AIの進化はものすごいスピードで進んでいるけれど、その裏側で現れてきたのが「冷却問題」だ。
今やAIチップは5年間で4倍もパワフルになり、同時に発生する熱量も爆発的に増えた。
NVIDIAのH100 GPU1基だけでも700ワット。
その数千台を並べる現場では、途方もない熱が積み上がる。
そうなると、データセンター自体がまるで巨大なサウナみたいな状況になり、機器を冷やすために膨大なエネルギーと費用がかかる。
そして、どれだけハードを増強しても、効率化しても、「ジェボンズ・パラドックス」の通り、全体の消費エネルギーは逆に増え続けてしまっている。
こうした背景から、大手テック企業の視線は冷涼な北極圏――グリーンランドのような場所へ向いている。
自然の寒さを利用して冷却コストを抑え、より多くの計算インフラを確保する戦略だ。
石油時代に中東や砂漠、工業化社会での炭鉱のように、現代は「常に寒い土地」が希少な資源となる。
実際、トランプがグリーンランド買収を持ち出した背景にも、データインフラやその主権を巡る計算があったと考えると、地政学は今も生きていると感じる。
一方で、こんな動きには大きな課題もつきまとう。
現地のインフラ構築による環境負荷、先住民や生態系への影響、さらには「デジタル植民地主義」と呼ばれるような批判も現れている。
また、冷却や電力の問題からいっそ宇宙へ――という発想も出てきた。
LEO（低軌道）は絶対零度近く、熱を放射で逃がしやすい環境。
スペースXのようなロケット企業の技術革新で、SFのようだった「軌道上データセンター」が現実味を帯びてきている。
ただそれも、ケスラーシンドローム（宇宙ゴミの連鎖的増殖）への不安は大きい。
万一、軌道上のデータセンター同士が衝突すれば、人類の宇宙開発自体数世代にわたって停止しかねないようなリスクがある。
AIの革命って、結局は純粋なサイバー空間というより、電力や土地、熱処理、地理的優位性の取り合い――ものすごく物理的な現実との戦いだって改めて気づかされる。
スエズ運河で物流が制された19世紀から、21世紀では知能のフローを支配するため、北極圏の氷河や宇宙の真空という極限環境まで舞台が移っているのだ。
計算するという行為一つが、地球の裏側の氷を溶かし、夜の空の景色さえも変えていく。
これではフィジカルAIの普及は夢のまた夢なのかもしれない。
