現在の人工知能（AI）ブームが膨大なエネルギーを消費していることは周知の事実だ。今では、その量がどれほどかの見当がついている。

ハーバード・T・H・チャン公衆衛生大学院の研究チームが、米国で稼動している2132のデータセンター（国内の全施設の78％）を調査した新しい査読前論文が発表された。サーバーでほぼ埋め尽くされているこれらの施設では、AIモデルの訓練が実施されており、「チャットGPT（ChatGPT）」のようなモデルに私たちがリクエストを送信するたびに処理されている。データーセンターでは、サーバーに電力を供給するにも、サーバーを冷却するにも、膨大なエネルギーを必要とする。

2018年以降、米国のデータセンターによる二酸化炭素排出量は3倍に増加している。2024年8月までの12カ月間、データセンターが排出した二酸化炭素の量は1億500万トンに上り、米国での排出量の2.18％を占めていた（比較のために挙げると、米国の民間航空会社の排出量は約1億3100万トンだ）。米国で使用される全エネルギーの約4.59％がデータセンターに使われており、この数字は2018年から倍増している。

特に2022年11月にチャットGPTが発表されて以来ブームとなっているAIが、この急増にどの程度関与しているかを数字で示すのは難しい。データセンターでは一般的に、AIモデルの訓練や処理作業に加え、Webサイトのホスティングから写真のクラウド保存まで、あらゆる種類のデータが処理されているからだ。だが、この研究チームによれば、ほぼすべての産業分野がAI技術を採用しようとしている中、AIが占める割合は確実かつ急速に拡大しているという。

「これは、かなり急な増え方です」。シンクタンクであるエネルギー・イノベーション（Energy Innovation）のシニアフェロー、エリック・ギモンは言う（同氏は今回の研究には関与していない）。「この指数関数的な成長がどれほどのスピードで進むかについて、興奮気味に多くの分析がなされています。しかし、効率性の追求やさまざまな種類のチップの検討という点では、この分野はビジネスとしてはまだ日が浅いのです」。

特筆すべきは、このすべての電力の供給源が特に「汚い（dirty）」ものであることだ。非常に多くのデータセンターがバージニア州のような石炭産出地域に立地しているため、データセンターが使用するエネルギーの「炭素強度」は全国平均より48％高い。アーカイブ（arXiv）に掲載されたこの未査読論文では、米国内のデータセンターの95％が、全米平均よりも「汚い」電力源のある場所に建設されていることを示している。

論文の著者の1人であるファルコ・バルガッリ＝ストッフィ研究員は、単に石炭の産出地域に位置していること以外にも原因があると語る。「より『汚い』エネルギーは、一日中利用できます」。多くのデータセンターは、24時間年中無休でピーク稼働を維持するため、このようなエネルギーを必要としているのだ。「風力や太陽光のような再生可能エネルギーは、同じようには利用できないかもしれません」。政治的・税制的な優遇措置や地元の反発も、データセンターの建設場所に影響を与える可能性がある。

今、AIが重要な転換期を迎えていることは、この分野の二酸化炭素排出量が間もなく急増する可能性が高いことを意味している。AIモデルは、チャットGPTのような極めて単純なテキストを生成するものから、非常に複雑な画像、映像、音楽を生成するものへと急速に移行している。これまで、こうした 「マルチモーダル」モデルの多くは研究段階に留まっていたが、それが変わりつつあるのだ。

オープンAI（OpenAI）は12月9日、映像生成モデルである「ソラ（Sora）」を一般公開した。同社のWebサイトにはこのモデルを試してみたい人のアクセスが殺到し、いまだに正常に機能していない。グーグルの「ベオ（Veo）」やメタの「ムービージェン（Movie Gen）」のような競合モデルはまだリリースされていないが、これらの企業がこれまでのようにオープンAIの先導に追従するのだとしたら、公開も近いかもしれない。スーノ（Suno）やユーディオ（Udio）の音楽生成モデルは（訴訟にもかかわらず）成長しており、エヌビディア（Nvidia）は先月、独自の音楽生成モデルをリリースした。グーグルは「アストラ（Astra）」プロジェクトに取り組んでいる。これはリアルタイムで周囲の状況について会話できる映像-AIコンパニオンとなる予定だ。

「画像や映像にスケールアップすると、データサイズは指数関数的に増大します」。論文の筆頭著者であるピサ大学およびIMTルッカ大学院の人工知能（AI）博士課程の学生、ジャンルカ・グイディは言う。それがより広く普及するとなると、二酸化炭素排出量はすぐに跳ね上がるだろうと同氏は述べる。

今回の研究チームの研究者の目標のひとつは、データセンターがどれだけのエネルギーを使用しているかの現状を把握する、より信頼性の高い方法を構築することだった。データが多くの情報源や機関に分散していることを考えると、これは想像以上に複雑な作業だ。彼らは現在、全米のデータセンターの二酸化炭素排出量を示すポータルを構築している。このデータパイプラインの長期的な目標は、今後数年で膨大に増加すると予測されるデータセンターによる二酸化炭素排出量を抑制するため、将来の規制への取り組みに情報を提供することである。

「環境と持続可能性を重視するコミュニティと巨大テック企業との間で圧力が強まるでしょう」と、ハーバード大学データサイエンス・イニシアチブ所長であり、共著者のひとりであるフランチェスカ・ドミニチ博士は言う。「しかし、私の予想では、規制はまだされないと考えています。今後4年間はないでしょう」。

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