AIの消費電力問題：現状、課題、そして未来への展望

AIの電力消費はどの程度なのか？

近年、人工知能（AI）の急速な発展は、その驚異的なエネルギー消費という重要な問題を提起しています。AIが人間の仕事を完全に置き換えることができるかどうかは、電力コストがパンよりも高くなるかどうかで決まる、という冗談もあります。しかし、この冗談は、AI開発における無視できない現実、つまり高エネルギー消費が開発のボトルネックになる可能性があることを示唆しています。元Googleのエンジニア、カイル・コビット氏がソーシャルメディアで明らかにしたように、MicrosoftはGPT-6のトレーニング中に電力問題に直面しました。

大規模なAIモデルをトレーニングするために、Microsoftのエンジニアは、異なる地域に分散したGPUを接続するInfiniBandネットワークの構築に苦労しています。この作業が複雑なのは、10万個以上のH100チップを同じ場所に集中させると、地域の電力網が過負荷になり、崩壊するリスクがあるためです。

なぜこのようなことが起こるのでしょうか？簡単な計算をしてみましょう。NVIDIAのデータによると、H100チップ1個のピーク電力は700Wです。したがって、10万個のチップのピーク電力消費は7000万ワットにもなります。エネルギー業界の専門家は、この莫大なエネルギー消費は、小規模な太陽光発電所または風力発電所全体の出力に相当すると指摘しています。さらに、サーバーや冷却設備などの付帯設備のエネルギー消費も考慮する必要があります。これらのすべての電力消費機器が狭いエリアに集中すると、電力網への圧力が想像できるでしょう。

AIの電力消費：氷山の一角

ニューヨーク・マガジンが掲載した記事は、ChatGPTの1日の電力消費量が50万キロワット時を超える可能性があると推定し、大きな注目を集めました。それでも、現在のAIの電力消費量は、暗号通貨や従来型のデータセンターと比較すると、まだ小さいものです。Microsoftのエンジニアが直面している問題は、AI開発を制限する要因が技術そのもののエネルギー消費だけでなく、付帯インフラのエネルギー消費や電力網の容量も含まれることを示唆しています。

国際エネルギー機関（IEA）のレポートによると、2022年の世界のデータセンター、人工知能、暗号通貨の電力消費量は460TWhに達し、世界全体のエネルギー消費量の約2％を占めています。IEAは、最悪の場合、2026年までにこれらの分野の電力消費量は1000TWhに達し、これは日本全体の電力消費量に相当すると予測しています。

注目すべきは、現在AIの研究開発に直接投入されているエネルギー消費量が、データセンターや暗号通貨よりもはるかに少ないことです。NVIDIAはAIサーバー市場で主導的な地位を占めており、2023年には約10万個のチップを供給し、年間電力消費量は約7.3TWhでした。これに対し、2022年の暗号通貨の電力消費量は110TWhに達し、これはオランダ全体の電力消費量に相当します。

冷却エネルギー消費：無視できない

データセンターのエネルギー効率は、通常、電力使用効率（PUE）で測定されます。PUEは、消費されたすべてのエネルギーとIT負荷が消費したエネルギーの比率です。PUE値が1に近いほど、データセンターでのエネルギーの無駄が少ないことを意味します。Uptime Instituteのレポートによると、2020年の世界の大型データセンターの平均PUE値は約1.59でした。これは、データセンターのIT機器が1kWhの電力を消費するごとに、付帯設備が0.59kWhの電力を消費することを意味します。

データセンターの追加エネルギー消費の大部分は、冷却システムに使用されます。研究によると、冷却システムが消費するエネルギーは、データセンターの総エネルギー消費量の最大40％に達することがあります。チップのアップグレードが進むにつれて、単一デバイスの電力が増加し、データセンターの電力密度も増加しており、冷却に対する要求が高まっています。しかし、データセンターの設計を改善することで、エネルギーの無駄を大幅に削減できます。

冷却システムや構造設計などの要因により、データセンターのPUE値は大きく異なります。Uptime Instituteのレポートによると、ヨーロッパ諸国のPUE値は1.46に低下していますが、アジア太平洋地域では、依然として10分の1以上のデータセンターでPUE値が2.19を超えています。

省エネと排出量削減の目標を達成するために、世界各国が対策を講じています。例えば、EUは大型データセンターに廃熱回収装置の設置を義務付けています。米国政府は、よりエネルギー効率の高い半導体の研究開発に投資しています。中国政府も、2025年からデータセンターのPUE値を1.3以下にすることを義務付け、2032年までに再生可能エネルギーの使用比率を100％に段階的に引き上げる政策を導入しました。

テクノロジー企業の電力消費：節約は難しく、開発はさらに難しい

暗号通貨とAIの発展に伴い、大手テクノロジー企業のデータセンターの規模は拡大を続けています。IEAの統計によると、2022年には米国に2700のデータセンターがあり、全国の電力の4％を消費しており、2026年にはこの割合が6％に達すると予測されています。米国東西海岸の土地資源がますます逼迫しているため、データセンターは徐々に中部地域に移転していますが、これらの地域の電力供給は需要を満たせない可能性があります。

一部のテクノロジー企業は、電力網の制約から逃れるために、小型の原子力発電所から直接電力を購入しようとしていますが、これには複雑な行政承認プロセスが必要です。MicrosoftはAIを使用して申請を支援しようとしており、GoogleはAIを使用して演算タスクをスケジュールし、電力網の運用効率を向上させ、炭素排出量を削減しています。制御された核融合がいつ実用化されるかは、まだ未知数です。

気候変動：泣きっ面に蜂

AIの発展には、安定した強力な電力網のサポートが必要ですが、極端な気象現象が頻繁に発生するにつれて、多くの地域の電力網は脆弱になっています。気候変動は、極端な気象現象をより頻繁に発生させるだけでなく、電力需要を増加させ、電力網の負担を増大させ、電力網施設に直接的な影響を与える可能性があります。IEAのレポートによると、干ばつ、降雨不足、早期融雪の影響により、2023年の世界の水力発電の割合は30年来の最低点である40％未満に低下しました。

天然ガスは、通常、再生可能エネルギーへの移行のための橋渡し役と見なされていますが、冬の極端な天候下では、その安定性は懸念されます。2021年には、寒波が米国テキサス州を襲い、大規模な停電が発生し、一部の住民の自宅では70時間以上停電しました。この災害の主な原因の1つは、天然ガスパイプラインの凍結による天然ガス発電所の停止でした。

北米電力信頼性委員会（NERC）は、2024年から2028年の間に、米国とカナダで300万人以上の人々が停電のリスクに直面すると予測しています。エネルギー安全保障を確保し、省エネと排出量削減を同時に達成するために、多くの国が原子力発電所を移行措置と見なしています。2023年12月に開催された国連気候変動会議（COP28）で、22か国が共同声明に署名し、2050年までに原子力発電能力を2020年の3倍に引き上げることを約束しました。同時に、中国やインドなどの国が原子力発電建設を積極的に推進するにつれて、IEAは2025年までに世界の原子力発電量が過去最高に達すると予測しています。

IEAのレポートは、「変化し続ける気候パターンの中で、エネルギーの多様性を高め、電力網の地域間調整能力を向上させ、より衝撃に強い発電方法を採用することが不可欠である」と強調しています。電力網インフラの保護は、AI技術の開発だけでなく、国の生活にも関わっています。