AIはどれほどの水を使うのか。年間総量だけでは、自治体に配管、ポンプ、処理能力の整備を迫るピーク日の需要は見えてこない。
AIの次の水道料金請求書は、新しいデータセンターが最初のChatGPT（チャットGPT）プロンプトを処理する前に届くかもしれない。カリフォルニア大学リバーサイド校（UCR）がカリフォルニア工科大学と共同で行った研究によれば、米国の地域水道システムは、データセンターの成長ペース次第で、また新たな効率化が需要を減らさないとの前提で、2030年までに100億〜580億ドル（約9兆4900億円）の新規インフラ投資を必要とする可能性がある。議論の多くは、AIへの問い合わせ1回にどれほどの水が使われるかを問い、その答えをティースプーン1杯やペットボトル1本と比較するものだ。だが都市は、平均的な問い合わせを基準に水道システムを設計しているわけではない。最も暑い日を想定して整備する。そのピークと、それに対応する費用を誰が負担するのかという問題こそ、拡散される数字の背後に隠れた商業上の論点である。
プロンプト1回当たりの議論は水道管を見えなくする
ペットボトルとの比較には確かな出典がある。2024年、ワシントン・ポスト紙はUCRの研究者と協力し、米国の平均的なデータセンターでGPT-4が100語のメールを生成するのに必要な資源を推計した。そのモデルでは、冷却に使う水と発電に関連する水の双方を含め、水の使用量は519ミリリットルと算出された。
その後、この数値を算出した研究者がデータを改定している。ワシントン・ポスト紙とともに2024年の推計を行ったUCRのショウレイ・レン（Shaolei Ren）氏は、現在、GPT-4の1プロンプトあたりの数値を、オンサイト冷却に使われる約5ミリリットルを含め、15ミリリットル近くにまで引き下げている。彼は、当初の数値は現在のシステムにおいてはすでに古いものだと述べている。
サム・アルトマン氏は、平均的なChatGPT（チャットGPT）のクエリが使用する水量は約0.000085ガロン（約0.32ミリリットル）であると書いている。ただし、彼はこの数値の背景にある詳細な情報を公開していないため、ワシントン・ポスト紙の推計との整合性を取ることは難しい。他の研究者は、モデルやワークロード（処理負荷）によって大きな開きがあることを指摘している。2025年のベンチマーク調査「How Hungry is AI?（AIはどれほど飢えているか？）」では、効率的なモデルのテスト長全体で2ミリリットル未満と推定された一方、一部の推論モデルでは1クエリあたり150ミリリットルを超えた。
これらの数字は、同じタスクを示しているわけでも、同じ会計上の境界を設定しているわけでもない。モデル、出力長、ハードウェア、冷却システム、電源、立地によって変わる。このばらつきこそ、全国平均が、特定のプロジェクトに必要な容量について地域の公益事業者にほとんど情報を与えない理由である。
ピーク時にAIはどれほどの水を使うのか
年間総量は規模を示す一方で、工学上の制約を覆い隠す。2024年のバークレー環境エネルギー技術研究所（ローレンス・バークレー国立研究所）の報告書によると、AI施設だけでなく米国のすべてのデータセンターが2023年に直接消費した水量は約174億ガロンと推定された。また、ハイパースケール・データセンターによる直接消費量は、2028年までに年間160億ガロンから330億ガロンに達する可能性があると予測されている。
それでも自治体は、全国の年間総量から水道管の口径を決めることはできない。UCRとカリフォルニア工科大学のチームは、蒸発冷却による1日の水需要が、暑い時期には年間平均の6倍から10倍に跳ね上がることを突き止めた。建設が計画されている一部の施設では、その倍率が30倍を超えることもある。大規模なプロジェクトでは、暑い日には1日に100万ガロン以上を消費することがあり、建設中のいくつかの施設では1日あたり最大800万ガロンの取水枠が割り当てられている。
新たな効率化が進まない場合、2030年までに米国の水道システムは、1日あたりさらに6億9700万ガロンから14億5000万ガロンのピーク時容量を必要とする可能性があると研究チームは試算している。これはニューヨーク市の1日の供給量にほぼ匹敵する。その容量の大部分は、最も暑い時期以外は使われずに眠ることになるが、水道事業体は依然としてその資金調達と保守を行わなければならない。
年間平均は管理可能に見えても、数日の猛暑が大規模なインフラ投資を強いることがある。こうしたピークに備えて整備される配管、ポンプ、処理能力は、数十年にわたって資金調達し、維持管理し続けなければならない。
冷却方法の選択がもたらす水と電力のトレードオフ
水冷を禁止すれば、負担の一部は電力網に移る。蒸発冷却システムは効率よく熱を除去するが、水を消費する。空冷システムや空冷式チラーは直接的な水使用量を削減するが、一般的に消費電力が大きくなる。環境専門誌のサークル・オブ・ブルー（Circle of Blue）は、一部の発電方法が他よりもはるかに多くの水を消費するため、地域の電力構成が間接的なウォーター・フットプリント（水使用の環境負荷）を変化させるとも指摘している。
業界が水を使用しない冷却や、クローズドループ（密閉循環）型冷却へと移行することで、直接的な水消費量を劇的に削減できる。しかし、「クローズドループ」という言葉だけで問題が解決するわけではない。データセンター内で水が何度も循環するとしても、施設は最終的に熱を排出する方法を必要とする。そのシステムには空気、蒸発、あるいはその両方が使われる。
こうした選択は、サーバーが搬入されるはるか前に行われる。立地選定によって、利用可能な水源と気候が決まる。電力契約は間接的な水使用量に影響を与える。冷却の設計は、水消費と電力需要のトレードオフを決定する。建設後にこれらの決定を変更することは極めてコストがかかるため、調達や開発に関する契約は、消費者のプロンプト件数よりもはるかに大きな影響力を持つ。
契約条件に「ピーク時の水需要」を盛り込む
企業の経営陣や地元の当局者は、大規模なデータセンター事業を承認する前に、4つの数値を求めるべきである。第一に、単なる年間平均ではなく、想定される最も暑い条件下での「1日のピーク時水需要」を把握すること。第二に、干ばつによる規制時の水源を特定すること。第三に、プロジェクトの直接的な消費水量と、その電力供給に関連する水量を区別すること。最後に、新たな処理施設、貯水施設、配管容量に対する開発者の契約上の負担額を数値化することだ。
この最後の数値は極めて重要である。UCRとカリフォルニア工科大学の研究チームは、インフラ拡張のコストが地元の水道利用者に全面的に転嫁されないよう、検証可能な水道システムの改善資金を開発者が共同負担することを推奨している。水道事業体も、需要を生み出す顧客に対して専用インフラコストの多くを割り当てる、大口利用者向け料金体系や容量負担金の導入を検討すべきだ。ピーク時の報告と執行可能な資金拠出条件は、施設開業後に公表されるサステナビリティ報告書ではなく、契約書に盛り込まれるべきである。
「AIはどれほどの水を使うのか」というおなじみの問いには、依然として答える価値がある。ただし、適切な単位を用いる必要がある。1プロンプトあたりのミリリットル数はモデル間の比較には役立つが、浄水場が次の熱波に対応できるかどうかを市長に伝えることはできず、経営陣にその拠点の維持にどれだけのコストがかかるかを教えることもできない。まずは1日のピーク需要、水源、そしてインフラ合意から始めることだ。これらの数値こそが、データセンターが管理可能な顧客となるか、それとも数十年にわたる重荷となるかを明らかにする。
