AIはビットコインよりも多くの電力を消費する。

研究者たちは、エネルギー効率の向上にもかかわらず、AIによる電力需要は急増すると予測している。

ZNews•30/05/2025

アレックス・デ・フリース＝ガオ氏の研究によると、一部のAIモデルは国全体の電力消費量に匹敵するほどの電力を消費する。写真： TheVerge 。

新たな分析によると、人工知能（AI）はエネルギー消費量において、ビットコインマイニングを間もなく上回る可能性がある。この研究は、AIが2025年末までに世界のデータセンターにおける総電力消費量のほぼ半分を占める可能性があると結論付けている。

これらの推計は、アムステルダム大学自由環境研究所の研究員であるアレックス・デ・フリース＝ガオ氏によるもので、同氏は仮想通貨の電力消費量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。

「大きければ大きいほど良い」

現在、AIはデータセンターで使用される電力の最大20%を占めると推定されている。デ・フリース＝ガオ氏の分析によると、（テクノロジー企業からの具体的なデータが不足しているため）AI専用チップのサプライチェーン予測に基づくと、効率性の向上にもかかわらず、この消費量は急速に増加している。

デ・フリース＝ガオ氏はかつて、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かもしれないと考えていた。しかし、ChatGPTの登場により、彼の研究の焦点は新たな方向へと向けられた。同氏は、AIの発展と仮想通貨市場のエネルギー需要の間には、驚くべき類似点があると見ている。

「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技術です」と彼はThe Vergeに語った。

AI業界は競争激化に伴い、ますます多くのエネルギーを必要とするようになるだろう。写真： SciTechDaily。

両業界に共通する重要な点は、「大きいほど良い」という考え方だ。「テクノロジー企業は、可能な限り最高のアプリケーションを開発するために、常に自社のビジネスモデルを拡張しています。しかし、これは同時にリソースへの需要も増加させます」とデ・フリース＝ガオ氏は説明する。

このトレンドの追求は、特に米国において、新たなAIデータセンターの急増を促した。その結果、増大する電力需要に対応するため、ガス火力発電所や原子力発電所の増設計画が進められている。

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電力需要の急激な増加は、仮想通貨マイニングがもたらす課題と同様に、送電網に大きな負荷をかけ、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る。もう一つの共通点は、これらの技術の電力消費量と環境への影響を正確に評価することが難しい点である。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るものの、自社のAIに関する具体的なデータを提供することはほとんどない。

この問題を解決するために、デ・フリース＝ガオは「三角測量」の手法を用いた。彼は、デバイスに関する公開情報、アナリストの推定値、企業の収益報告などを利用して、生産されるハードウェアユニットの数と、それらが消費する可能性のあるエネルギー量を予測した。

彼はまた、主要なAIチップメーカーである台湾積体電路製造（TSMC）が、2023年から2024年にかけてAIチップの生産能力を2倍以上に増やしたことを指摘した。

今後の予測と不確実性

デ・フリース＝ガオ氏の推計によると、2024年までにAIはオランダ全体の電力消費量に相当する電力を消費するようになるという。2025年末までには、この数値は英国と同等になり、AIの電力需要は23ギガワット（GW）に達する可能性がある。

コンサルティング会社ICFの別の報告書によると、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る。この増加の主な要因は、AI、データセンター、そしてビットコインマイニングである。

こうした予測にもかかわらず、AIのエネルギー消費量を正確に把握することは依然として困難である。環境への影響は、必要な処理の種類、AIモデルのサイズ、地域電力網への電力供給など、多くの要因によって大きく異なる。

イーサリアムは、ビットコインと比較してよりエネルギー効率の良いトランザクション検証方法に切り替えたことで、電力消費量が99.988%減少した。写真：サウスチャイナ・モーニング・ポスト。

例えば、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、カリフォルニア州と比較してほぼ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、両州における再生可能エネルギーの利用状況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もっと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多くの複雑な手順を踏まなければならないのは、実にばかげている。途方もなく難しいはずはないのに、残念ながらそうなっている」と彼は語った。

将来を見据えると、エネルギー効率が向上するかどうかは依然として未知数である。DeepSeekなどの一部のAIモデルは、他のモデルよりも大幅に消費電力が低いと主張しているが、企業が「大きいほど良い」という傾向よりも効率性を優先するかどうかが問題となる。

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