PJMのデータセンター電力コストが231億ドルに達するも、料金支払者には還元されない可能性

地域市場の独立監視機関によると、PJMのデータセンター電力コストは、3回の容量オークションを通じて231億ドルに達しました。これらのコストは、既存および予測されるデータセンター需要によって発生した電力供給事業者への支払いを表しています。PJMの管轄地域全体の顧客は、2028年5月までオークション結果による負担を引き続き吸収することになります。

この調査結果により、よく知られたテクノロジーの話題が、公共料金をめぐる争いへと変わりました。Amazon、Google、Meta、Microsoft、OpenAI、Oracle、xAIは、自社のインフラによって家庭の電気料金が上昇することはないと約束しています。しかし、計画中の施設の多くが稼働を開始する前から、コストの一部はすでに地域電力市場に組み込まれています。

中心的な争点は、AIインフラがより多くの電力を必要とするかどうかではなくなりました。既存の市場ルールによって、それぞれのコストを誰が発生させたのかを特定し、その当事者に適切に請求できるかどうかです。州の規制当局は将来の料金体系を再設計できますが、完了済みのオークションを容易に取り消したり、電力供給事業者への支払いがすでに確定した資金を回収したりすることはできません。

PJMのデータセンター電力コストはすでに確定している

231億ドルという数字は、家庭の請求書に直接課される単一の全米規模の追加料金ではなく、地域容量市場のコストを示しています。

PJM Interconnectionは、13州の全域または一部とDistrict of Columbiaにまたがる卸電力市場を調整しています。その管轄地域には、全米最大のデータセンター集積地であるNorthern Virginiaのほか、Pennsylvania、Ohio、Marylandの主要市場が含まれます。

PJMは、数年後に十分な発電資源を確保できるよう、容量オークションを実施しています。容量支払いは、需要が高い時期に電力を供給できるよう待機する発電事業者に対する対価です。最終的に顧客が、公益事業者や競争的電力供給事業者を通じてこれらの支払いを負担します。

PJMの独立市場監視機関であるMonitoring Analyticsは、予測されるデータセンター需要が3回の容量オークションに与えた影響を調査しました。その推計によると、既存および予測されるデータセンター負荷を含めたことで、システムコストは合計231億ドル増加しました。

この調査結果は、すべての金額がすでに家庭の請求書に反映されたことを意味するものではありません。容量コストが卸売契約、州が承認した料金、公益事業者の請求スケジュールを通じて転嫁される速度はそれぞれ異なります。しかし、オークションによる支払い義務は現実に存在し、規制当局がより良い政策を採用した後でも、単純に取り消すことはできません。

市場監視機関は、大規模なデータセンターの増加が重大な影響をもたらしており、顧客は2028年5月までそのコストを負担すると述べました。また、送電費用、エネルギー価格、将来の容量オークションを通じて、さらなる影響が生じる可能性も警告しています。

その規模は2025年により明確になりました。PJMにおける卸電力コストの総額は、前年の435億ドルから670億ドルに増加しました。容量コストは262パーセント上昇し、卸売コスト全体に占める割合も6.5パーセントから約16パーセントへ拡大しました。

エネルギーコストも上昇し、送電費用も増加し続けました。すべてのカテゴリーに影響を与えた要因がデータセンターだけだったわけではありません。燃料価格、発電所の廃止、送電制約、市場ルールも最終的な数値に影響しました。

それでもMonitoring Analyticsは、容量市場のコスト増加の主因として、予測されるデータセンター負荷を挙げました。同社の容量市場分析では、PJMが利用可能な容量と予備力目標との間の差が拡大していることも明らかになりました。

この差は、2026～2027年の供給年度では約210メガワットでした。2027～2028年には約6,520メガワットまで拡大しました。予備率が低下すると、ますます希少になる容量を市場が確保しなければならないため、追加需要への対応コストが高くなります。

これらの結果は、PJM以外にとっても重要です。この地域は、大規模なコンピューティングプロジェクトが、遅々として進まない発電所開発や制約のある送電インフラと衝突したときに何が起きるのかを早期に示しています。

このコストは、タイミングに関する重要な問題も浮き彫りにしています。データセンターは、その想定需要がすでに電力網計画に影響を与えた後でも、発表、延期、規模変更、中止される可能性があります。一方、電力市場における支払い義務は、当初の予測が変わった後も残ることが少なくありません。

