AIの環境コスト：2030年までに945TWhの電力、13億人の水

国連大学水・環境・健康研究所（UNU-INWEH）は、新たな報告書『AIのエネルギー利用の環境コスト：炭素・水・土地フットプリント』を発表し、AIデータセンターの環境への影響を包括的に定量化しました。2030年までに、AIを動かす世界のデータセンターは、年間945テラワット時（TWh）の電力を消費すると予測されていますが、これはパキスタン、バングラデシュ、ナイジェリア（人口6億5,000万人以上）の合計電力使用量のほぼ3倍に相当します。水のフットプリントは、サブサハラ・アフリカの全13億人の基本的な生活用水需要に等しく、土地の使用は14,500平方キロメートルを超え、これはジャカルタ都市圏（人口3,200万人）の約2倍です。

炭素だけが全てではない

報告書は、モデル学習時の炭素排出のみに焦点を当てた既存の評価は、AIの環境コストを体系的に過小評価していると主張しています。AIシステムの学習や実行に使われる電力1キロワット時ごとに、見落とされがちな水と土地のフットプリントが伴います。国連の科学者たちは、世界の主要なデータセンターハブ20か所でこれらのフットプリントを定量化し、地域間で大きな差があることを明らかにしました。

開発者にとっての重要性

AIアプリケーションを構築する開発者にとって、これらの数字は、おそらく転嫁される実際の運用コストに変換されます。データセンターが水と土地の制約に直面するにつれ、計算リソースの価格上昇、立地規制の厳格化、データセンター拡張への反対が予想されます。これはAIに反対するものではなく、意図しない影響の責任ある使用と事前の緩和を求めるものだと、UNU-INWEH所長のカベ・マダニ教授は述べています。

主な調査結果

• 電力：2030年までに945TWh（6億5千万人の国の使用量の3倍）。
• 水：サブサハラ・アフリカの13億人の基本的な生活用水需要に等しい。
• 土地：14,500平方キロメートル以上、ジャカルタ都市圏の2倍以上。
• 報告書は炭素、水、土地のフットプリントを個別に定量化。炭素のみではない。

開発者にとって、これはモデル効率の最適化（小型モデル、ハードウェア利用の改善、再生可能エネルギー調達）が、AIワークロードの環境フットプリントを削減する上で重要であることを強調しています。報告書は、AIが地球の限界内で発展し、重要な鉱物を供給しインフラをホストするコミュニティも恩恵を受けることを確実にするための短い期間があると指摘しています。