AIデータセンターが2027年までにオランダ一国よりも多くの電力を使用する可能性

Nvidiaが生産できるDGXチップの数に基づく

データセンターでのAI利用が、2027年までにオランダやスウェーデンのような小国と同程度の電力を使用する可能性があることが、新たな研究で示唆さ れました。

研究者Alex de Vries氏が作成し、Digiconomistが学術誌Jouleで発表した査読付き研究によると、2027年までに世界のAI関連の年間電力消費量は85.4〜134.0TWh増加する可能性があるとのことです。これは世界の電力消費量の約半分に相当し、現在世界の電力使用量の1〜2％と推定されているデータセンターの電力使用量が大幅に増加することになります。

この結果は、スウェーデンの研究機関RISEのJon Summers氏とTor Bjorn Minde氏が先週のDCD>Connect Londonで発表した、AIがスウェーデンと同程度の電力を消費する可能性があるという試算と呼応しています。

150万個のNvidia DGXチップ

近年、データセンターの電力消費量は、暗号通貨のマイニングを除けば、世界の電力使用量の比較的安定した1％にとどまっている、と、論文『The Growing Energy Footprint of Artificial Intelligence』の中でde Vries氏は述べています。「2010年から2018年にかけて、世界のデータセンターの電力消費量はわずか6％しか増加していません。AIモデルやアプリケーションを開発・維持するために必要な計算リソースが、世界の電力消費に対するデータセンターの寄与を急増させるのではないかという懸念が高まっています」

Vrije Universiteit Amsterdamの博士候補生であるde Vries氏は、大型AIアプリケーションの95％で使用されているNvidia DGXチップの年間生産量を調べることで、論文の数字を算出しました。現在、これらのチップの供給にはボトルネックがあるが、まもなく解消され、世界のデータセンターのエネルギー使用量を実質的に50％増加させるような氾濫が起こるとde Vries氏は予想しています。

「AIは、わずか数年後には、現在のビットコインと同程度の電力消費を担うようになるかもしれません」と、ビットコインのエネルギー使用に焦点を当て、「デジタルトレンドの予期せぬ結果」を検証するために9年前にDigiconomistを設立したde Vries氏は話しています。

de Vries氏は、2022年のDCD Podcastでビットコインのエネルギー使用について論じており、Digiconomistは現在、ビットコインは年間126TWhの電力を消費していると推定しています。これはアラブ首長国連邦のそれにほぼ匹敵します。

この論文では、 3kWから6.5kW（米国の一般家庭数軒分の消費量）を消費 する1台のNvidia DGX A100サーバーのエネルギー消費量から始めていますが、一方H100バージョンのチップでは、複数のチップを搭載したサーバー全体で10kW以上を消費する可能性があります。

Nvidiaは2023年に約10万個のチップを生産していますが、チップメーカーTSMCとの合意により、2027年までに年間150万個のチップを生産することができる、とde Vriesは言っています。これらのシステムの1年間の生産にかかる電力消費量は、約85～134TWhになるだろうと彼は語っています。

この数字は概算であり、すべてのユニットがフル稼働するわけではありません。しかし、この数字には、その時点で稼働しているインストールベースや、冷却システム、輸送、製造、その他のスコープ3排出など、これらのチップに関連するその他のエネルギー使用は含まれていません。

「AIサーバーのサプライチェーンは、当面、AI関連の電力消費を抑制するボトルネックに直面していますが、これらのボトルネックが解消されるまで、そう時間はかからないかもしれない」とde Vries氏は言います。「2027年までに世界のAI関連の電力消費量は、新たに製造されるサーバーによる年間電力消費量の85.4～134.0TWh増加する可能性がある。この数字は、オランダ、アルゼンチン、スウェーデンといった国々の年間電力消費量に匹敵します。」

AIシステムのトレーニングに使用されるエネルギーに注目が集まっていますが、AIシステムのアプリケーションや 推論 の段階でも同様にエネルギーを消費する可能性があるとde Vries氏は警告しています。先週のDCD>Connectで、RI.SEのJon Summers氏とTor Bjorn Minde氏は、このような高密度な電力消費に必要な熱除去を空冷では実現できないことを検証する講演で、同様の見解を示しました。

Summers 氏と Minde 氏は、Google検索のようなアプリケーションでは、AIが頻繁に使用されるため、低消費電力の推論段階で使用されるエネルギーが、トレーニングで使用されるエネルギーと同程度になる可能性があると指摘しました。

de Vries氏は、Googleの検索にAIを適用することで、最悪の場合、エネルギー使用量をアイルランドと同程度、つまり年間29TWhまで増加させる可能性があるとしながらも、そのための膨大なコストがGoogleの導入意欲を削ぐ可能性があると指摘します。

同氏は、業界に対して「AIの使用に注意する」よう呼びかけ、次のような警告を発しています。「AIやブロックチェーンのような新しい技術には、誇大広告や取り逃がすことへの恐怖がつきまといます。そのため、エンドユーザーにとってほとんどメリットのないアプリケーションが作られることがよくあります。」

「しかし、AIはエネルギーを大量に消費する技術であるため、大量の資源を浪費することにもなりかねません。この無駄の大部分は、一歩引いて、エンドユーザーのニーズに最適なソリューションを構築しようと試みることで軽減することができます。そして、特定の技術の使用を強制することは避けてください」

彼はこう結論付けています。「AIは奇跡の治療法ではないのです。AIには最終的にさまざまな限界があるため、すべてを解決する特効薬にはならないでしょう。これらの限界には、幻覚、差別的効果、プライバシーへの懸念などの要因が含まれます。環境の持続可能性は、現在、この懸念事項のリストにもうひとつ加わっています」

この記事は海外Data Centre Dynamics発の記事をData Center Cafeが日本向けに抄訳したものです。