この不一致こそが、資金の回収が難しい理由です。規制当局は将来の投資負担を異なる形で配分できますが、すでにシステム内で転嫁されているオークション費用は、すべての顧客に電力を供給するためのコストの一部となっています。

AIの電力需要が電力網の予測を書き換えている理由

データセンターにより、全米の電力需要が約20年間比較的横ばいだった後、公益事業者は持続的な電力需要の増加を前提に計画することを迫られています。

AIシステムには、専用プロセッサーの大規模クラスター、冷却設備、ネットワーク機器、バックアップシステムが必要です。需要が比較的予測可能な形で増減する家庭やオフィスとは異なり、これらの施設は継続的に電力を消費する可能性があります。

Department of Energyの報告によると、米国のデータセンターは2023年に約176テラワット時の電力を使用しました。これは全米の総電力消費量の約4.4パーセントに相当し、2014年の58テラワット時から増加しています。

Lawrence Berkeley National Laboratoryによる最新の評価では、さらに大幅な増加が予測されています。その基準ケースでは、2030年のデータセンター消費電力量を649テラワット時と推計しており、全米の電力使用量の約11.8パーセントに相当します。

同研究所のシナリオは、578～782テラワット時の範囲です。この違いは、チップ出荷数、サーバー利用率、ハードウェアの寿命、AI機器のアイドル時の消費電力によって生じます。

これらは予測であり、確実な結果ではありません。しかし公益事業者は、どのシナリオが現実になるか誰にも分からない段階で、投資判断を下さなければなりません。新しい発電所や送電プロジェクトでは、許認可、資金調達、建設に数年かかる場合があります。

この不確実性は、相反する2つのリスクを生みます。建設不足になれば、電力網の容量が不足し、顧客が信頼性の問題にさらされる可能性があります。過剰に建設すれば、想定していた顧客がいなくなった後もコストだけが残る施設、すなわち座礁資産が生じる可能性があります。

最新のエネルギー使用量予測は、どちらのリスクも机上の空論ではない理由を示しています。下限のシナリオでさえ、国全体で発電・供給しなければならない電力量が大きく変化することを示唆しています。

Dallas Federal Reserveのワーキングペーパーも、異なる手法を用いて同様の結論に達しました。研究者たちは、米国本土の卸売市場全体を対象に、1時間ごとの電力配分をモデル化しました。

その推計によると、既存のデータセンターはすでに全米の平均卸電力価格を3～5パーセント押し上げています。主要なデータセンター集積地域では、その影響が大幅に大きくなりました。

中程度の建設シナリオでは、2028年までに卸電力価格が20パーセント上昇する可能性があるとモデルは予測しました。高稼働率シナリオでは、50パーセント近い上昇となりました。

これらの推計を、家庭の電気料金が確実に上昇するという意味で捉えるべきではありません。小売価格には、配電、送電、税金、既存契約、州規制当局の決定も含まれます。卸売価格の変化を転嫁する方法は公益事業者ごとに異なります。

しかし、この卸売価格モデルは、データセンターの集中度が重要であるという見方を強めています。大規模施設が余剰発電能力の近くに立地する場合よりも、供給制約のある市場に参入する場合のほうが大きな圧力を生みます。

また、データセンター運営事業者は、家庭よりも容易に電力使用量を変更できます。施設間でコンピューティング処理を移動したり、重要な時間帯の処理量を減らしたり、バッテリーや予備発電設備を利用したりできます。

契約によって実質的な需要削減に対価が支払われる場合、この柔軟性は電力網に利益をもたらします。一方で、少数のシステム需要ピーク時における顧客の需要を料金が強く重視する場合、コスト配分が複雑になることもあります。

こうした時間帯を避ける施設は、特定のコストについて割り当てられる負担を減らせる可能性があります。しかし、その施設に予想される年間を通じた需要が、発電設備、変電所、送電線の建設判断に影響している場合もあります。

家庭の顧客には、これに匹敵する柔軟性がほとんどありません。家庭は電力需要を別の州へ移したり、個別料金を交渉したりすることはできません。また、電力網が逼迫している間も、暖房、冷房、調理、医療上の需要は続きます。

