シュナイダー・エレクトリック、調査でデータセンターが電力網を「食い尽くす」と警告

シュナイダー・エレクトリックは、政策立案者に対し、AIデータセンターによる電力消費を慎重に誘導し、制御不能になるのを防ぐよう警告しています。

AIデータセンターのエネルギー消費量は、AIサービスへの需要急増により報告されている通り増加し続けており、AI企業が代替エネルギー源を探求する余地を生み出しています。

データセンターは他の全員を完全な暗闇に置く可能性があります

シュナイダー・エレクトリックは報告書で4つの潜在的なシナリオを提示し、AIデータセンターが電力網を「食い尽く」して世界を暗闇に落とすのを防ぐために従うべきいくつかの指針を提案しました。

この調査は、先月開催されたIEAグローバルエネルギー・AI会議に続くものです。「Artificial Intelligence and Electricity: A System Dynamics Approach」と題されたこの調査は、AIおよびそのエネルギー消費への影響に関連する新興の思考潮流を examines。

生成AIと電力消費に関する報告が多数なされていますが、シュナイダー・エレクトリックの報告書も、既存のデータセンターインフラが機能するために significant な電力を必要とするため、AI採用の予測される急増を支えるにはより多くの資源が必要であるという以前の調査と一致しています。

AIサービスへの需要増大とそれに伴うエネルギー消費の増加は、電力グリッドへの潜在的な負荷に関する懸念を引き起こしています。また、このペースでエネルギー需要が上昇し続けた場合の環境への影響についても懸念が高まっています。

シュナイダー・エレクトリックのサステナビリティ研究所所長であるレミ・パクー氏は、この研究は潜在的な未来を探求し、ステークホルダーが先に見据える課題と機会を乗り越える準備を整えることを目的としていると述べています。

「むしろ、私たちはこれが情報に基づいた議論と意思決定の出発点となることを願っています。」

パクー氏。

「AIは急速に進化している分野であり、私たちの知識も絶えず成長していることを理解した上で、私たちは調査結果を発表しています」と彼は付け加えました。

シュナイダー・エレクトリックは、したがって4つの異なるシナリオを提示しました。それらは「サステナブルAI」、「成長の限界」、「境界なき豊かさ」、「エネルギー危機」です。

シュナイダー・エレクトリックは2030年までの電力需要増大を見込んでいます

研究によると、シュナイダー・エレクトリックが提示した4つのシナリオすべてが、需要の急増に伴い2025年から2030年の期間中にエネルギー消費が増加することを示しています。しかし、各シナリオの基盤となる仮定に基づき、その展開は大きく異なります。

「サステナブルAI」シナリオでは、消費が増加する中で効率性を優先した場合の潜在的な結果が検討され、「成長の限界」シナリオでは、AI開発が人間由来の限界に達する制約された道筋が検討されます。シュナイダーの研究によると、「サステナブルAI」はより有望なアプローチを示しており、2025年の予想100テラワット時（TWh）から2035年には785TWhへと電力消費が増加するとモデルで予測しています。

このシナリオでは、2027年から2028年の間に生成AIの推論がAIセクターにおける電力消費の主要な駆動要因となります。また、より効率的でエネルギー集約型の低いモデルへの移行も見られます。

レポートによると、このシナリオは「AIインフラと需要の相乗関係によって特徴づけられ、効率性と資源の節約が相互に強化される」とされています。

「境界なき豊かさ」などの他のシナリオは、抑制の効かない成長の潜在的なリスクを、また「エネルギー危機」シナリオは、偏在するエネルギー需要と供給が広範な不足につながる可能性をそれぞれ検討しています。

レポートによると、AIの総エネルギー消費は、今年のベースラインである100TWhから2030年までに510TWhに増加しますが、特殊チップの製造渋滞や大規模言語モデル（LLM）のデータ不足などの課題が重くのしかかっています。

レポートはさらに、「境界なき豊かさ」シナリオは、AI企業がより大規模で高度なインフラを目指して競争する中で、AIの急速な開発が資源の持続可能な利用の能力を上回り、課題を生み出すことを反映していると述べています。

「エネルギー危機」シナリオでは、AIの急速な成長がエネルギー需要を経済の他の重要セクターと競合させ、AI依存産業にいくつかの運用上の課題をもたらすと見られています。

このシナリオでは、エネルギー消費は2029年に約670TWhのピークに達し、その後2032年までに380TWhに減少し、さらに2025年には190TWhへと減少すると予測されています。

シュナイダーは潜在的なエネルギー危機に対するいくつかの提案を提供しています

レポートによると、調整の取れないガバナンスは断片的な政策を生み出し、それがさらに断片的な政策結果をもたらす可能性があります。これにより、世界的または地域的なエネルギー不足が生じる可能性があります。

しかし、シュナイダーのレポートはサステナブルAIに関するいくつかの推奨事項を提供しており、これらはAIインフラ、AI開発、ガバナンス、基準、教育の3つの領域に焦点を当てています。

AIインフラに関する提言では、次世代データセンターが最新の冷却技術、高密度コンピューティング、GPUやTPUなどの現代的な省電力ハードウェアで最適化されるべきだと示唆しています。

これはまた、AIデータセンターがAIサーバーの冷却に大量の水を消費しているという報告に続き、Google、Microsoft、OpenAIなどのテック企業がデータセンターでの公用事業消費量の増加を報告していることにも対応しています。

AI開発に関する提言では、モデルプルーニング、量子化、軽量アーキテクチャなどの技術を通じてモデルの効率性を高めることが提案されています。

ガバナンス、基準、教育については、レポートは政策立案者に対し、エネルギー効率や環境影響などのサステナブルなAI実践のための認証スキームを開発・実施することを推奨しています。堅牢なフレームワークは、責任あるAI開発を導き、エネルギー消費、データプライバシー、倫理的考慮事項に対処します。