力系統運用と管理の最適化を支援するため、幅広いデジタルおよびソフトウェアソリューションを提供していると述べています。その主要な方向性の一つが、分散型電力管理システム（DERMS）の導入です。

このソリューションにより、EVNは風力発電所、太陽光発電所、エネルギー貯蔵システムなど、急速に増加する再生可能エネルギー源を効率的に接続・調整できるようになります。データ分析およびAIプラットフォームと組み合わせることで、システムは予測と運用の最適化を実現し、系統の不均衡リスクを軽減します。

さらに、EVNはエネルギーの節約と効率的な利用も重視しています。シュナイダーエレクトリック・ベトナム・カンボジアのドン・マイ・ラム総裁は、「電力系統の容量を5%増やすよりも、電力を5%節約する方が簡単だ」と述べています。

今後、データセンターは2つの大きな課題に直面するでしょう。それは、効率的な電力利用（設計、設備から運用までを最適化し、AIを活用した電力消費管理）とクリーンな供給（再生可能エネルギーの割合を増やし、第8次電力計画に基づく石炭火力発電の削減、原子力などの新たなエネルギー源の検討）です。これは、COP26におけるベトナムの排出量削減公約とも一致しています。

国会科学技術環境委員会のトラン・ヴァン・カイ副委員長は、今後5年間で世界有数の革新的な大規模企業がベトナムに進出するだろうと断言した。したがって、インフラとエコシステムを十分に整備することが、こうした発展を予測し、それに対応するための前提条件となる。これは、ベトナムにとってデジタル化を推進し、電力網を近代化し、AIとデジタル経済の爆発的な発展に伴う新たな成長段階に備えるための、挑戦であると同時に機会でもある。