したがって、規制上の課題は総エネルギー消費量を測定するだけにとどまりません。当局は、それぞれの顧客がどの投資を発生させたのか、共有設備の改良から誰が利益を得るのか、予測が外れた場合のリスクを誰が負うのかを判断しなければなりません。

本当の争点は電力使用量ではなくコスト配分

主な争点は、自社分の費用を負担するというテクノロジー企業の約束と、インフラコストを多くの顧客に日常的に分散させる公益事業のルールとの対立です。

規制対象の公益事業者は、承認された費用を料金から回収します。州の委員会は、発電所、送電線、変電所、燃料、保守、人件費、購入電力を審査します。そのうえで、これらのコストを家庭用、商業用、産業用の顧客区分に配分します。

特定の顧客だけに明確に対応する投資もあります。新しいデータセンターを近隣の変電所に接続する短い送電線が分かりやすい例です。規制当局は、その専用接続の費用を開発事業者に負担させることができます。

共有インフラの場合はより困難です。新しい送電線はデータセンターをきっかけに建設されたとしても、その後、周辺地域の信頼性向上に役立つ可能性があります。1つのプロジェクトのために建設された発電所も、より広範なシステムに電力を供給できます。

公益事業者と開発事業者は、こうした幅広い利益がコスト分担を正当化すると主張できます。一方、消費者擁護団体は、新たな産業用負荷がなければ、そのプロジェクト自体が存在しなかったと反論できます。

プロジェクトが経済開発インセンティブを受ける場合、争いはさらに複雑になります。州の指導者は、建設支出、税収、テクノロジー投資を重視する可能性があります。こうした目標が、手頃な電気料金を維持するという委員会の義務と必ずしも一致するわけではありません。

2026年3月、主要テクノロジー企業7社が連邦政府のRatepayer Protection Pledgeに署名しました。各社は、新たな電源を建設、持ち込み、または購入し、データセンターに必要な供給設備の改良費用を負担すると約束しました。

この誓約は、個別の料金体系を設け、最終的に企業がすべての電力を使用するかどうかにかかわらず、インフラ費用を支払うことも求めています。この最後の約束は、公益事業者が建設を開始した後にプロジェクトが放棄されるリスクに対処するものです。

これらの原則は重要ですが、誓約だけで公共料金が変わるわけではありません。州の委員会は、これらの約束を料金表、契約、最低支払額、担保要件、撤退時の負担金へと具体化しなければなりません。

料金表とは、顧客区分ごとに規制当局が承認した価格とサービス条件の一式です。その詳細によって、データセンターが直接接続費用だけを負担するのか、それともより広範な発電・送電設備の拡張費用も負担するのかが決まります。

Brookingsの研究者は、個別料金表がほかの顧客を保護するための実行可能な枠組みになると主張しました。また、その執行は州議会、州知事、公益事業委員会にかかっていることも強調しました。

彼らの料金支払者保護に関する検証は、中心的な逆転を浮き彫りにしています。産業界と政府は望ましい結果について大筋で合意していますが、その実現は依然として既存の制度に委ねられています。

Microsoftが2026年にネバダ州で示した提案は、より詳細な制度がどのようなものになり得るかを示している。この枠組みでは、インフラを顧客負担分と、より広範な系統便益分に分ける。

プロジェクト固有の資産は公開一覧に掲載される。大口顧客は、前払いまたは継続的な設備料金を通じて支払うことができる。顧客が早期に撤退した場合、未履行の債務は撤退時の支払いで賄われる。

この提案では、開発事業者が別の供給事業者から発電力を調達することも認められる。認定された供給力は電力会社の計画に組み込むことができ、重複建設の可能性を低減できる。

しかし、このアプローチにも見解の相違が生じる余地は残る。規制当局は、ある資産がいつ系統全体に便益をもたらすのか、またその費用のどの程度を一般料金ベースに算入すべきかを判断しなければならない。

変電所は当初、プロジェクト固有のインフラとして建設されても、後に他の顧客にも役立つようになる場合がある。逆に、共有資産とされる設備が、その稼働期間の大半にわたり、主として民間のコンピューティング・キャンパスを支えることもあり得る。

