米マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが2026年に学術誌iScienceへ発表した論文によると、人工知能需要の急増に伴うデータセンターの電力消費を非ピーク時間帯へシフトさせることで、電力系統運用コストの大幅削減が実現可能となる。本研究は2030年までに全米データセンターの約82％が導入されると見られるテキサス、中大西洋地域、西部連系網を対象に電力系統モデルを用いたシミュレーションを実施した。固定費負担の分散と需要平準化の効果を分析した結果、総消費電力の20から50％を時間帯移動させれば、テキサスで最大5％、中大西洋で4％、西部で2％の電力コスト削減効果が得られることが明らかになった。 一方、環境影響は地域によって分かれる。テキサスでは風力発電の比率が高いため柔軟な電力需要が再エネ需要を押し上げ、二酸化炭素排出量を最大40％削減する可能性を示した。しかし中大西洋地域や西部では再エネ出力が低下する時間帯へ需要がシフトすることで化石燃料火力の稼働延長を招き、地域全体では3から24％の排出量増をもたらすシナリオも試算された。研究を主導したMITのクリストファー・ニテル教授はデータセンターの柔軟性が系統のピーク需要を抑える鍵となることを指摘し、業界横断的な調整や政策介入の必要性を強調した。 具体的な政策オプションとして研究者らは系統への接続手続きを迅速化する見返りに時間帯ごとの消費量調整を義務付けるスキームを提案している。ニテル教授は技術企業は競合他社より先に系統接続を優先するため業界全体で規制が整備されれば実装は可能だと述べ、データセンターの電力利用パターンを系統安定性と脱炭素化の両面から最適化する枠組みの早期策定を呼びかけている。