“しょう”のブログ

Q　急成長するAIの環境負荷とは？

​A1　電力消費​

　生成AIは大量のデータを高速に処理して学習や推論を行うため、高性能GPUなどを搭載したサーバーが用いられ、データセンターでは大量の電力が必要となる。グーグルとマイクロソフトのデータセンターは、2023年にそれぞれ約24テラワットアワー（TWh）の電力を消費した。これはアイスランド（約19TWh）やヨルダン（約20TWh）といった国々の年間電力消費量を上回る。

　電力増加に伴い、AIデータセンターからのCO₂排出量は、2023年の約2,900万トンから、2030年には約1億6,600万トンにまで跳ね上がる見通し。

​A2　半導体の中心地、東アジアで環境負荷が激増​

　GPU（画像処理半導体）などのAIチップが、高度なAIモデルの学習と運用には欠かせず、このAIチップを生産する企業は、東アジアに集中。問題は、この地域での発電方式。火力発電の割合が、台湾では83.1％、日本では68.6％、韓国では58.5％を占めており、AIチップ製造の拡大は、そのまま温室効果ガス排出の増大につながる。

　グリーンピース・東アジアの調査によると、2023年から2024年にかけて、AIチップ製造による電力消費は世界全体で218ギガワットアワー（GWh）から約984GWhへと、わずか1年で350％以上増えている。

Q　急長するAIが地球環境に与える負担を、最小限に抑えるために必要なことは？

​A1 半導体企業の再エネ転換​

​A2 自社発電・PPA・再エネ発電所への投資​

出典：Chipping Point – Tracking Electricity Consumption and Emissions from AI Chip Manufacturing

A3 開発するテック大手の環境責任の明確化

A4 再エネを条件とした発注や支援

　AI開発企業は、サーバーや半導体の製造を外部に委託している。発注段階で「再生可能エネルギーによる製造」や「脱炭素基準の遵守」といった条件を提示すれば、受注企業の環境対策は大きく進展するだろう。

出典：Report: Environmental Impacts of Artificial Intelligence

​A 5政府・自治体による支援と規制の強化​

　AI関連産業が拡大する中、国や自治体には政策・制度面での後押しが求められる。

　たとえば、再エネ設備への補助金や税制優遇、送電網整備の支援などは、再エネ導入の障壁を下げる有効な施策。

出典：Chipping Point – Tracking Electricity Consumption and Emissions from AI Chip Manufacturing

Q　私たちが選ぶ“未来のAI”とは？ 環境との共存を考えるために

　AIが急速に進化し便利さが増す一方で、私たちはその環境負荷について考える必要がある。

　例）環境に配慮したクラウドサービスや、データセンターに再エネを用いるサービスを選ぶこと。

　さらに、企業の環境対応を評価する仕組みを支持したり、気候正義を掲げる団体と連帯したりすることも重要。

　本当の意味での再エネ転換を進めるには、自社発電やPPA契約、再エネ発電所への直接投資といった、物理的な再エネ供給の仕組みが不可欠。

出典：Report: Environmental Impacts of Artificial Intelligence