したがって、データセンターは公平な負担分を支払うべきだと言うだけでは、この争いは解決できない。電力会社が資本を投じる前、そして政治的圧力によって審議記録が歪められる前に、規制当局はその負担分を定義するルールを整備する必要がある。

柔軟なデータセンターは電力網を支援できる一方、料金問題を複雑にもする

需要の柔軟性はピーク時の負荷を軽減できるが、顧客がすでに負担したインフラ費用を自動的に回収できるわけではない。

電力システムは、一定期間内にネットワークが供給しなければならない最大消費量であるピーク需要を基準に設計されている。そのピークを回避できれば、稼働頻度の低い発電設備やネットワーク容量の必要性を減らせる。

データセンターには、そのための手段がいくつかある。運営事業者は、緊急性の低い計算処理を遅らせたり、ワークロードを別の地域へ移したり、バッテリーを使用したり、プロセッサーの稼働を一時的に抑えたりできる。

施設によっては、信頼性確保のために非常用発電機も備えている。環境許可と電力網の規則で認められている場合、こうした設備は緊急時に系統を支援できる。

この柔軟性には実質的な経済価値がある。供給逼迫時に確実に需要を削減する顧客に対し、ピーク需要に全面的に寄与したかのような料金を課すべきではない。

問題は、限定的な測定によって顧客の影響の一部しか捉えられない場合に生じる。データセンターは特定のピーク時間帯を回避できても、新規インフラの整備に用いられる長期需要予測を押し上げている可能性がある。

たとえば、電力会社は施設の予想契約需要に基づいて発電計画を立てることがある。地域市場も、その負荷が数年後にも存在するとの予想に基づいて供給力を調達する可能性がある。

運営事業者が適切なタイミングで需要を抑制すれば、一部の需要連動型料金を引き下げられる。しかし、それによって過去の計画決定や、その背後にある資金調達上の約束が消えるわけではない。

規制当局は、運用上の柔軟性とインフラに対する責任を区別しなければならない。前者は特定の日に顧客がどう行動するかに関わり、後者は電力会社がなぜ長寿命の資産を建設したかに関わる。

適切に設計された料金制度なら、両者を混同することなく、それぞれの行動に報いることができる。検証済みの需要削減に対して対価を支払いつつ、プロジェクトに供給するために建設された設備については最低支払額を維持できる。

テイク・オア・ペイ条項は、その選択肢の一つである。実際の消費量が合意された量を下回っても、顧客に一定量のサービス料金の支払いを義務付ける。

長期契約、前払い負担金、撤退料金も同様の目的を果たし得る。いずれの仕組みも、未使用のインフラが一般顧客の負担になることを防ごうとするものだ。

しかし、より強固な契約には別のトレードオフが生じる。要件が厳格すぎれば、運営事業者は独立型電力システムを構築したり、より緩い規則を提示する地域を選んだりする可能性がある。

こうした競争は、州による保護を弱めかねない。知事は投資を求め、電力会社は新たな需要を求め、テクノロジー企業はより迅速な系統接続を求める。住宅顧客が通常このプロセスに参加する際の窓口となるのは、限られたリソースしか持たない小規模な公益擁護機関である。

電力会社やハイパースケーラーは、エンジニア、エコノミスト、弁護士、料金設計の専門家を雇うことができる。一般家庭は間接的に参加するにとどまり、個々の前提に異議を唱えるために必要な情報を得られることはほとんどない。

規制手続きも進行が遅い。委員会が一般料金案件を承認するのは、電力会社が資産の計画を開始してから数年後になる場合がある。その時点では、投資を中止する方が完成させるより高くつく可能性がある。

この時間的優位性は、PJMのデータセンター電力費用の回収が困難な理由の一端を説明している。市場はすでに、予測需要に一部基づく供給力確保の約束に対して供給事業者へ支払いを行っている。

将来のデータセンター向け料金制度は、新たな負担転嫁を防げるかもしれない。しかし、すでに完了したすべての供給力オークションの受益者を遡って特定したり、旧契約下にある施設に返済を求めたりすることはできない。

したがって、最も信頼性の高い政策対応は二つの層を組み合わせることである。地域市場の改革では、大規模な新規負荷を供給力計画にどう組み込むかに対処しなければならない。州の料金制度では、電力会社が地域インフラの費用をどう回収するかを規定しなければならない。

