シュナイダーエレクトリックは、政策立案者に対してAIデータセンターによる電力消費を慎重に導き、制御不能に陥るのを防ぐよう警告しました。
これは、AIデータセンターのエネルギー消費が報告されているように、AIサービスの急増する需要により引き続き増加しているため、AI企業が代替エネルギー源を探す余地を生み出していることを示しています。
データセンターは他のすべての人を完全な暗闇に置き去りにするかもしれません。
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「電力網を食べて」世界を暗闇にするのを防ぐためのいくつかの指針を提案しました。
この研究は、先月開催されたIEAエネルギーとAIに関するグローバル会議に続いています。この研究は、「人工知能と電気：システムダイナミクスアプローチ」というタイトルで、AIとそのエネルギー消費への影響に関する新興の考え方を検討しています。
生成的AIと電力消費に関する多くの報告がある一方で、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相当な電力を必要とし、そのためAIの普及による予測される急増をサポートするためにより多くの資源が必要になることに同意しています。
AIサービスの需要の増加とそれに伴うエネルギー消費の増加は、この技術が電力網に与える潜在的な負担についての懸念も引き起こしています。また、エネルギー需要がこのペースで上昇し続ける場合の環境への影響についての懸念もあります。
シュナイダーエレクトリック持続可能性研究所のディレクター、レミ・パクーは、この研究は潜在的な未来を探求し、利害関係者が今後の課題と機会をナビゲートできるように準備することを目的としていると述べました。
「代わりに、私たちはこれが情報に基づく議論と意思決定の出発点となることを期待しています。」
パクー。
「私たちは、AIが急速に進化する分野であり、私たちの知識が常に成長しているという理解のもとに、私たちの調査結果を提示します」と彼は付け加えました。
シュナイダーエレクトリックは、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、2030年までの電力需要の増加を予測しています。
研究によれば、シュナイダーエレクトリックが考案した4つのシナリオすべてが、需要が急増する中で2025年から2030年の間にエネルギー消費の増加を示しています。しかし、それぞれのシナリオを支えるいくつかの前提に基づいて大きく異なります。
持続可能なAIにおいて、シュナイダーの研究は、消費が増加する中で効率性を優先する潜在的な結果を考察し、成長の限界はAI開発が人間に関連する制限に達する制約された道を見ます。持続可能なAIは、2025年に予想される100テラワット時（TWh）から2035年には785TWhに電力消費が増加するより有望なアプローチを提供します。
生成的AIの推論は、2027年から2028年の間にこのシナリオのAIセクターにおける電力消費の主要な推進力となります。また、より効率的でエネルギー集約度の低いモデルに向かう動きもあります。
報告によると、それは「AIインフラストラクチャと需要の間の共生関係によって特徴づけられ、効率性と資源の保存が相互に強化される」とされています。
持続可能なAIのような他のシナリオは、無制限の成長の潜在的なリスクを検討し、エネルギー危機は不均一なエネルギー需要と発電が広範な不足を引き起こす可能性を検討します。
報告によると、AIの総エネルギーは、今年の基準100TWhから2030年までに510TWhに増加しますが、特殊なチップの製造の詰まりやLLMに必要なデータの不足などの課題が影響を及ぼしています。
報告は、境界のない豊かさのシナリオが、AI企業がより大きく、より高度なインフラに向かって競争する中で、AIの急速な発展が持続可能な資源の利用の能力を超えて挑戦を生み出すことを反映していると述べています。
エネルギー危機のシナリオは、急速なAIの成長がそのエネルギー需要を経済の他の重要なセクターと対立させ、AI依存産業にいくつかの運営上の課題を引き起こすことを示しています。
このシナリオにおいて、エネルギー消費は2029年にピークに達すると予測され、約670TWhに達した後、2032年までに380TWhに減少し、2025年にはさらに190TWhに減少します。
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ます。
報告によれば、調整されていないガバナンスは断片化された政策をもたらし、これが全球的または地域的なエネルギー不足を引き起こす可能性があります。
しかし、シュナイダーの報告書は持続可能な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インフラストラクチャ、AI開発、ガバナンス、基準、教育の3つの領域を考察しています。
AIインフラストラクチャは、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、およびGPUやTPUなどの最新のエネルギー効率の良いハードウェアで最適化されるべきだと推進しています。
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いており、Google、Microsoft、OpenAIのようなテクノロジー企業は、データセンターでのユーティリティ消費の増加を見ているとされています。
AI開発に関する推奨事項は、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をより効率的にすることを提案しています。
ガバナンス、基準、教育の下で、報告は政策立案者に対してエネルギー効率や環境影響などの持続可能なAI実践のための認証スキームを開発し、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、倫理的考慮に対処します。
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