クリスティアン・ランディエリは、eCampus大学の教授。Kwaai EMEAディレクター、Intellisystem Technologies創業者、C3i公式メンバー。
AIは自然な進化を遂げ、純粋な実験的プロジェクトから企業の取締役会議の優先事項へと移行した。チャットボット、コパイロット、その他すべてのマルチモーダルモデルは、効果的に産業全体とサプライチェーンを変革し、より高い効率性をもたらす新たな機会を約束している。しかし、この大きな熱狂の裏には、この技術革命がもたらす真の環境的・社会的影響という観点でのコストが存在し、今日でもそれを真剣に検討し、オープンに議論している人はほとんどいない。
議論はもはやグラフィック処理装置（GPU）やクラウドの選択といったIT問題だけではない。私たちが話しているのはギガワット級の電力、何百万リットルもの水、PFASのような永久化学物質についてである。これらの要因はすべて注意深く検討する価値がある。適切に、そして何よりも先見性をもって管理されなければ、すでに競争の障害となる可能性があるからだ。
エネルギー：GPUからギガワットへ
生成モデルのトレーニングと推論には、ますます増加し、場合によっては驚くべきレベルのエネルギーが必要となる。最近のMITの研究では、モデルとのあらゆる相互作用が本質的にエネルギー影響を伴い、その傾向は増加し続けていることが強調された。国際エネルギー機関によると、2030年までにデータセンターは最大945テラワット時（TWh）を消費する可能性があり、これは現在の世界需要のほぼ2倍である。ガーディアン紙は、2025年までにAIが世界のデータセンターで使用される電力の約半分を消費する可能性があると報じている。
これらの数字は私たちに新たな責任を突きつけている。AIはもはや技術者だけに限定されたトピックではなく、企業のエネルギー戦略の中心に強力に入り込んでおり、運用コストだけでなくインフラの立地選択にも大きな直接的影響を与えている。
水と冷却：隠れた課題
純粋にエネルギーの側面を超えて、対処すべきもう一つの重要な問題がある：水の消費だ。データセンターの冷却システム、特に蒸発冷却塔を使用するものは、大量の水を吸収する。この現実は、特に歴史的に水ストレスの高い地域で、地域社会や農業セクターとの緊張を生み始めている。
液体冷却や浸漬冷却などの新技術の採用を検討することは極めて重要かつ戦略的である。これらは水と電力の消費量を最大82%削減できる。これらのソリューションを効果的に統合することは、まもなく単なる選択肢ではなく、グローバルな舞台で競争力を維持するための基本的な要件となるだろう。
PFAS：部屋の中の象
もう一つの新たな問題が、評判や規制上のリスクをもたらす可能性がある：PFAS、いわゆる永久化学物質だ。この特定の用語は、データセンターの冷却剤や半導体製造で使用されるすべての物質を包含しており、これらは非常に持続性が高く、健康や環境に有害である。Inside Climate Newsによる最近の調査では、米国環境保護庁（EPA）がデータセンターで使用される化学物質の審査を優先していることが強調された。これらの多くはPFASファミリーに属しているか、関連している。ガーディアン紙は人工知能データセンター周辺地域での汚染事例を文書化しており、半導体産業はこれらの化合物への強い構造的依存を認めている。したがって、近い将来、規制圧力が高まることは自然に予想され、ESGコミュニティや投資家の注目も高まるだろう。
これらの新たなリスクに対処するため、企業は自社の事業におけるPFASの使用を文書化・マッピングし、可能なすべての代替案を特定し、規制当局や業界団体と積極的に関わり始めるべきである。PFAS関連の影響に関する透明性のある報告を確立し、段階的廃止計画にコミットすることは、規制動向を先取りするだけでなく、投資家の信頼を強化し、結果として企業の評判を高めることになるだろう。
社会的・評判的コスト
エネルギー、水、化学物質の問題を超えて、より広範な社会的影響を考慮することが重要である。フィナンシャル・タイムズは、ビッグテック主導のデータセンター拡大がすでに汚染と間接的な環境影響により、米国で54億ドルのヘルスケアコストを引き起こしていると推定している。これは「社会的操業許可」の概念がAIのビジネスケースの不可欠な部分であることを強調しており、これらの外部性を無視することは許可の遅延、地域の反対、評判の損害につながる可能性がある。
社会的操業許可とは、企業がその活動によって影響を受けるコミュニティや利害関係者から得る受容と信頼のレベルを指す。この信頼が薄れ始めると、技術的に適合しているプロジェクトでも、抗議、遅延、拒否に直面する可能性がある。AIとデータセンターの文脈では、環境への影響に関する透明性、地域社会との積極的な対話、具体的な緩和へのコミットメントが重要な成功要因となる。計画の初期段階から社会的影響評価を統合し、リソースの使用方法と提供する利益について率直にコミュニケーションを取る企業は、コミュニティのサポートを得ながら、コストのかかる混乱を避けるのに有利な立場に立つだろう。リーダーは社会的関与をコンプライアンスの問題としてだけでなく、長期的な回復力と評判を確保するための最も重要な戦略的投資の一つとして捉えるべきである。
対応方法：持続可能なロードマップ
これらの課題は克服不可能ではない。私たちは積極的かつ戦略的に対処することができる。私は個人的に、すべてのAIプロジェクトの初期段階からエネルギーと水の監査を開始することが不可欠だと考えている。なぜなら、これらのシステムの実際の消費を完全に理解することによってのみ、より情報に基づいた決定を下すことができるからだ。同時に、サプライチェーン全体を通じてPFASの使用をマッピングし、それらを段階的に削減し、発生する可能性のあるすべての規制上および評判上のリスクをより慎重に評価することが不可欠である。
行動を起こせるもう一つの重要な分野は技術革新に関するものだ。液体冷却や浸漬冷却などの先進的な冷却ソリューションは、すでに効率性と環境への影響を低減する大きな可能性を提供している。しかし、革新はインフラだけに限定されるべきではない。結果を透明に伝え、インフラ設計中に地域社会を積極的に関与させるために、適切で明確かつ共有された環境・社会・ガバナンス（ESG）指標を定義することも必要である。この参加型アプローチは、潜在的な紛争を緩和するだけでなく、社会的操業許可の強化につながる。
真の長期的な競争優位性は科学研究からもたらされる。時間の経過とともに、より効率的で、エネルギー消費の少ない、より軽量なモデルを提供できるようになるだろう。したがって、根本的な問題はリソースを節約するだけでなく、AIが地球に過度の負担をかけることなく、ビジネスに価値を創造しながら、可能な限り持続可能な方法で成長できるようにすることである。
AIの近い将来は、最大のモデルや最も現代的で洗練されたアルゴリズムを所有する人々だけによって決定されるわけではない。真の違いを生み出すのは、革新と責任の概念を具体的かつ効果的に統合し、エネルギー、水、化学物質のコストを最小限に抑える人々だ。ビジネスリーダーにとっての課題は、AIを容量の面でスケールアップするだけでなく、AIを戦略的資産として取り巻く持続可能性の概念をスケールアップすることにある。これらの分野で具体的な行動を取ることに成功する人々は、より強力なシステムを持つだけでなく、環境への影響にますます敏感な世界でビジネスを成長させるために不可欠な評判と社会的資本を構築することになるだろう。
