AIはもはや不可避な存在となっている。スマートフォン、Googleの各種サービス、そして業務ツールなど、AIはあらゆる場面で利用されている。AI機能は生活の利便性を高め、生産性の向上に寄与するとされているが、チャットボットへのわずかな問い合わせが環境にどのような影響を及ぼすのか、その実態はよく知られていない。
AIの導入が進行するにつれて、エネルギーコストも増加の一途を辿っている。AIは高い計算能力を必要とするシステムで構成されており、大量のデータを扱う。これらのデータは、データセンターと呼ばれる大規模なコンピューターネットワークに保存する必要がある。個人のコンピューターと同様に、データセンターも大量の電力を消費する。さらに、従来のコンピューター機能よりも多くの計算能力を要するAIモデルの学習プロセスも、同様に多大な電力を消費するのだ。
しかしながら、日常的に利用しているオフィス照明やノートPC、さらにはソーシャルメディアといった既存のエネルギー消費と比較して、AIの消費電力は実際にどの程度のものだろうか。この技術のリソース要件は、時間の経過とともに変化し、あるいは改善される可能性はあるだろうか。AIがもたらすとされる時間の節約は、それに伴う排出量の増加に見合うものだろうか。そして、個人のAIフットプリントに関して、何を認識しておくべきだろうか。
AIが実際にどのようにエネルギーを消費しているのか、そしてそれが持続可能性に与える影響について、われわれは専門家や研究者との対談を通じて考察した。その中で、具体的に取り組めることについても示唆が得られた。
データセンターとは何か
AIは、他の種類のテクノロジーよりも多くのリソースを必要とする。その理由は、AIシステムが取り込むデータ量と、稼働に必要な計算能力が、単純なコンピュータータスクとは一線を画しているためである。AIシステムは実質的に人工的な脳であり、数十億個のデータを入力することで、データ間のパターンを見つけ出す必要がある。これが、より大きなパラメーターを持つモデルが特定のタスクにおいて優れている傾向にある理由だ。例えば、40億枚の猫の画像で訓練された画像モデルは、わずか1億枚の画像で訓練されたモデルよりも、より現実的な猫の画像を生成できると考えられる。
しかし、その全ての知識はどこかに存在する必要がある。「クラウド」と表現されているものは、漠然とした保管庫の名称ではなく、物理的なデータセンター、つまり大量のデータを処理・保存し、複雑なクエリーを実行する広大なコンピューターネットワークを収容する大規模な施設である。
これらの大規模なコンピューティングファームは、主に企業向けのクラウドサービスのために以前から存在していた。しかし、AI競争が激化し、AIツール自体が安価になり、より身近になるにつれて、その需要はかつてないほど高まっている。
Moody'sのシニアバイスプレジデント（SVP）であるJohn Medina氏は、「大企業は、これらを不動産資産として管理してきた」と述べ、「誰もが少しだけ必要としていただけで、大量の容量は必要なかった」と指摘した。しかし、今では急速に拡大する顧客ベースに対応するためのプレッシャーがかかっているという。
その需要がエネルギー使用量を押し上げており、モデルのパラメーターが多ければ多いほど、使用する計算量も増えると、マサチューセッツ工科大学（MIT）リンカーン研究所のシニアスタッフであり、AIインフラ企業Radiumの最高技術責任者（CTO）であるVijay Gadepally氏は述べている。「モデルを保管・実行するだけでも、より多くの計算が必要になる」
AIへの投資は加速する一方であり、データセンターの成長は止まる気配がない。2025年1月、Donald Trump米大統領は就任後間もなく、「Project Stargate」と名付けられた5000億ドルのイニシアチブを発表した。これはOpenAI、ソフトバンク、Oracleなどの企業が支援し、50万平方フィートに及ぶ「巨大な」データセンターを建設するものである。これらの企業は、Microsoft、Google、Meta、Amazonのようにインフラの大部分を構築する支配的な企業グループを指す「ハイパースケーラー」として知られている。
Medina氏は、AIに特化したデータセンターの成長が実情よりも誇張されている可能性を指摘した。同氏によれば、「ハイパースケーラー、大規模データセンター、AIデータセンターという言葉を使う際、混同しがちだが、そのほとんどはクラウド向け、つまりストレージやデータ処理といったサービスのためのもの」である。さらに、多くの議論がなされているにもかかわらず、データセンターが処理しているAI関連のタスクは実際にはごく一部に過ぎないと指摘した。
