AIは世界中で電力を「消費」しているのか？

新しいモデルが次々と発売されるにつれ、人工知能（AI）の競争は激化しています。 Amazon、Microsoft、Apple、Google、Meta は、今後 AI インフラにさらに数十億ドルを費やすと予想されています。

膨大な量の電力を消費する

現在著名な AI モデルといえば、OpenAI の ChatGPT、Google の Chatbot AI、Meta の Meta AI、Amazon の Olympus、Microsoft の MAI-1 が挙げられます。 AI が急速に発展するにつれ、特にエネルギーの使用や二酸化炭素排出量の増加といった面で AI が引き起こすリスクや影響について、多くの人々が非常に懸念を抱いています。

AI によって消費される電力量は、AI の種類、モデルのサイズ、ハードウェア、実装など、さまざまな要因によって異なります。 OpenAIが開発した1,750億のパラメータを持つ大規模言語モデルGPT-3をトレーニングするために、研究者は約1か月間、1,024個のGPU（グラフィックス処理装置）を継続的に実行する必要がありました。ミシガン大学（米国）のモシャラフ・チョウドリー准教授は、GPT-3のトレーニングには1回あたり128万7000kWhの電力が消費されると推定しており、これは米国の家庭の120年間の平均電力消費量に相当する。

ChatGPT は 1 日あたり 500,000 kWh 以上の電力を消費します。これは、米国の 17,000 世帯の 1 日あたりの平均電力消費量に相当します。写真：ロイター

GPT-3 は 4 年前にリリースされましたが、現在では大規模言語モデル (LLM) のパラメータ サイズが飛躍的に増加しています。一方、2023年に発表されたGPT-4は、パラメータの総数が1兆7600億個となり、GPT-3の10倍に上ります。 2025年後半に発売が予定されているGPT-5は、より高速で、より強力な言語処理機能を備えているため、トレーニングにかかる​​エネルギー消費もより大きくなります。

アプリケーションの人気が高まり、ユーザー数が増えるにつれて、電力消費も増加し続けます。国際エネルギー機関（IEA）によると、ChatGPTはニーズを満たすために1時間あたり平均2.9Wの電力を消費しており、これはユーザーの検索ニーズに対応するためにGoogleが消費する平均エネルギーのほぼ10倍に相当する。

使用状況に関して言えば、ChatGPT は 1 日あたり約 2 億件のニーズに対応し、年間最大 1 億 8,250 万 kWh の電力を消費します。一方、1日あたり約90億回の検索が行われるGoogleの場合、大規模な合成AIを検索に統合すると、年間100億kWhの追加電力が必要になるとIEAは推定している。

データセンター開発の促進

データ センターは AI のインフラストラクチャであり、AI に必要なコンピューティング リソース、ストレージ容量、ネットワーク帯域幅を提供し、AI アプリケーションを効率的に実行および拡張できるようにします。同時に、データセンターでは、24 時間稼働している何千台ものサーバーやチップが大量の熱を発生するため、適切な温度を維持するための強力な冷却システムも提供する必要があります。そのため、データセンター自体の電力消費量は大きくなります。

IEA 2022レポートによると、世界のデータセンターの電力消費量は2022年に4,600億kWhに達すると推定され、世界の総電力消費量の約2%を占めます。 2026年までにデータセンターの総電力消費量は倍増し、1,000テラワット時に達すると予測されており、これは日本全体の年間電力消費量にほぼ匹敵します。

電力消費の必要性に加えて、システム全体を冷却するためのきれいな水の必要性も増加します。研究者の推計によると、AIサービスの運用の必要性により、2027年までに地下水の汲み上げ量は42億～66億立方メートルに達すると予想されています。この数字は、英国が毎年使用する水の量の半分に相当します。

多くの観察者は、テクノロジー企業が環境に優しい変革を支援するために AI を活用すべきだと考えています。ロイター通信によると、アマゾン、マイクロソフト、グーグルなどのテクノロジー大手は、太陽光発電や風力発電プロジェクトに多額の投資を行っているほか、冷却水を節約するためにデータセンターを再設計している。

気候変動のリスク

eduX Global Institute Joint Stock Companyの創設者兼CEOであるLu Vincent The Hung氏は、AIツールの使用は直接的に電力を「消費」するわけではないと考えています。 GPT-3.5、GPT-4o などの AI モデルのトレーニング プロセスは、非常に大きな処理リソースを必要とし、動作に多くのエネルギーを必要とするため、電力消費の原因となります。これは、地球温暖化、干ばつ、洪水などの気候変動の原因の一つです。また、AI建設機器のライフサイクルは1～2年程度と短い場合が多いため、近い将来、電子廃棄物が急増することが予測されています。

「AIトレーニングユニットは、よりシンプルなアルゴリズムとよりコンパクトなAIモデルを作成することでエネルギーを節約し、コスト削減にも貢献します。同時に、AIシステムの電力供給には太陽光や風力などの再生可能エネルギーを活用する必要があり、この技術の運用と開発における最大電力消費量には具体的な規制を設けるべきです」とフン氏は提案した。

情報技術の講師によると、電力を節約し、AIをより持続的かつ効果的に開発するには、これらのモデルを運用する際にリソースの使用を最適化するクラウド コンピューティング ソリューションを適用できます。さらに、AIシステムを保有するテクノロジー企業にシステムの電力使用データの提供を義務付け、ベトナムにおける長期的なAI技術開発に適したAIのエネルギー消費基準を算定する必要がある。

L.州

出典: https://nld.com.vn/ai-hut-dien-tren-toan-cau-196240713192735629.htm