コーネル大学を率いる研究者たちは、AIデータセンターの環境への影響が増大していることを明らかにし、その排出量を米国の道路に何百万台もの自動車が増加することと比較しました。この研究は、炭素と水の使用量を大幅に削減するためのロードマップを示しています。
人工知能（AI）が日常生活に急速に浸透するにつれ、AIを支えるコンピューティングインフラは飛躍的に成長しています。この急速な増加は、特に大規模データセンターの電力消費と水使用量に関して、エネルギー需要と環境への懸念の高まりを招いています。
コーネル大学の研究者が主導した新たな研究では、AIデータセンターの環境への影響について、州ごとに包括的な分析が行われました。高度なデータ分析とAIを活用することで、研究チームは、現在のAIの成長軌道が続くと、2030年までに年間24万～44万トンの二酸化炭素が排出されると予測しています。これは、米国の道路に5万～10万台の自動車が追加されることに相当します。
さらに、これらのデータセンターは、毎年 7 億 3,100 万～11 億 2,500 万立方メートルの水を消費する可能性があります。これは、600 万～1,000 万人のアメリカ人の年間家庭用水使用量に匹敵します。
厳しい調査結果 公表 本日、Nature Sustainability 誌に掲載された論文は、急成長する AI 分野の環境への影響に対処する緊急性を強調しています。
「人工知能は社会のあらゆる分野に変革をもたらしていますが、その急速な成長はエネルギー、水、そして炭素への実質的な負荷を伴います」と、コーネル大学工学部ロクサーヌ・E・アンド・マイケル・J・ザック・エネルギーシステム工学教授であり、本プロジェクトのリーダーであるフェンチー・ユー氏はニュースリリースで述べています。「私たちの研究は、シンプルな問いに答えるために構築されています。AIコンピューティングブームの規模を考えると、AIコンピューティングはどのような環境的軌跡を辿るのでしょうか？そして、さらに重要なのは、どのような選択がAIコンピューティングを持続可能性へと導くのでしょうか？」
研究チームは、筆頭著者でYou氏の研究グループの博士課程学生であるTianqi Xiao氏を含む、財務、マーケティング、製造記録を含む3年間分の多次元データを収集しました。このデータは、電力システムと資源消費に関する地域固有の情報と統合され、AIインフラの成長が環境に与える影響を予測しました。
「膨大なデータがあり、膨大な労力がかかります。エネルギー、水、気候といった持続可能性に関する情報は、一般的にオープンで公開されています。しかし、産業データは、すべての企業がすべてを報告しているわけではないため、扱いが難しいのです」とユー氏はニュースリリースで述べています。
チームは AI を活用してデータの特定のギャップを埋め、包括的な分析を実現しました。
しかし、この調査は問題の特定にとどまりません。AIデータセンターの環境への影響を大幅に削減するための、実行可能なロードマップを提示しています。戦略には、よりスマートな立地選定、電力網の脱炭素化の加速、運用効率の向上などが含まれます。これらの対策を実施することで、二酸化炭素排出量を約73%、水使用量を約86%削減できる可能性があります。
環境への影響を軽減する上で重要な要素の一つは、データセンターの立地です。現在存在する多くのハブは、ネバダ州やアリゾナ州といった水資源の乏しい地域に位置しており、地域資源の逼迫を深刻化させています。水ストレスの少ない地域への施設移転と冷却効率の向上により、水使用量を約52%削減できる可能性があります。
研究によると、炭素と水の効率の両方において最適な地域は、中西部と、テキサス、モンタナ、ネブラスカ、サウスダコタなどのいわゆる「風の強い地域」の州である。
「ニューヨーク州は、原子力、水力、そして成長を続ける再生可能エネルギーによるクリーンな電力ミックスのおかげで、低炭素で気候に優しい選択肢であり続けているが、水効率の高い冷却と追加のクリーン電力を優先することが重要だ」とユー氏は付け加えた。
AI需要に対応するために、電力網の脱炭素化を加速させる必要性もこの調査で強調されています。抜本的な改善が行われなければ、二酸化炭素排出量は約20%増加する可能性があります。
「たとえ1キロワット時あたりのクリーン化が進んだとしても、AI需要の伸びが電力網の脱炭素化を上回れば、総排出量は増加する可能性があります」とユー氏は付け加えた。「解決策は、AIコンピューティングが拡大しているまさにその場所で、クリーンエネルギーへの移行を加速させることです。」
さらに、液体冷却やサーバー使用率の向上などの高度なテクノロジーを導入することで、二酸化炭素排出量をさらに 7% 削減し、水の使用量を 29% 削減できます。
OpenAIやGoogleといった業界大手がAIデータセンターへの投資を続ける中、本調査は、業界のステークホルダー、電力会社、規制当局が協調して計画を立てる重要な局面にあることを浮き彫りにしています。今の選択が、AIが気候変動対策のツールとなるのか、それとも新たな環境負荷となるのかを決定づけるでしょう。
「今こそ構築の時です」とユー氏は結論づけた。「この10年間で私たちが行うAIインフラの選択が、AIが気候変動の進行を加速させるのか、それとも新たな環境負荷となるのかを決定づけるでしょう。」
この研究の共著者には、ストックホルムのKTH王立工科大学、モントリオールのコンコルディア大学、ミラノのRFF-CMCC欧州経済環境研究所の研究者が含まれている。
出典： コーネル大学