





























AIの持続不可能なエネルギー消費
- AIは未来を担いますが、持続不可能なエネルギー消費を加速させているのでしょうか?数字が示唆しているのはまさにそれです。国際エネルギー機関(IEA)によると、2022年にはAIが世界エネルギーの2%を消費しました。2026年までに、その数は最大で約130%増加すると予測されています。この数字を例えるなら、スウェーデンの年間エネルギー消費量に相当します。専門家は、AIが大量のリソースを消費することに懸念を示しており、すでに有害な環境問題がさらに加速するだけだと警告しています。 AIの気になるエネルギー消費についてもっと知りたいですか?続きをクリックしてください。
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AIのエネルギー使用量
- AIはすでに世界のエネルギー使用量の1~2%を消費しています。2022年には、データセンターの消費電力は460テラワット時となり、これはフランスのエネルギー需要に相当します。2026年までに、消費量は少なくとも2倍になると予測されています。
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急速な消費レベル
- AIを可能にするデータセンターは、急速なペースでエネルギー消費を加速させており、すでに悲惨な環境問題にさらに拍車をかけることになります。
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気候変動危機
- AIの推進派は、その利用が、効率的な資源消費をはじめとする気候危機に関連する他の問題や、その他の複雑な社会問題の解決に役立つと主張しています。
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二酸化炭素排出量
- しかし、AIは気候変動の要因となる二酸化炭素(CO2)を大量に排出します。この性質は、AIが達成しようとしていることとは正反対であると批判されています。
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先進国における消費の一致
- AIのエネルギー消費に関する保守的な推定では、この技術は先進国と同等のエネルギーを消費していることが示唆されています。この問題を緩和する方法について明確な解決策がない限り、この問題は継続するでしょう。
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サステナビリティ
- AIは主にデータセンターで稼働していますが、その生産と利用の両面において持続可能性に問題があるハードウェアでも稼働しています。
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干渉
- AI利用の「干渉」段階自体はそれほど多くのエネルギーを消費しませんが、常時使用することで蓄積されていきます。例えば、2022年にはFacebookのデータセンターが1日に何兆もの干渉を実行しました。
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アルゴリズムに基づく
- これらの干渉は、推奨事項の提示など、アルゴリズムの機能に起因するものです。これは、30億人以上いるFacebookユーザーがログインしてニュースフィードを表示するたびに、干渉が引き起こされることを意味します。
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人間らしさ
- Facebookだけではありません。例えば、画像内の物体の識別を通じて「人間らしさ」の確認を求めるオンラインプラットフォームも、同様のプロセスを採用しています。
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開発
- アプリ開発者は開発段階でエネルギー消費を分析しますが、実際の使用時には、消費量がはるかに高くなることが研究で示されています。
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排出
- Algorithm Watchという組織は、BLOOMモデルの例を使用しています。開発段階では、アプリは24.7トンの二酸化炭素を使用しましたが、ハードウェアの生産と運用による排出量は含まれていません。そのため、排出量は報告された量の2倍近くになると思われます。
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PaLM(パーム)
- この組織が強調するもう一つの例は、GoogleのAI言語モデルであるPaLMです。 PaLMはエネルギーの90%近くをカーボンフリーのエネルギー源から得ていますが、開発段階での1回の実行で271.43トンのCO2排出量が発生しました。
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大量の二酸化炭素
- このCO2排出量は、米国における民間ジェット機の飛行1.5回分に相当します。米国では毎日何千便ものフライトが運航されていることを考えると、それほど多くはないように思えるかもしれませんが、それでもかなりの量の二酸化炭素です。
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比較
- これは、PaLMのようなプログラムを考える際に特に重要な点です。PaLMは、他のAIの競合他社と比較して、より持続可能なモデルであると考えられています。
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計算能力
- 排出量に加えて、AIは計算能力に基づいています。もちろん、これにはエネルギーが必要です。サーバーは熱くなり、過熱を防ぐために常に冷却する必要があります。
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水の使用
- ここで水が重要になります。淡水は発電所とAIサーバーを冷却するために使用されます。GPT-3やLaMDAのような言語モデルの場合、Algorithm Watchは、トレーニング段階だけで何百万リットルもの水が使用されていると主張しています。
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もっと水が必要
- AIシステムの成長と需要の高まりにより、ますます多くの水インフラがアクセス可能になる必要があります。事実と数字がすべてを物語っています。Googleの水消費量は1年間で20%増加し、Microsoftでは34%増加しました。
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チャットGPT
- ChatGPTのようなますます人気の高まっているAIツールは、わずか数回の質問と回答で500mlの水を消費します。少なくとも1億人のアクティブユーザーがいるChatGPTだけで消費する水の量は憂慮すべきものです。
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AI とサステナビリティ
- AIの実際のエネルギー消費量を正確に記録する必要があることは明らかですが、評価と規制も必要です。AIの使用には、持続可能性という観点だけでもリスクが伴います。
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法的な枠組みがAIの発達を妨げるのか?
