それを愛するか嫌いで、人工知能（AI）は私たちの日常生活の一部になりつつあります。オンラインショッピングからWebの検索まで、AIは人々や企業にとっても有用で時間を節約するツールに進化しています。
それが来たら気候変動、AIもそこでの有用性を証明しています。英国のケンブリッジ大学では、研究者は気候モデリングから土地利用計画まで、あらゆることにAIを使用しており、それを自然を保護するための変革的なツールと見なしています。
オックスフォード大学の研究者は、企業の環境行動をより透明にすることを約束するAIツールを作成しました。 Googleでさえ、気候の回復力を向上させるためのさまざまなAIを搭載したツールを開発し、その利点を宣伝しています。
AIがプラスの影響を与える可能性にもかかわらず気候危機、温室効果ガスの排出に潜在的に重要な貢献に懸念があります。
International Energy Agency（IEA）からの新しいレポートは、AIが電力需要の大幅な増加を推進していることを示しています。データセンター、AIシステムのバックボーンを形成することは、今後5年間でエネルギー需要を2倍にすると予測されています。
IEAは、2030年までに、データセンターの電力需要が約945テラワット時間に上昇すると予測しています。これは、日本の電力消費量全体を超えています。
しかし、レポートはまた、AIが削減する可能性があることも指摘しています排出他の場所。それが正しい方法で採用されている場合、それが占める炭素貯蓄は、それが生成する追加の排出を相殺できる可能性があると言います。
IEAのエグゼクティブディレクターであるFatih Birol氏は次のように述べています。「しかし、これまで、政策立案者と市場は、広範囲の影響を完全に理解するためのツールに欠けていました。」
AIでは、トレーニングと走行に大量のエネルギーが必要です。大規模な言語モデルをサポートするために必要な巨大な処理能力は、データセンター、その一部は小さな国と同じくらいのエネルギーを消費します。
データセンターは世界中にありますが、米国は世界市場の約40％の5,381の施設を備えています。重要なデータセンターを持つ他の国には、英国、ドイツ、インド、オーストラリア、フランス、オランダが含まれます。
これらの施設の消費電力は相当なものです。いくつかのAI中心のデータセンター200万世帯と同じくらいの電力を使用してください。 2023年、彼らは世界の総電力消費量の約1.5％を占めていますが、今後数年間でもっと多くの消費をするように設定されています。
AIのトレーニングには、多くのプロセッサ電力が必要であり、したがって多くの電力が必要です。 Journal of Machine Learningに掲載された研究では、人気のあるOpenaiをトレーニングすることがわかりましたchatgptモデルは1,287メガワットの電力を消費し、ヨーロッパで80の短距離便と同じくらい多くのCO2を生産しました。
「生成AIの違いは、必要な電力密度です」と、MITのコンピューティングと気候影響フェローであるNoman Bashir氏は述べています。 「基本的には、それは単なるコンピューティングですが、生成的なAIトレーニングクラスターは、典型的なコンピューティングワークロードの7倍または8倍のエネルギーを消費する可能性があります。」
ソフトウェアの実行はタスクごとにエネルギー集約型ではありませんが、毎日何百万ものクエリが提出されているときにすぐに加算され始めます。
電力研究所は、質問ごとに、chatgpt約2.9ワット時間を消費します。これは、標準のGoogle検索に必要なエネルギーの量の約10倍です。
2025年初頭、ChatGPTは1日あたり10億を超えるクエリを処理しており、その数は増加しています。
2025年初頭、私たちの成人の約8％がChatGptを彼らとして使用していましたプライマリ検索エンジン。これはまだGoogleを使用している数のほんの一部ですが、2024年6月にわずか1％から成長したことを考えると、これはAIを搭載したツールへの急速なシフトを強調しています。
考慮すべきAIの顔の変化もあります。現在のクエリは通常、テキストベースの相互作用に限定されます。出現あなたはビデオを持っています、画像およびオーディオアプリケーションには先例はありませんが、燃料にとってさらに渇いている可能性があります。
「生成AIの環境への影響について考えるとき、コンピューターを接続するときに消費する電気だけではありません」と、MITの材料科学科の教授であるElsa A. Olivettiは言います。 「システムレベルに出て、私たちがとるアクションに基づいて持続するより広範な結果があります。」
