人工知能（AI）は、それを統制するはずのルールよりも速いペースで進化している。私たちの働き方、学習方法、コミュニケーション方法を形作るモデルは、世界のエネルギー需要も形作っており、AIとクリーンエネルギーの連携に失敗した国々は取り残されるリスクがある。このシリーズでは、日常的なプロンプトの隠れた環境コストから、最先端モデルのトレーニングによる大規模な排出量まで、人工知能の見えない環境コストを追跡してきた。この最終回では、次に来るものに焦点を当てる：AIの成長を世界の気候目標と整合させるためのガバナンス、政策、そして説明責任のメカニズムだ。
AIの成長は現行の政策を上回るペースで進んでいる
国際エネルギー機関（IEA）の2025年4月のデータセンターとAI見通しによると、データセンターは2030年までに年間945テラワット時の電力を消費する可能性があり、AIがその需要の半分以上を占めるという。しかし、規制はそのペースに追いついていない。現在、AI関連の排出量の開示を義務付けている政府はほとんどなく、大手テクノロジー企業は一貫した監視なしに独自のサステナビリティ・ナラティブを設定している状況だ。
IEAは、信頼性が高く、手頃な価格で、低炭素の電力を持つ国々がAIレースを支配するだろうと指摘している。実際には、風力、太陽光、原子力の容量を急速に拡大する国々が、理論上最も多くのAI投資を引き付けることになる。したがって、AIの手頃な価格は電力価格に大きく依存している。信頼性が高く低コストの電力を提供する国々は、AI採用を加速させるのに最適な位置にある。風力や太陽光などの再生可能エネルギーへの投資拡大はすでにエネルギーコストを引き下げ、AI成長の経済的基盤を改善している。エネルギー政策が今やAI政策であるという現実は明らかだ。
透明性と監査はもはや選択肢ではない
マイクロソフトの2023年のサステナビリティ報告によると、同社の温室効果ガス排出量は前年比29%増加した。これは主に、より多くのデータセンターの建設と、建材に含まれる炭素、さらに半導体、サーバー、ラックなどのハードウェアコンポーネントによるものだ。同様に、グーグルも2024年の環境報告書によると、運用排出量が48%増加したと報告している。独立した第三者監査がなければ、これらの開示は部分的なスナップショットにとどまる。
データセンターとAI開発に関しては、効率向上と再生可能エネルギーの誓約だけでは、説明責任なしには不十分だ。カーボンを考慮したスケジューリング、再生可能エネルギーの調達、年間排出量の開示を義務付けることで、企業は規模だけでなくサステナビリティでも競争することを強いられるだろう。AIでイノベーションを起こす圧力は、ガバナンスでイノベーションを起こす圧力と一致しなければならない。問題はもはやAIが拡大できるかどうかではなく、すでに拡大している。本当のテストは、政府、企業、消費者が持続可能に拡大するAIエコシステムを要求できるかどうかだ。今後数年間の決断が、AIがイノベーションの原動力になるのか、それとも気候リスクの原動力になるのかを決定するだろう。