- 一部の評論家は、法的措置や評価がAIの進化や革新を妨げることを懸念していますが、電力消費量の削減は不可欠です。
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AIが利用しにくくなることを防ぐ
- ヘブライ大学によると、「消費電力を抑えることが重要」であり、そうでなければAIが「富裕層のためのツール」になってしまうリスクがあるとのことです。
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機械学習
- AIは機械学習に基づいて動作するため、モデルのトレーニングや運用には常に大量のエネルギーを消費します。
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必要なパラメータ
- AIの継続には、その恩恵を長期的に享受し続けるために、いくつかのパラメータを確保する必要があることは明らかです。資源消費、CO2排出量、ハードウェア生産を把握するためのモニタリングメカニズムは、重要な要素です。
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到達不能
- 懸念されるのは、いかなる規制も、AIモデルの作成や利用を誰が担うかという点において制限を生み出すほどにアクセスが困難な状況を作り出すのではないかということです。
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構造上の変更が必要
- 一部の専門家は、AI業界は環境問題への配慮を盛り込んだ大規模な構造改革を行う必要があり、同時に業界のニーズに合わせたより効率的なアプローチも取り入れるべきだと主張しています。
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ハードウェア開発
- ハードウェア開発にもこれらの調整は当てはまります。企業は、コンピュータチップのような技術ツールをより効率的にするために投資する必要があるかもしれません。
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メモリにアクセスする
- Googleの2024年の環境報告書によると、同社の二酸化炭素排出量は過去5年間だけで半分に増加し、Microsoftの排出量は30%増加しました。AIがメモリにアクセスする必要性が常に存在することが、エネルギー使用の大きな要因となっています。
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より効率的な回路
- 専門家は、エネルギー使用量を減らすには、メモリへのアクセスをよりエネルギー効率の高い方法で行う方法を見つけ、より効率的な回路を開発することが鍵であると主張しています。
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必要な投資
- これは、多大な投資を必要とする長期間にわたる高額なプロセスです。したがって、専門家は、企業が今すぐにエネルギーソリューションを見つけようと急ぐことはないと見ており、代わりに規制が明確になるまではAIサービスの拡大に注力するだろうと考えています。 出典: (Nature.com) (Algorithm Watch) (Fierce Network) (Wired)
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AIの持続不可能なエネルギー消費
- AIは未来を担いますが、持続不可能なエネルギー消費を加速させているのでしょうか?数字が示唆しているのはまさにそれです。国際エネルギー機関(IEA)によると、2022年にはAIが世界エネルギーの2%を消費しました。2026年までに、その数は最大で約130%増加すると予測されています。この数字を例えるなら、スウェーデンの年間エネルギー消費量に相当します。専門家は、AIが大量のリソースを消費することに懸念を示しており、すでに有害な環境問題がさらに加速するだけだと警告しています。 AIの気になるエネルギー消費についてもっと知りたいですか?続きをクリックしてください。
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AIのエネルギー使用量
- AIはすでに世界のエネルギー使用量の1~2%を消費しています。2022年には、データセンターの消費電力は460テラワット時となり、これはフランスのエネルギー需要に相当します。2026年までに、消費量は少なくとも2倍になると予測されています。
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急速な消費レベル
- AIを可能にするデータセンターは、急速なペースでエネルギー消費を加速させており、すでに悲惨な環境問題にさらに拍車をかけることになります。
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気候変動危機
- AIの推進派は、その利用が、効率的な資源消費をはじめとする気候危機に関連する他の問題や、その他の複雑な社会問題の解決に役立つと主張しています。
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二酸化炭素排出量
- しかし、AIは気候変動の要因となる二酸化炭素(CO2)を大量に排出します。この性質は、AIが達成しようとしていることとは正反対であると批判されています。
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先進国における消費の一致
- AIのエネルギー消費に関する保守的な推定では、この技術は先進国と同等のエネルギーを消費していることが示唆されています。この問題を緩和する方法について明確な解決策がない限り、この問題は継続するでしょう。
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サステナビリティ
- AIは主にデータセンターで稼働していますが、その生産と利用の両面において持続可能性に問題があるハードウェアでも稼働しています。
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干渉
- AI利用の「干渉」段階自体はそれほど多くのエネルギーを消費しませんが、常時使用することで蓄積されていきます。例えば、2022年にはFacebookのデータセンターが1日に何兆もの干渉を実行しました。
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7 / 30 Fotos
アルゴリズムに基づく
- これらの干渉は、推奨事項の提示など、アルゴリズムの機能に起因するものです。これは、30億人以上いるFacebookユーザーがログインしてニュースフィードを表示するたびに、干渉が引き起こされることを意味します。
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8 / 30 Fotos
人間らしさ
- Facebookだけではありません。例えば、画像内の物体の識別を通じて「人間らしさ」の確認を求めるオンラインプラットフォームも、同様のプロセスを採用しています。
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9 / 30 Fotos
開発
- アプリ開発者は開発段階でエネルギー消費を分析しますが、実際の使用時には、消費量がはるかに高くなることが研究で示されています。
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排出
