HyperAI超神经

AIの電力消費量、ビットコインを超える可能性 AIの電力消費量が、2025年末までにデータセンター全体の消費電力量の約半分に達する可能性があると、新たな分析で明らかになった。この予測は、アムステルダム自由大学環境研究所の修士課程学生であるAlex de Vries-Gaoによって提出されたもので、彼は過去に暗号通貨の電力消費と環境影響に関する研究を行い、自身のウェブサイトDigiconomistでも追跡してきた人物だ。最新の解説は先週、科学誌『Joule』に発表された。 de Vries-Gaoによると、現在、AIはデータセンターが使用する電力の最大20％を占めている。大手テクノロジー企業がAIモデルのエネルギー消費量を具体的に公表していないため、この数字を正確に把握するのは難しい。de Vries-Gaoは、AIに使用される特殊なコンピュータチップのサプライチェーンに基づいて推定を行った。しかし、効率化が行われているにもかかわらず、AIの電力需要は急速に成長しており、これを検証すべき段階に来ていると結論付けている。暗号通貨との類似性暗号通貨、特にビットコインのマイニングにおける電力消費と同じく、AIも急速に電力を吸収している。イーサリアムが-energy intensive-（エネルギー集約的）の技術から移行したことで、de Vries-Gaoは暗号通貨の研究を終了しようとしていたが、「ChatGPT」の登場により再度注目することになった。「極めて競争の激しい市場であまりにもエネルギー集約的な技術」と彼は述べる。「bigger is better」の考え方企業の間では、「より大きく、より良い」モデルを目指す傾向がある。「GoogleやMicrosoftの炭素フットプリントはAI事業の拡大に伴い近年増加していることが明らかだが、これらの企業はAIに特化したデータを詳しく公開していない」と彼は指摘する。結果、AIのために新しいデータセンターが建設され、特に米国では最も多くのデータセンターが存在する。電力需要の増加と環境への影響電力会社は、AIの電力需要の増加に対応するために、ガス発電所や原子力発電所の建設を計画している。突発的な電力需要の増加は電力網に負担をかけ、クリーンエネルギーへの転換努力を妨げる可能性がある。これは、新しい暗号通貨マイニング施設がブロックチェーン取引の認証を行うデータセンターと同様の問題である。不透明なデータと将来の予測 de Vries-Gaoは「多くの技術企業が気候目標を設定し、年次持続可能性レポートで温室ガス排出量を報告していることは肯定的だ」と述べる。ただし、これらのデータがAIによるものがどの程度かは不明瞭だ。具体的には、カリフォルニアのデータセンターでAIツールを使用する場合とウエストバージニアで使用する場合とでは、ほぼ2倍の炭素汚染を生じさせる可能性があるなど、地域のエネルギーミックスにより大きな違いが生じる。 de Vries-Gaoは、「AIのエネルギー消費量と環境影響を総括的に予測することは非常に難しい」と述べる。「技術企業がAIに関する持続可能性レポートでより透明にすべきだ」と主張する。さらに先を⾒るべく、エネルギー効率の一時的な改善が将来的に電力需要を平準化するかどうかは不透明だ。DeepSeekは今年初め、自社のAIモデルがMetaのLlama 3.1モデルに⽐べて電力消費量を大幅に削減できるとして話題となった。これにより、より⾼い効率性とエネルギー効率を重視するアプローチが求められる可能性がある。専門家のコメント de Vries-Gaoは、AIのエネルギー消費量を把握するためには技術企業の透明性が必要不可欠だと強調する。「AIに関する持続可能性レポートをもっと透明にすべきだ」と彼は訴えている。また、ジェヴォンズ・パラドックスのリスクも指摘しており、効率の高いモデルでも利用が増えることで依然として電力消費量が増加する可能性がある。会社概要：Vrije Universiteit Amsterdam Institute for Environmental Studies アムステルダム自由大学環境研究所は、環境科学と持続可能性に関する革新的な研究を行う国際的に認められた教育機関だ。特にクリーンエネルギーや環境政策の分野で多くの研究成果を上げており、de Vries-Gaoのような若手研究者を支援することで知られている。この要約では、AIの急速な電力消費増加とその背景、さらには今後の課題を明確に紹介しました。業界関係者のコメントと研究者の活動を通じて、この問題の重要性和らぎへの道筋を示しています。

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