現代の世界では、人工知能(AI)は情報検索から高度なアプリケーション開発まで、人間の生活のあらゆる側面で重要な役割を果たしています。しかし、それに伴い、急増するエネルギーと資源の需要を管理する上で大きな課題も生じています。
これは、ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilotのような大規模なAIシステムを処理する重要な要素であるデータセンターに特に当てはまります。そのため、Vantageのようなデータセンター企業は、エネルギー源の近くにデータセンターを建設することを選択しています。同時に、さまざまな企業が代替エネルギー源や電力網を強化する新しい方法への投資を進めています。
急増するエネルギー需要
現在、世界には8,000以上のデータセンターがあり、そのうち約半数がアメリカに集中しています。しかし、これほど多くのデータセンターが存在していても、AIの急速に増加するエネルギー需要には追いついていません。例えば、ChatGPTでの1回の検索は、Google検索の約10倍のエネルギーを消費します。さらに、大規模なAIモデルのトレーニングには大量の二酸化炭素が排出され、これはLPガス車5台分の生涯排出量に匹敵します。
予測によると、データセンターは2030年までにアメリカの総エネルギー消費量の16%を消費する可能性があります。これは2022年の2.5%から大幅に増加することになります。この驚くべき増加は、AI産業の急成長を反映しています。
電力需要だけでなく、水の需要も大幅に増加しています。AIの世界の水需要は、2027 年までに 660 万立方メートルに達すると予測されています。これはデンマークの年間水消費量の4倍に相当します。これらの数字は、自然資源に対する大きな影響を示しています。
AIの急成長:課題の解明
増加する電力需要への対応:既存の電力網は、急速に増加する需要に対応しきれないことが多く、エネルギーインフラの改善と拡張が求められています。
熱管理:データセンターは大量の熱を発生するため、高効率な冷却システムが必要となります。その結果、大量の水が消費されます。
水資源の制約:干ばつ問題に直面しているチリでは、データセンターによる水の使用が非常に議論を呼んでいます。これはコミュニティからの反対が生じ、一部のライセンスの取り消しにつながっています。
環境への影響:もう一つ注目すべき課題は、エネルギー消費の増加に伴う温室効果ガス排出量の増加です。

解決策と革新
これらの課題に対処するために、データセンター業界と関連企業は、次のようなさまざまなソリューションを開発しています。
1. 電力伝送システムの効率化を向上すること
- 変圧器の弱点での故障を減らすために、予測ソフトウェアを使用します。
- 負荷を効率的に分配するために、よりスマートなエネルギー管理システムを開発します。
2. 効率的な冷却システムを開発すること
- 空冷の代わりにチップに直接液冷方式を使用します。
- 水をあまり使わない、または全く使わないデータセンターを設計します。
3. 機器のエネルギー効率を向上すること
- 従来のプロセッサーの代わりに、よりエネルギー効率の良いARMプロセッサーを使用します。
- 低消費電力のストレージデバイスを開発します。
4. ハードウェアデバイス上でAIモデルを開発すること(オンデバイスAI)
- エッジデバイスで一部の処理を行うことによって、クラウドコンピューティングへの依存を減らします。
5. 再生可能エネルギーを利用すること
- 太陽光や風力などのクリーンエネルギー源に投資をします。
- 将来のデータセンター向けに核融合エネルギー実験を行います。
持続可能なAI開発における課題
AIの成長は前例のない機会と課題をもたらします。この技術から巨大な利益を享受している一方で、資源や環境コストが急速に増加していることも認識する必要があります。
AIは世界を変革する可能性を秘めています。しかし、その開発は環境を保護し、資源を持続的に使用する責任を伴わなければなりません。データセンター業界と関連企業は、環境に優しい技術に投資する必要があります。また、AIの将来の成長を支えるための解決策を見つける必要もあります。これにより、技術は持続的に成長し、自然とのバランスを保つことが可能になります
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