人工知能（AI）の競争は、新しいモデルが次々と登場するにつれて激化しています。Amazon、Microsoft、Apple、Google、Metaは、今後AIインフラに数十億ドル以上を投入すると予想されています。
膨大な量の電力を消費する
現在注目されているAIモデルとしては、OpenAIのChatGPT、GoogleのChatbot AI、MetaのMeta AI、AmazonのOlympus、MicrosoftのMAI-1などが挙げられます。AIの急速な発展に伴い、特にエネルギー消費や二酸化炭素排出量の増加といったAIがもたらすリスクや影響について、多くの人々が強い懸念を抱いています。
AIの消費電力は、AIの種類、モデルの規模、ハードウェア、実装プロセスなど、多くの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を学習させるには、研究者は1,024台のGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）を約1か月間連続稼働させる必要がありました。ミシガン大学（米国）のモシャラフ・チョードリー准教授は、GPT-3の学習には1回あたり128万7,000kWhの電力が消費されると推定しました。これは、アメリカの家庭の120年間の平均電力消費量に相当します。
ChatGPTは1日あたり50万kWh以上の電力を消費しており、これは米国の1万7000世帯の1日あたりの平均電力消費量に相当する。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、大規模言語モデル（LLM）のパラメータサイズは指数関数的に増加しています。一方、2023年にリリースされるGPT-4は、パラメータ数が1兆7600億に達し、GPT-3の10倍に達します。2025年後半のリリースが予定されているGPT-5は、より高速で強力な言語処理能力を備えているため、学習に必要なエネルギー消費量も大幅に増加すると予想されます。
アプリの人気が高まり、ユーザー数が増えるにつれて、電力消費量は増加し続けるでしょう。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2.9ワットの電力を消費しており、これはGoogleがユーザー検索を提供する際に消費する平均電力の約10倍に相当します。
ChatGPTは1日あたり約2億件の需要に対応しており、年間最大1億8,250万kWhの電力を消費しています。一方、1日あたり約90億件の検索数を誇るGoogleが、大規模な合成AIを検索システムに統合した場合、IEAの推定によると、年間100億kWhの追加電力が必要になるとされています。
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アプリケーションの効率的な実行と開発を可能にします。同時に、数千台のサーバーとチップが24時間稼働しているため、大量の熱が発生するため、適切な温度を維持するために強力な冷却システムも必要です。そのため、データセンター自体の消費電力は膨大になります。
IEAの2022年報告書によると、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ており、これは世界の総電力消費量の約2%を占めています。2026年には、データセンターの総電力消費量は1,000テラワット時に倍増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。
電力需要に加え、システム全体を冷却するためのきれいな水需要も増加しています。研究者の推計によると、AIサービスの運用に必要な地下水汲み上げ量は2027年までに42億～66億立方メートルに達すると予想されています。これは、英国が毎年使用する水量の半分に相当します。
多くのオブザーバーは、テクノロジー企業がグリーン移行を支援するために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、Amazon、Microsoft、Googleといった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、冷却水の節約のためにデータセンターを再設計しています。
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モデルの学習プロセスは、膨大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っています。これは、地球温暖化、干ばつ、洪水などの気候変動の一因となっています。さらに、AI構築デバイスのライフサイクルは1～2年程度と短いため、近い将来、電子廃棄物が急増すると予測されています。
「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。
ある情報技術講師によると、電力を節約し、AIをより持続的かつ効果的に開発するためには、クラウドコンピューティングソリューションを適用し、これらのモデルの運用時にリソース利用を最適化する必要があるとのことです。さらに、AIシステムを所有するテクノロジー企業には、システムの電力使用データを提供することを義務付け、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出する必要があります。
L.州
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出典: https://nld.com.vn/ai-hut-dien-tren-toan-cau-196240713192735629.htm
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