一方の層だけを修正しても、費用転嫁の別の経路が残る。データセンターは専用変電所の費用を負担していても、地域の供給力価格に影響を及ぼし得る。また、供給力を独自に確保しながら、配電網の増強費用を一般料金ベースに残すこともできる。

231億ドルという主張には重要な限界がある

この注目を集める数字は重大な意味を持つが、米国のあらゆる電気料金に対するすべてのデータセンターの影響を完全に測る指標として扱うべきではない。

第一に、この推計は米国全体ではなく、PJM市場を対象としている。PJMは広大で経済的に重要な地域を網羅しているが、その供給力規則や供給制約が全国共通というわけではない。

テキサス州では異なる卸電力市場の構造が採用されている。他の地域では、垂直統合型電力会社、相対契約、または異なる供給力確保の仕組みへの依存度が高い。

第二に、この推計は特定のオークションにおける系統費用の増加を測定したものである。住宅顧客からテクノロジー企業へ直接移転された現金を算出したものではない。

商業・産業顧客も電気料金を支払う。オークション費用が各顧客区分にどう転嫁されるかは、州の政策、小売契約、電力会社の構造によって決まる。

第三に、市場監視機関の推計は反実仮想に依存している。分析者は、既存および予測されるデータセンター需要がなかった場合に、オークション価格と取引量がどうなっていたかを算出しなければならない。

この手法は標準的な経済分析だが、前提は重要である。発電供給、発電所の廃止、予備力要件、市場規則の変化によって、推計される差は変わり得る。

第四に、データセンター向けに建設されたインフラの一部は、公共的な便益を生み出す可能性がある。新たな送電設備は混雑を緩和でき、追加の発電設備は、より広範な市場で利用可能なら信頼性を向上させられる。

大口顧客は、既存の固定費をより多くの電力販売量に分散させる効果もある。十分な供給力がある系統にデータセンターが参入し、適切な料金を支払えば、他の顧客も恩恵を受けられる。

Amazonは、価格が上昇した地域においても、概してデータセンターが料金上昇の原因ではなかったとする委託調査を引用している。同社はまた、一部の供給区域では需要の増加が住宅向け平均料金を引き下げ得るとする電力会社の予測も示している。

2026年の学術論文も、全米の歴史的記録について同様に懐疑的な結論に達した。2015年から2024年にかけて、データセンターが平均小売料金をわずかに引き下げたと推計している。

この調査結果は、PJMのオークション分析を直接否定するものではない。各研究は、異なる期間、地理的範囲、市場メカニズム、成果指標を検証している。

過去のデータは、現在AI向けに提案されているキャンパスより小規模だった世代の施設も反映している。全国平均では、供給制約のある地域市場での急激な上昇が見えなくなる可能性がある。

Dallas Fedのモデルは、まさにそのパターンを示した。全米平均の卸売価格への影響は、主要なデータセンター集積地域より小さかった。

したがって、どちらの主張にも有用な情報が含まれ得る。データセンターは、余剰インフラを利用し、新規費用を確実に負担する場合、平均料金を引き下げられる。一方、急速な成長が供給制約と衝突する場合には、価格を押し上げる可能性がある。

重要な変数は「データセンター」という呼称ではない。立地、時期、稼働率、契約上の約束、市場設計が影響を決定する。

発表されたプロジェクトが実際に稼働するかどうかも不確実である。開発事業者は一つの候補地を選ぶ前に複数の場所を検討することが多い。また電力会社は、提案されたすべてのキャンパスを建設することのない顧客から、重複した申請を受ける場合もある。

計画担当者がすべての申請を確定需要として扱えば、将来の必要量を過大評価しかねない。正当なプロジェクトを過度に割り引けば、系統の準備が不足する可能性がある。

その結果として整備されるインフラの寿命は、AIハードウェアのサイクルよりはるかに長い。発電所や送電線は数十年にわたり稼働できる一方、コンピューティングの経済性は数年以内に変化し得る。

効率の向上により、AIタスク一件当たりに必要な電力は減少する可能性がある。一方、計算処理が安価になり、より広く利用可能になることで利用量が増え、その効果を相殺する可能性もある。

