人工知能（AI）はアルゴリズムだけでなく、電力、水、そして炭素によって動いています。カリフォルニア大学の分析によると、OpenAIがGPT-3のトレーニングだけで1,287メガワット時の電力を消費し、70万リットル以上の淡水を必要としたとされています。これは米国の120世帯が1年間に使用する電力量と、オリンピックプールの3分の2を満たす水量に相当します。さらに、このトレーニングでは552トンのCO2が発生しました。現在のGPT-4やGPT-5に規模を拡大すると、トレーニングコストは数十億リットルやテラワット時にまで膨れ上がり、地域のユーティリティや世界の排出量に影響を与えています。
AIトレーニングが前例のないペースで拡大
AIトレーニングの規模は驚異的なペースで加速しています。インテリジェント・コンピューティング・ジャーナルがまとめたデータによると、GPT-5、Gemini 1.5、Claude 3などの最も先進的でリソース集約型のAIシステムであるフロンティアモデルの計算要件は、100日ごとに倍増しています。さらに、AI Frontiersの記事によると、フロンティアモデルのトレーニング実行コストは10億ドルに迫っています。また、OpenAI、マイクロソフト、グーグルがトレーニング専用の特殊クラスターを丸ごと割り当てており、サイトごとに数百メガワットの需要を押し上げていることも重要なポイントです。この成長ペースは、AIの新世代ごとにエネルギー、水需要、そして結果としてのCO2影響が桁違いに増加することを意味しています。
日常的なAIプロンプトが積み重なり世界的な排出量に
ほとんどの人は、単純なAIクエリの裏にある環境コストを考慮していません。大規模モデルのトレーニングはそのエネルギー需要の大きさで注目を集めていますが、日常的な使用によるフットプリントも同様に重要です。投げかけられる質問、処理されるクエリのそれぞれが、排出コストを伴います。以前の記事AIプロンプトがもたらすエネルギーと水の膨大な隠れたコストで述べたように、Geminiの単一プロンプトは約0.24ワット時の電力を消費しますが、これは単体では些細に見えます。しかし、日々数十億のやり取りがあることを考えると、これらのクリックはテラワット時の電力使用と数千トンのCO₂排出量に積み重なります。そのため、この隠れたフットプリントについてユーザーを教育することが不可欠です。なぜなら、日常的なプロンプトの集合的な重みは、今や国家全体のリソース需要に匹敵するからです。
持続可能なAIの未来に向けたソリューション
AIの環境コストは避けられないものではありません。国際エネルギー機関の2025年4月の報告書によると、データセンターを再生可能エネルギーに移行することで、AI関連の排出量を大幅に削減できるとされています。AI部門は、エネルギー部門自体を再構築する可能性を秘めています。この研究では、手頃な価格で持続可能な電力の利用可能性が、どの国がAIをリードできるかを決定するとしています。独立した環境監査とトレーニングおよび部門のフットプリントの透明な開示は、規制当局と消費者に企業の説明責任を問うために必要な情報を提供するでしょう。さらに、再生可能エネルギーの供給が多い時間帯にトレーニングサイクルを実行するカーボンアウェア・スケジューリングなどの実践は、AIの成長を気候目標に合わせるための戦略です。AIが持続可能に拡大するためには、透明性、再生可能エネルギー、説明責任が不可欠です。
