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管理し、それが手に負えないほど増加しないように注意するよう警告した。.
これは、AI サービスの需要の急増により AI データセンターのエネルギー消費量が増加し続けているとの報告が、AI 企業が代替エネルギー源を探す余地が生じていることを受けてのことだ。
データセンターは他のすべてのものを暗闇に置き去りにするかもしれない
シュナイダーエレクトリックはレポート、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」、世界を暗闇に陥れるのを防ぐために従うべきいくつかの指針を示唆した。
この研究は、先月開催されたIEAのエネルギーとAIに関する世界会議を受けて行われたものです。「人工知能と電力：システムダイナミクスアプローチ」と題されたこの研究は、AIとそのエネルギー消費への影響に関する新たな学説を検証しています。.
生成 AI と電力消費については多くの報告がなされていますが、シュナイダーエレクトリックのレポートは、既存のデータセンター インフラストラクチャが機能するには大量の電力が必要であるという過去の研究にも一致しており、そのため、予測される AI 導入の急増に対応するには、より多くのリソースが必要になるとしています。.
AIサービスへの需要増加とそれに伴うエネルギー消費量の増加は、AI技術が電力網に及ぼす潜在的な負担に対する懸念も引き起こしています。また、エネルギー需要がこのままのペースで増加し続けた場合、環境への影響も懸念されています。.
シュナイダーエレクトリック・サステナビリティ研究所所長のレミ・パックー氏は、この研究は将来の可能性を探り、関係者が今後の課題と機会を乗り越えられるよう準備することを目的としていると述べた。.
「むしろ、そ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。」
パッコウ。.
「AIは急速に進化する分野であり、私たちの知識は常に増え続けているという理解のもと、私たちは研究結果を発表しています」と彼は付け加えた。.
そこでシュナイダーエレクトリックは、持続可能な AI、成長の限界、境界のない豊かさ、エネルギー危機という 4 つの異なるシナリオを考案しました。.
シュナイダーエレクトリックは、現在から2030年にかけて電力需要が増加すると予測している。
調査によると、シュナイダーエレクトリックが提示した4つのシナリオはすべて、需要の急増に伴い、2025年から2030年にかけてエネルギー消費量が増加すると予測している。しかし、各シナリオの根底にあるいくつかの前提に基づいて、シナリオは大きく乖離している。.
シュナイダーエレクトリックの調査研究「持続可能なAI」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を検証し、「成長の限界」では、AI開発が人間関連の限界に達するという制約のある道筋を検証しています。「持続可能なAI」は、より有望なアプローチを提示しており、そのモデルによると、電力消費量は2025年の予想100テラワット時（TWh）から2035年には785TWhに増加すると予測されています。.
このシナリオでは、2027年から2028年にかけて、生成AI推論がAI分野の電力消費の主な推進力となるでしょう。また、より効率的でエネルギー消費量の少ないモデルへの移行も進むでしょう。.
報告書によれば、AIインフラと需要の共生関係が特徴で、効率性と資源の節約が相互に強化されているという。
「境界のない豊かさ」などの他のシナリオでは、抑制されない成長の潜在的リスクを検討し、「エネルギー危機」では、不均衡なエネルギー需要と発電がどのように広範囲にわたる不足につながる可能性があるかを検討します。.
報告書によると、AIの総エネルギーは今年の基準値100TWhから2030年までに510TWhに増加するが、専用チップの製造渋滞やLLMのデータ不足などの課題が影響を及ぼしている。.
さらに、報告書は、「境界のない豊かさ」のシナリオは、AIの急速な発展が進行中であり、AI企業がより大規模で高度なインフラを目指して競争し、資源の持続可能な利用能力を上回ってしまうことで課題が生じることを反映していると述べています。.
エネルギー危機のシナリオでは、AI の急速な成長により、そのエネルギー需要が経済の他の重要なセクターと衝突し、AI に依存dent 産業にいくつかの運用上の課題が生じると予測されています。.
このシナリオでは、エネルギー消費量は 2029 年にピークを迎え、約 670 TWh に達した後、2032 年までに 380 TWh まで低下し、2025 年にはさらに低下して 190 TWh にな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行っている
報告書によると、協調性のないガバナンスは政策の断片化を招き、それがさらに政策の断片化につながる可能性がある。その結果、世界規模あるいは地域規模のエネルギー defiが生じることになる。.
しかし、シュナイダーのレポートでは持続可能な AI に関するいくつかの推奨事項が示されており、AI インフラストラクチャ、AI 開発、ガバナンス、標準、教育という 3 つの領域に焦点を当てています。.
AI インフラストラクチャでは、次世代データセンターを最新の冷却テクノロジー、高密度コンピューティング、GPU や TPU などの最新のエネルギー効率の高いハードウェアで最適化する必要があるとされています。.
これは、データ AI データセンターが AI サーバーを冷却するために大量の水を消費しているという報告にも続くもので、Google、Microsoft、OpenAI などのテクノロジー企業はデータセンターでユーティリティ消費量の増加を確認していると報告されています。.
AI 開発に関する推奨事項では、モデルのプルーニング、量子化、軽量アーキテクチャなどの手法を通じてモデルをより効率的にすることが示唆されています。.
ガバナンス、標準、教育の分野では、政策立案者に対し、エネルギー効率や環境への影響といった持続可能なAIの実践に関する認証制度を策定・実施することを提言しています。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、倫理的配慮にも対処します。.
