アレックス・デ・フリース=ガオ氏の研究によると、一部のAIモデルの電力消費量は1国分の電力消費量に匹敵するという。写真: TheVerge |
新たな分析によると、人工知能(AI)のエネルギー消費量はまもなくビットコインマイニングを上回る可能性がある。この調査では、2025年末までにAIが世界のデータセンターの消費電力のほぼ半分を消費する可能性があると結論づけている。
これらの推定値は、アムステルダム自由大学環境研究所の博士課程学生であるアレックス・デ・フリース=ガオ氏によるもので、同氏は暗号通貨の電力消費と環境への影響を追跡調査している。AIの電力需要の増大に関する彼の最新の論評は、先週、学術誌「Joule」に掲載された。
「大きいほどいい」
AIは現在、データセンターが使用する電力の最大20%を占めると推定されており、De Vries-Gao氏の分析は、専用AIチップのサプライチェーン予測に基づくもの(テクノロジー企業からの具体的なデータがないため)であり、効率性の向上にもかかわらず消費量が急速に増加していることが示されている。
デ・フリース=ガオ氏は、エネルギー集約型技術の研究はイーサリアムの合併で終わると考えていました。しかし、ChatGPTの出現により、彼は新たな焦点を得ました。同アナリストは、AIの発展と暗号通貨市場のエネルギー需要の間に驚くべき類似点を見出しています。
「ChatGPTが登場したとき、『またか』と思いました。これは、特に競争の激しい市場では、多くのエネルギーを消費する珍しい技術です」と彼はThe Vergeに語った。
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AI業界は競争の激化により、ますますエネルギー消費量が増えるだろう。写真: SciTechDaily |
重要な共通点の一つは、両業界に広く浸透している「大きいほど良い」という考え方です。「テクノロジー企業は、最高のアプリケーションを開発するために、モデルの規模を継続的に拡大しています。しかし、これは同時にリソースの需要も増加させます」とデ・フリース=ガオ氏は説明します。
このトレンドの追求により、特に米国で新しい AI データセンターのブームが起こり、増大する電力需要を満たすために新しいガス火力発電所や原子炉を建設する計画が生まれました。
こうした電力需要の急増は、仮想通貨マイニングがもたらす課題と同様に、電力網に負担をかけ、よりクリーンなエネルギー源への移行を阻害する可能性があります。もう一つの類似点は、これらの技術のエネルギー消費量と環境への影響を正確に評価することが難しいことです。大手テクノロジー企業は二酸化炭素排出量を報告していますが、AIに関する具体的なデータを提供することはほとんどありません。
この問題を解決するために、デ・フリース=ガオ氏は「三角測量」と呼ばれる手法を用いました。彼は公開されているデバイス情報、アナリストの予測、企業の収益報告書を用いて、ハードウェアの生産量と消費エネルギーを予測しました。
同氏はまた、大手AIチップメーカーである台湾セミコンダクター・マニュファクチャリング・カンパニー(TSMC)が、2023年から2024年にかけてAIチップの生産能力を2倍以上に増強すると指摘した。
今後の予測と未知のもの
デ・フリース=ガオ氏は、2024年にはAIの電力消費量がオランダ全土の電力消費量に匹敵すると予測しています。2025年末までにこの数字はイギリスのレベルにまで増加し、AIの電力需要は23ギガワット(GW)に達する可能性があります。
コンサルティング会社ICFの別のレポートでも、米国の電力需要は2030年までに25%増加すると予測されています。この増加は主にAI、データセンター、ビットコインマイニングによるものです。
これらの予測にもかかわらず、AIのエネルギー消費量を正確に算出することは依然として複雑です。環境への影響は、必要な処理の種類、AIモデルの規模、地域の電力網に供給されるエネルギーなどの要因によって大きく異なります。
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ビットコインよりもエネルギー効率の高いトランザクション検証方法に切り替えた後、イーサリアムの電力消費量が99.988%減少した。写真: SCMP。 |
たとえば、ウェストバージニア州のデータセンターで処理される AI ツールを使用すると、カリフォルニア州のほぼ 2 倍の二酸化炭素排出量が発生する可能性があります。これは、2 つの州の再生可能エネルギー使用量の違いによるものです。
デ・フリース=ガオ氏は、テクノロジー企業はより透明性を高める必要があると考えている。「見積もりを出すためにこれほど複雑な手順を踏まなければならないなんて、本当に馬鹿げています。これほど馬鹿げたほど難しいはずはないのですが、残念ながら現状はそうなっています」と彼は述べた。
今後、エネルギー効率が向上するかどうかはまだ不透明です。DeepSeekのような一部のAIモデルは、他のモデルよりも大幅に電力消費量が少ないと主張していますが、企業が「大きいほど良い」というトレンドよりも効率性を優先するかどうかが問題です。
また、ジェヴォンズのパラドックス(効率性の向上が使用量の増加により全体的な消費量の増加につながる)のリスクもあり、より優れた測定と透明性がなければ、AI によって消費されるエネルギーの管理は大きな課題となるでしょう。
出典: https://znews.vn/ai-co-the-tieu-thu-dien-nhieu-hon-bitcoin-vao-cuoi-nam-2025-post1556958.html
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