AIの急速な展開に伴うデータセンター増設と半導体製造は、長期的な省エネ効果の実現前に累積二酸化炭素排出量の「カーボンバレー」を引き起こすとの研究結果が公表された。クウェート大学のヤシン・チャラビ准教授は学術誌Communications Earth & Environmentに論文を投稿し、この現象を定量的に示した。 同研究はグローバルなエネルギー予測、データセンター成長率、ハードウェア更新サイクルなどを組み込んだ数学シミュレーションを一万回実行した。解析結果によると、AI導入初期の施設建設・電力消費・チップ製造排出量は、技術がもたらす省エネ効果を上回り、排出削減効果が生じるまで少なくとも約十年間、累積排出量の谷間に留まる。最急拡大シナリオでは、2031年後半まで排出増加分が蓄積を続け、その時点でのピーク累積CO2排出量は約28.5億トンに達する。 研究チームは、カーボンバレー期間の短縮にはAIをグリーン工業プロセスへ迅速に統合する必要があると指摘する。対応が一年遅延するごとに排出量は約4.5億トン追加される。また、冷却負荷を低減できる寒冷地へのデータセンター立地も、エネルギー効率向上の重要な要素として分析された。 チャラビ氏は、技術効率化のみの追求では、急速な導入過程における電力需要増大と排出増大のデカップリングを達成できないと警告する。再生可能エネルギーへの移行が進んだ場合でも、累積排出量会計の原則に基づけば初期に蓄積された炭素債務は相殺されない。AIの気候変動緩和ポテンシャルを本格的に発現させるには、技術展開と脱炭素産業化の連携を即座に強化し、短期的な環境負荷を回避する戦略的投資が不可欠である。