- Algorithm Watchという組織は、BLOOMモデルの例を使用しています。開発段階では、アプリは24.7トンの二酸化炭素を使用しましたが、ハードウェアの生産と運用による排出量は含まれていません。そのため、排出量は報告された量の2倍近くになると思われます。
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PaLM(パーム)
- この組織が強調するもう一つの例は、GoogleのAI言語モデルであるPaLMです。 PaLMはエネルギーの90%近くをカーボンフリーのエネルギー源から得ていますが、開発段階での1回の実行で271.43トンのCO2排出量が発生しました。
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12 / 30 Fotos
大量の二酸化炭素
- このCO2排出量は、米国における民間ジェット機の飛行1.5回分に相当します。米国では毎日何千便ものフライトが運航されていることを考えると、それほど多くはないように思えるかもしれませんが、それでもかなりの量の二酸化炭素です。
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13 / 30 Fotos
比較
- これは、PaLMのようなプログラムを考える際に特に重要な点です。PaLMは、他のAIの競合他社と比較して、より持続可能なモデルであると考えられています。
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計算能力
- 排出量に加えて、AIは計算能力に基づいています。もちろん、これにはエネルギーが必要です。サーバーは熱くなり、過熱を防ぐために常に冷却する必要があります。
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水の使用
- ここで水が重要になります。淡水は発電所とAIサーバーを冷却するために使用されます。GPT-3やLaMDAのような言語モデルの場合、Algorithm Watchは、トレーニング段階だけで何百万リットルもの水が使用されていると主張しています。
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もっと水が必要
- AIシステムの成長と需要の高まりにより、ますます多くの水インフラがアクセス可能になる必要があります。事実と数字がすべてを物語っています。Googleの水消費量は1年間で20%増加し、Microsoftでは34%増加しました。
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チャットGPT
- ChatGPTのようなますます人気の高まっているAIツールは、わずか数回の質問と回答で500mlの水を消費します。少なくとも1億人のアクティブユーザーがいるChatGPTだけで消費する水の量は憂慮すべきものです。
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AI とサステナビリティ
- AIの実際のエネルギー消費量を正確に記録する必要があることは明らかですが、評価と規制も必要です。AIの使用には、持続可能性という観点だけでもリスクが伴います。
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法的な枠組みがAIの発達を妨げるのか?
- 一部の評論家は、法的措置や評価がAIの進化や革新を妨げることを懸念していますが、電力消費量の削減は不可欠です。
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AIが利用しにくくなることを防ぐ
- ヘブライ大学によると、「消費電力を抑えることが重要」であり、そうでなければAIが「富裕層のためのツール」になってしまうリスクがあるとのことです。
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機械学習
- AIは機械学習に基づいて動作するため、モデルのトレーニングや運用には常に大量のエネルギーを消費します。
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必要なパラメータ
- AIの継続には、その恩恵を長期的に享受し続けるために、いくつかのパラメータを確保する必要があることは明らかです。資源消費、CO2排出量、ハードウェア生産を把握するためのモニタリングメカニズムは、重要な要素です。
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23 / 30 Fotos
到達不能
- 懸念されるのは、いかなる規制も、AIモデルの作成や利用を誰が担うかという点において制限を生み出すほどにアクセスが困難な状況を作り出すのではないかということです。
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構造上の変更が必要
- 一部の専門家は、AI業界は環境問題への配慮を盛り込んだ大規模な構造改革を行う必要があり、同時に業界のニーズに合わせたより効率的なアプローチも取り入れるべきだと主張しています。
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ハードウェア開発
- ハードウェア開発にもこれらの調整は当てはまります。企業は、コンピュータチップのような技術ツールをより効率的にするために投資する必要があるかもしれません。
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メモリにアクセスする
- Googleの2024年の環境報告書によると、同社の二酸化炭素排出量は過去5年間だけで半分に増加し、Microsoftの排出量は30%増加しました。AIがメモリにアクセスする必要性が常に存在することが、エネルギー使用の大きな要因となっています。
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より効率的な回路
- 専門家は、エネルギー使用量を減らすには、メモリへのアクセスをよりエネルギー効率の高い方法で行う方法を見つけ、より効率的な回路を開発することが鍵であると主張しています。
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必要な投資
- これは、多大な投資を必要とする長期間にわたる高額なプロセスです。したがって、専門家は、企業が今すぐにエネルギーソリューションを見つけようと急ぐことはないと見ており、代わりに規制が明確になるまではAIサービスの拡大に注力するだろうと考えています。 出典: (Nature.com) (Algorithm Watch) (Fierce Network) (Wired)
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AIの持続不可能なエネルギー消費
2026年までにデータセンターはスウェーデンと同量のエネルギーを消費するだろう
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AIは未来を担いますが、持続不可能なエネルギー消費を加速させているのでしょうか?数字が示唆しているのはまさにそれです。国際エネルギー機関(IEA)によると、2022年にはAIが世界エネルギーの2%を消費しました。2026年までに、その数は最大で約130%増加すると予測されています。この数字を例えるなら、スウェーデンの年間エネルギー消費量に相当します。専門家は、AIが大量のリソースを消費することに懸念を示しており、すでに有害な環境問題がさらに加速するだけだと警告しています。
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