こうした不確実性は、自信に満ちた予測よりも、執行可能な契約が必要であることを示している。新規インフラを要請する顧客は、自らの予測が外れるリスクの大部分を負うべきである。

また、231億ドルを全米に関する最終的な結論として提示すべきでないことも示している。この数字は、前例のない負荷増加に対応するルールを完成させる前に、ある主要市場がすでに高額な約束を行ってしまったことを示す証拠として理解する方が適切である。

料金負担者が保護されているかを示す三つのシグナル

次の段階を左右するのは、再び繰り返される自主的な約束ではなく、執行可能な市場規則である。

第一のシグナルは、市場監視機関に対するPJMの対応である。Monitoring Analyticsは、データセンターの供給力需要を通常の供給力オークションから切り離すことを提案している。

このアプローチでは、新たなデータセンター需要は専用オークションと長期契約を通じて新規発電力を調達する。十分な供給が利用できない場合、施設は需要抑制の対象となる。

PJMは、これらの問題がステークホルダー・プロセスを通じて検討されていると述べている。提案は、州際卸電力市場を監督するFederal Energy Regulatory Commissionに提出される見込みである。

新規負荷と新規供給を結び付ける規則は、将来の費用を抑制できるという主張を強める。既存顧客が資金を負担する広範なセーフティネットは、その主張を弱める。

第二のシグナルは、州が実効性のある最低支払額を伴う大規模負荷向けの個別料金制度を承認するかどうかである。Microsoftのネバダ州料金制度案は、その詳細な試金石の一つとなる。

規制当局は、プロジェクト固有資産の追跡、契約需要、担保、撤退料金、共有便益の扱いを精査すべきである。料金制度の名称よりも、こうした条項の方がはるかに重要だ。

最も強力な規則では、利用量が予測を下回った場合にも支払いを義務付ける。また、顧客が資金を負担した資産が、透明性のある審査なしに一般料金ベースへひそかに算入されることも防ぐ。

第三のシグナルは、予測需要と実際の稼働需要との差である。規制当局は、提案された負荷、締結済み契約、建設の進捗、実際の消費量、中止されたプロジェクトについての公開報告を求める必要がある。

その差が縮小すれば、電力会社が信頼できる約束に基づいて計画していることを示す。その差が拡大すれば、顧客が投機的な申請のためのインフラ費用を負担しているという警告になる。

同じ報告では、新規発電によって供給される供給力の量も明示すべきである。既存の供給を顧客間で単に移すだけでは、根本的な不足は解決しない。

これらのシグナルは、異なる機関を通じて具体化していく。FERCは卸売市場に関する決定を担い、州の委員会は小売料金制度を承認し、地方当局は多くの許認可や優遇措置を扱う。

この分断こそが、負担の回収を依然として極めて困難にしている理由です。単一の規制当局だけでは、チップの購入から家庭の請求書に至るまで、データセンターにかかるあらゆるコストを追跡できません。

PJMにおけるデータセンターの電力コストは、オークション成立後に対応することの代償も示しています。この地域は将来のルールを改善できますが、すでに確定した義務は2028年5月まで継続します。

家庭や中小企業にとって最も有効な行動は、企業のサステナビリティに関する発表ではなく、公益事業委員会の審理を注視することです。料金審査や料金表に関する審理記録には、最終的に誰が支払うかを決定する条件が記載されています。

テクノロジーの購入者にとって、この問題はAIの総コスト計算に含めるべきものです。クラウドサービスは、利用料金の背後に電力インフラを隠すことはできても、経済からそのコストを消し去ることはできません。

AIプロジェクトを評価する企業は、コンピューティング能力がどこに設置され、電力がどのような契約で調達され、地域の顧客がインフラリスクを負担するのかをプロバイダーに確認すべきです。こうした問いは、許認可、信頼性、長期的なサービスの可用性にますます影響を及ぼしています。

231億ドルという調査結果は、すべてのデータセンターが消費者に害を及ぼす証拠ではありません。需要が、公益事業のルールに保護策が組み込まれるよりも速く電力市場へ流入し得ることの証拠です。

次の試金石は明確です。規制当局は建設開始前に将来のコスト負担を割り当てるのでしょうか。それとも、約束が後戻りできなくなってから、家庭が再びその負担に気づくことになるのでしょうか。