AIは本当に独自の排出量を相殺できますか？
IEAによると、それが懸念されていますAIは気候変動を加速する可能性があります「誇張されています」。成長にもかかわらず、データセンターによって引き起こされる排出量は、世界の総エネルギー関連排出量の一部であり、推定1.5％であると述べています。
さらに、AIの広範な採用により、多くの活動がより効率的になり、他の分野での排出量が削減される可能性があると主張しています。これは、産業プロセス、科学研究、または技術の革新の最適化によるものかもしれません。
IEAは、既存の幅広い適用を推定していますAI主導のソリューション2035年までに最大5％の排出削減につながる可能性があります。これにより、データセンターの需要によって生成される排出量の増加が相殺されると主張しています。
Energy Intelligenceからの別のレポートは、エネルギー需要の倍増を予測しましたが、AIをクリーンエネルギー遷移の重要なイネーブラーとしてフレーム化しました。
よりスマートなグリッド管理、低炭素技術のコスト削減、再生可能エネルギーの統合の強化を引用しましたAIがもたらすことができる利点。さらに、プロセッサの効率、冷却技術、およびアルゴリズムの最適化の進歩は、最終的にAIの高いエネルギー需要を抑制すると主張しました。
IEAレポートは、AIの将来とその気候への影響について好意的に見ていますが、この結果は自動的ではないことに注目しています。
「現在、これらのAIアプリケーションの広範な採用を保証できる勢いがないことに注意することが重要です」と報告書は述べています。 「したがって、2035年であっても、必要な有効化条件が作成されない場合、それらの集合的な影響はわずかになる可能性があります。」
AIの可能性を認識するには、複数の面で集中的なアクションが必要です。特に、AIがグリッドと分布の最適化を通じてAIがエネルギー産業に与えるプラスの影響は、AIが現在ひどく使用されていない領域を通じてもたらす可能性があることに注目しています。
また、特に供給に関しては、低炭素発電への投資が非常に重要であることも認めていますエネルギーに飢えたデータセンター。
一部のプレイヤーはこれで進歩しています。 Amazonは、世界中の再生可能エネルギーの最大の企業購入者です。 Amazon Web Servicesデータセンターを含む、運営の90％以上がすでに再生可能エネルギーを搭載していると述べています。
世界中に300を超えるデータセンターを備えたデジタルリアリティは、再生可能エネルギーに取り組んでいます。今日、欧州のポートフォリオのエネルギーニーズの100％が再生可能エネルギーの購入と一致しています。
しかし、データセンタービジネスではグリーンになるのは簡単ではありません。再生可能エネルギー源の断続性は、地理的な制限と同様に、クリーンエネルギー源の利用可能性に影響を与える可能性のある課題となります。
AIの将来の気候の影響における米国の役割
米国で世界最大のデータセンターのほとんどがあるため、これはエネルギー需要の最大の成長が見られる場所になります。
IEAのレポートによると、10年の終わりまでに、データセンターからのエネルギー消費は、他のすべてのエネルギー集約的な活動（アルミニウム、コンクリート、化学物質などの生産）を組み合わせたもののエネルギー消費量を上回ると予測されています。
今日、米国のデータセンターは、主に天然ガス、化石燃料に依存しています。 IEAは、特に現在の政権が汚れた燃料に焦点を当てているため、この変化は見られません。
今週、大統領ドナルド・トランプ石炭駆動のインフラストラクチャがAIデータセンターをサポートできる地域を特定するようにキャビネットメンバーに指示する大統領命令に署名しました。
ルイジアナ州では、特に大規模な新しいデータセンターが建設されている大規模なガス発電所を建設する計画が既に実施されていますメタ。
IEAのレポートは、協調した努力と政治的支援だけでのみ達成できるシナリオを提示します。当時の優先順位に応じて、AIを使用して、メタン漏れを検出したり、グリッドを最適化するために新しい石油とガスの埋蔵量を見つけることができる可能性があります。
AIが「相殺」されるという概念を考慮すると、それ自体の排出量を文脈で取る必要があります。二酸化炭素は何百年もの間大気中にとどまるので、AIが最終的に生成するよりも多くの排出量を削減する方法を見つけたとしても、途中で与える損害をキャンセルすることはありません。
「既存のAIアプリケーションの広範な採用は、データセンターからの排出量よりもはるかに大きい排出削減につながる可能性がありますが、気候変動に対処するために必要なものよりもはるかに少ないものでもあります」と報告書は結論付けています。