AIの急速な発展は、データセンターの「大規模」という基準を大きく変えてしまった。以前は4メガワットの電力容量があれば「ハイパースケール」と呼ばれていたが、現在では50メガワットから100メガワットがその最低基準になっているとMedina氏は指摘する。これは、AIの需要が従来の基準をはるかに超えていることを示している。
AIはどの程度エネルギーを使用するのか
開発者プラットフォームHugging Faceで気候問題を担当するSasha Luccioni博士が最近の論説で認めているように、AIが消費するエネルギー量はまだ正確には把握されていない。これは、エネルギー使用量に関するデータを公開している企業が非常に少ないためである。
しかし、幾つかの研究では、AIの需要増加に伴い、エネルギー消費も増加傾向にあることが示されている。例えば、2024年のBerkeley Labの分析によると、近年、AIの進展と並行して電力消費が指数関数的に増加していることが判明した。AI向けハードウェアであるGPUアクセラレーテッドサーバーは2017年に急増し、その翌年にはデータセンターが米国の年間総電力消費量の約2％を占めるに至った。この数字は毎年7％ずつ増加し、2023年にはその増加率が18％に跳ね上がり、さらに2028年までには27％に達すると予測されている。データセンターのエネルギー消費量がどれだけAIに起因するのかを厳密に切り分けることはできないものの、総消費量の増加とAIの拡大との間には明確な関連性が見られる。
Boston Consulting Groupは、2030年までにデータセンターが米国の全電力消費量の7.5％を占めるようになると推定している。これは、米国の4000万世帯分の電力消費量に相当する。
バーモント法科大学院のエネルギー環境研究所で暫定所長を務めるMark James氏は、別の比較を提示している。同氏の指摘では、大規模施設がフル稼働した場合、1000メガワット時を消費する。これは「バーモント州のピーク時の需要、すなわち60万人以上の人口を数カ月間賄うのと同規模」であるという。
現在、世界のデータセンターは世界の電力の約1.5％を消費しており、これは航空産業全体の消費量とほぼ同等である。そして、この割合はさらに増加する可能性が高い。国際エネルギー機関（IEA）が発表した4月の報告書によると、世界のデータセンターの電力使用量は2017年以降、毎年12％増加しており、これは「総電力消費量の増加率の4倍以上」に相当する。他のエネルギー使用量がほぼ横ばいであるにもかかわらず、AIによって直接的あるいは間接的に推進されているデータセンターは、世界のエネルギー消費に占める割合が増加している。
この状況を憂慮する声も上がっている。Gadepally氏は、「発電量を増強すれば、すぐにでも炭素問題へと発展するだろう」と警告した。
一方で、これらの数字をより広い文脈で捉える見方もある。AIがエネルギーコストを押し上げている証拠がある一方で、世界全体のエネルギー消費量も増加傾向にあるという研究結果も存在する。さらに、新型のデータセンターやGPUは以前のものよりもエネルギー効率が高いため、相対的に炭素排出量が少ない可能性も指摘されている。「これらの100メガワット、200メガワット級の巨大な施設は、最も効率的なテクノロジーを使用しており、古い施設のような電力消費量の多いものではない」とMedina氏は述べた。データセンターが増殖しても、最新技術の導入によって予測される消費曲線は緩やかになる可能性がある。
AIのエネルギー使用量について、全ての種類のAIが同じフットプリントを持つわけではない。OpenAIやAnthropicのような企業が開発した独自モデルのエネルギー消費データにはアクセスできないのが現状である。しかし、全体として、生成AI、特に画像生成AIは、一般的なAIシステムよりも多くの計算資源を消費し、結果としてより多くの排出量を発生させていると考えられる。
2024年10月にHugging Faceが88種類のモデルを対象に行った研究では、文章の生成や要約が、画像や文章の分類といった比較的単純なタスクと比較して、10倍以上のエネルギーを消費することが明らかになった。また、画像、音声、ビデオの入力を扱うマルチモーダルタスクが、エネルギー使用量の「スペクトルの最上位に位置する」ことも判明している。
