AI産業は国家の電力消費量に匹敵する可能性がある
AI は 2022 年と 2023 年に急速に拡大し、 OpenAIさん ChatGPT、電力消費と環境への影響についての懸念が生じています。 世界の電力使用量のわずか 1% を占めるデータセンターの電力消費量は、6 年から 2010 年の間に 2018% 増加した可能性があります。この解説では AI の電力消費量とその潜在的な影響を検証し、悲観的シナリオと楽観的シナリオの両方について議論し、どちらかの極端なシナリオを採用しないように警告します。 。
AI（次のような生成 AI ツールを含む） ChatGPT および OpenAIの DALL-E は、自然言語処理を使用して新しいコンテンツを作成します。 多くの場合、エネルギーを大量に消費するトレーニング フェーズでは、大規模なデータセットをフィードし、予測された出力を目標の出力に合わせるためのパラメーターの調整が行われます。 モデルが出力を生成する推論フェーズは、文献ではほとんど注目されていません。 ただし、推論フェーズは AI モデルのライフサイクル コストに大きく寄与する可能性があり、Google は AI 関連のエネルギー消費の 60% が推論に起因していると述べています。
研究者のアレックス・デ・フリース氏によると、 アムステルダム経営経済学部の教授によると、AI企業のエネルギー消費量は2027年までに驚異的な割合に達し、アルゼンチン、オランダ、スウェーデンなどの国家全体に匹敵する可能性があるという。
De Vries 氏は、市場リーダーである Nvidia による 2023 年の AI サーバーの納入予測に基づいて計算を導き出しました。彼の推定では、今年の 100 万台のサーバーが 1.5 年までに 2027 万台にまで大幅に増加することが示されています。
これらのサーバーがフル稼働すると仮定すると、そのエネルギー消費量は現在の年間 6 ～ 9 テラワット時 (TWh) から、86 年までに年間 134 ～ 2027 TWh という驚異的な量に急増します。参考までに、スウェーデンは年間 125 TWh のエネルギーを消費します。
さらに、Google が今日、自社の検索サービスを AI アルゴリズムのみに移行した場合、エネルギーコストだけでも年間 29.3 TWh に達し、これはアイルランドの年間エネルギー消費量に相当します。
De Vries 氏は、NVIDIA が現在、必要な量の AI サーバーを供給するという課題に直面していることもあり、そのようなシナリオは依然としてありそうもないことを認めています。 これらのサーバーの不足は、コストの上昇にもつながります。 たとえば、Google が理論上すべて AI アプローチに移行すると、同社の営業利益率は消滅することになります。
AIアルゴリズムの運用は企業にとって経済的に負担が大きく、 効果的な収益化は依然として難しい。 逆説的ですが、ユーザー数が増加するにつれて、テクノロジーのコストは減少するどころか増加します。 マイクロソフトは、生成型 AI に関する誇大広告を利用して、そのようなサービスの市場を創出し、収益を上げようとしています。 しかし、同社は、次のような最初の発電製品で財務的損失に直面しました。 GitHub コパイロット サービス、ユーザーあたり 20 ドルから 80 ドルの損失になりました。 これを回避するために、Microsoft は人気製品向けに AI アドオンをリリースすることを決定しましたが、これにより製品のコストが増加する可能性があります。 GoogleとMicrosoftも、維持コストが高いため、AIサービスの収益化が困難に直面している。 Microsoft や Google などの企業は、AI モデルを維持するために追加の 30 ドルを要求しています。 Zoomの作成者らも、独自のアルゴリズムを開発したり、複雑なタスクのために他者を借りたりして、コストを節約しようとしている。 Adobe やその他の企業は、料金プランに基づいてニューラル ネットワークの使用を制限しています。 企業はAIモデルのコストが時間の経過とともに下がることを望んでいるが、その前には数億ドルを費やす必要がある。
ハードウェア効率、モデル アーキテクチャ、アルゴリズムの改善により、長期的には AI 関連の電力消費を削減できる可能性があります。 その原因として考えられるのは、 ジェヴォンズのパラドックス効率の向上は需要の増加につながり、リソース使用量の純増加につながります。 さらに、イーサリアムの「マイニング 2.0」などの AI 関連タスクに GPU を再利用すると、年間電力消費量の 16.1 TWh が AI にシフトされる可能性があります。
AI 関連の電力消費量は不確実ですが、Google 検索などのアプリケーションが増加する可能性があります。 ただし、リソースの制約により成長が制限される可能性があります。 AI の効率を向上させる取り組みがリバウンド効果を引き起こし、AI への需要が増加する可能性があります。 開発者は AI の最適化とその必要性の検討に重点を置き、規制当局は環境開示要件を検討する必要があります。
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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