Last Updated on 2024-07-12 05:26 by admin
AIの普及により、オンラインのエネルギーグリッドにストレスがかかっています。AIモデルの計算プロセスは従来のGoogle検索やメールとは異なり、非常にリソースを消費します。AIモデルの訓練と展開には大量の電力と水が必要であり、エネルギー消費量は増加しています。AIモデルの大きさに比例してエネルギー消費量も増加しており、データセンターのエネルギー需要も増加しています。AIのエネルギー消費量は現在のエネルギー使用全体に比べて小さいが、今後の普及により増加する可能性があります。AIモデルの訓練と運用により、大量の水が蒸発し、地域の水供給に影響を与えます。
AI開発者はエネルギー消費の削減と効率化に取り組んでいます。より効率的なハードウェアチップの利用や、計算量の少ない小さなAIモデルの開発が試みられています。AIデータセンターのエネルギー需要が地域の電力供給に影響を与える可能性があります。AI開発は環境問題の一部として位置づけられ、クラウドコンピューティングへの移行も考慮されています。AIのエネルギー消費と水消費の上限はまだ明確ではありません。
AIツールはオペレーティングシステムやウェブアプリ、ソフトウェアプログラムのデフォルト機能として組み込まれており、避けることが難しくなっています。AIツールの使用により、エネルギー消費に配慮することが難しくなっています。AIはオンラインのさまざまな場面に浸透し続けることが予想されています。AIのエネルギー消費と水消費の上限はまだ明確ではないため、ユーザーはエネルギー消費について慎重に考える必要があります。
【ニュース解説】
近年、インターネットの使用体験において、生成型人工知能（AI）ツールが日常的な存在となりました。Google検索の結果のトップにAIによる要約が表示されたり、Facebookを閲覧中にMetaのAIツールの使用を促されたりすることがあります。このようなAIツールの普及は、2022年末にOpenAIがChatGPTをリリースして以来、特に加速しています。
しかし、このAIツールの普及には裏側があります。それは、これらのシステムを運用するために必要な計算プロセスが、従来のインターネットサービスよりもはるかに多くのリソースを消費するという事実です。具体的には、生成型AIアプリケーションは、従来のGoogle検索やメールなどの基本サービスに比べて、約100から1,000倍もの計算量が必要とされています。これにより、大量の電力と水が消費され、地域の電力網に負荷がかかり、大量の水が蒸発するという問題が生じています。
AIモデルの訓練と展開に必要なエネルギーと水の消費は、データセンターのエネルギー需要の増加につながっています。GoogleやMicrosoftなどの企業は、AIツールの開発を進める中で、自社のカーボンニュートラルやサステナビリティ目標を達成することが難しくなっていると報告しています。
この問題に対処するため、AI開発者はより効率的なハードウェアチップの利用や、計算量の少ない小さなAIモデルの開発など、エネルギー消費の削減と効率化に取り組んでいます。しかし、AIデータセンターのエネルギーと水の消費は、地域の電力供給や水資源に影響を与える可能性があり、環境への影響も懸念されています。
AIツールの普及は、オペレーティングシステムやウェブアプリ、ソフトウェアプログラムに組み込まれているため、ユーザーがこれらを避けることは難しくなっています。そのため、ユーザーは自身のエネルギー消費についてより慎重に考える必要があります。AIのエネルギー消費と水消費の上限はまだ明確ではないため、今後もこの問題は継続的に注目されるでしょう。
この状況は、AI技術の発展と普及がもたらすポジティブな側面と同時に、環境への影響やリソースの消費という課題を浮き彫りにしています。技術の進歩と環境保護のバランスを取るためには、エネルギー効率の良い技術の開発、再生可能エネルギーへの移行、そして消費者としての意識改革が必要です。また、企業がサステナビリティ目標を達成するためには、供給チェーン全体の水足跡やカーボンフットプリントにも注目し、より持続可能な方法でAI技術を開発、運用する必要があります。
from AI's Energy Demands Are Out of Control. Welcome to the Internet's Hyper-Consumption Era.