何が起きたか
RANDの研究者らは、AIデータセンターのリースのために提供された米国陸軍省の12サイトと、エネルギー省の17サイトを評価し、31の候補地にわたる定量的なエネルギーコストモデルを構築した。その結果、「両省にわたって、ほぼすべての候補サイトが、大規模な新規インフラなしにギガワット規模のデータセンターに電力を供給するのに十分な既存の発電容量を欠いている」ことが判明した。ギガワット規模では、エネルギーインフラのコストはデータセンター建設コストに匹敵し、ステークホルダーによる「Day After」演習では、地域社会の反対やインフラ紛争が「重複する法的、政治的、安全保障上の危機」にエスカレーションする可能性が判明した。本レポートは、エネルギーコスト、系統連系、インフラ readiness に基づいて候補地をランク付けするサイトスクリーニングフレームワークを提案し、各機関に対し、リース募集においてエネルギーを土木建設と並ぶ「対等なワークストリーム」として扱うよう求めている。
なぜ重要か
米国政府が連邦政府所有地をAIインフラ向けに開放する中、これは経営陣や政策リーダーに対し、ギガワット規模のAIデータセンターが実際にどこで（そしてそもそも）実現可能かについて、エビデンスに基づく評価基準を提供するものである。制約条件となるのは面積ではなく、エネルギーである。
必要な対応
RANDのサイト選定フレームワークを、組織が評価している連邦政府所有地やハイパースケールのサイト選定パイプラインにマッピングし、資本を投入する前に、エネルギー独立を前提としたコスト仮定をストレステストすること。