Luxor EnergyとBentausによると、AI推論GPUは、テキサス州の電力網に関連する出力抑制シグナルを受けて、通常の約25%まで消費電力を0.5秒未満で削減した。

これは、電力を大量に消費するAI業界が成長を続ける中、AIインフラが電力需要により柔軟に対応できる可能性を示す初期テストとなった。

このテストでは、Luxor EnergyのQualified Scheduling EntityとBentausの電力オーケストレーションソフトウェア「Ziani」が生成したシグナルを使用した。両社によると、このプロセスは500ミリ秒未満で完了した。両社がThe Latentに共有した声明では、ソフトウェアが消費電力を段階的に下げる間、GPUはチェックポイントの作成、一時停止、再開が可能だったため、推論ワークロードは中断なく継続したと説明している。

「勝者となるのは、電力網の安定化に貢献するデータセンターだ」

ERCOTの4CP制度では、送電コストの配分を決めるため、6月から9月までの夏季における需要ピークの時間帯が用いられる。そのため、大口電力ユーザーは、こうしたピーク時間帯に消費量を削減することで送電料金の負担を抑えられる。これにより、データセンター事業者には、AIワークロードを電力網の状況により敏感に反応させるインセンティブが生じる可能性がある。ERCOTなどの電力網運用者は、大口電力ユーザーに消費電力の削減や調整を促す金銭的インセンティブを提供するプログラムも用意している。

Luxor EnergyとBentausは現在、この技術を追加の液冷アクセラレーターシステムや次世代GPUプラットフォームに拡張するとともに、ラックスケールのアーキテクチャーに向けた開発を進めている。両社はまた、推論やトークン生成のワークロードを実行するクラスターを電力プログラムに参加させた場合の収益性への影響を調査しており、ERCOTのEmergency Response Serviceを含む追加のプログラムへの参加を目指している。

LuxorのCOO、Ethan Vera氏は、「市場では2つのトレンドが収束している。AIデータセンターが総電力に占める割合を急速に拡大させている一方で、業界自体も成熟しつつある」と述べた。「そうした将来において勝者となるのは、電力網の安定化に貢献し、電力プログラムを通じてその対価を得るデータセンターだ」