［ニュース解説］AIは地球を救う？それとも壊す？増え続けるエネルギー消費の真実と未来

2025-04-24

はじめに

　近年、AI（人工知能）の進化は目覚ましいものがありますが、その一方で、AIが必要とするエネルギーの量も増大しており、気候変動への影響が懸念されています。本稿では、AIのエネルギー消費に関する現状と将来の展望について、分かりやすく解説します。

引用元記事

タイトル: Let’s not panic about AI’s energy use just yet
発行元: Vox
発行日: 2025年4月23日
URL: https://www.vox.com/climate/409903/ai-data-center-crypto-energy-electricity-climate

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要点

AIや暗号資産（仮想通貨）の普及により、データセンターのエネルギー需要が急増しています。
現在、世界の電力需要に占めるコンピューティングとデータストレージの割合は1〜1.5%ですが、今後数年で倍増、あるいはそれ以上になると予測されています。
エネルギー需要の増加は、既存の発電所（石炭火力など）の延命や、新たな発電所（天然ガスなど）の建設につながる可能性があります。
一方で、コンピューターの処理効率は向上しており、特にAIの推論処理におけるエネルギー効率は過去10年で10万倍、直近2年でも25倍改善しました（Nvidia調べ）。
エネルギー需要予測には不確実性が多く、技術革新、経済状況、気候変動自体も影響します。
AIはエネルギー消費を増やす側面だけでなく、シミュレーションによる実世界でのテスト削減、電力網の最適化、新素材開発など、環境問題解決に貢献する可能性も秘めています。
AIの発展と気候変動対策を両立させるためには、継続的な効率改善、サプライチェーン全体の排出量削減、クリーンエネルギーの大規模導入が不可欠です。

詳細解説

コンピューターとエネルギー消費の基本

　コンピューターが情報を処理する基本的な単位はトランジスタです。これは非常に小さな電子部品で、コンピューターチップ上に数十億個も搭載されています。トランジスタは、電気を使って情報の最小単位である「ビット」を「0」または「1」の状態として記憶・変更します。カリフォルニア大学サンタバーバラ校のティモシー・シャーウッド教授によれば、「0」が「1」に、または「1」が「0」に切り替わるたびに、わずかながらエネルギーが消費されます。

　この小さなエネルギー消費も、膨大な数のトランジスタ、チップ、そしてそれらを搭載したコンピューターやデータセンター全体で合計すると、無視できない量になります。国際エネルギー機関（IEA）によると、現在、コンピューター処理とデータ保存に使われる電力は、世界の総電力需要の1〜1.5%を占めています。

AIによるエネルギー需要の急増

　AI、特に大規模言語モデル（LLM）のような高度なAIは、その学習と運用に膨大な計算能力を必要とします。例えば、一般的なGoogle検索が約0.3ワット時を消費するのに対し、ChatGPTのようなAIへの問い合わせは約2.9ワット時を消費すると言われています。これは約10倍の違いです。

　このAIブームにより、AIを動かすためのデータセンターの需要が世界的に急増しています。米国では2024年に建設中のデータセンター容量が前年比で70%も増加しました。データセンターは大量の電力を消費するため、結果として全体のエネルギー需要を押し上げています。

　この需要増に対応するため、大手テック企業は必死に電力確保に動いています。Amazonは世界最大の再生可能エネルギー購入企業となり、Microsoftなどは原子力発電所の再稼働や次世代原子炉への投資も行っています。しかし、需要があまりにも急激なため、元Google CEOのエリック・シュミット氏が「再生可能エネルギー、非再生可能エネルギー、何でもいい。とにかく早くエネルギーが必要だ」と述べるように、供給源を選んでいられない状況も生まれています。これにより、古い石炭火力発電所が延命されたり、新たな天然ガス発電所が計画されたりする動きも出ています。IEAは、今後5年間でデータセンターの追加電力需要の半分は再生可能エネルギーで賄われるものの、残りは天然ガス、石炭、原子力が担うと予測しています。

エネルギー需要予測の不確実性

　AIによるエネルギー需要が今後どれだけ増えるかについては、様々な予測があります。IEAは2030年までに倍増すると予測し、マッキンゼーは3倍から5倍になると予測しています。しかし、これらの予測には多くの不確実性が伴います。

　MITのジェシカ・トランシク教授が指摘するように、データセンターのエネルギー需要の将来像はまだはっきりしていません。現在のデータセンターの電力消費量は全体の2%未満であり、たとえ数倍になったとしても、その割合は依然として一桁台にとどまる可能性があります。世界の電力需要増加のより大きな要因は、途上国の経済発展や気候変動による冷房需要の増加なども考えられます。また、現在はAIや暗号資産の技術が黎明期にあり、多くの企業が様々なアプローチを試している「カンブリア爆発」のような状態です。エネルギー消費の多い実験的な試みも多いですが、今後、技術が成熟し、業界再編が進むにつれて、エネルギー効率が改善される可能性もあります。

技術革新による効率化とAIの貢献

　幸いなことに、コンピューターのエネルギー効率は着実に向上しています。特にAI計算で中心的な役割を果たすGPU（Graphical Processing Unit）は、目覚ましい性能向上を遂げています。大手GPUメーカーであるNvidiaによれば、同社のプラットフォームは、同じAI推論タスクにおいて、過去10年間で10万倍、直近の2年間（製品1世代分）だけでも25倍もエネルギー効率が向上したとのことです。

　ただし、効率化が進むと運用コストが下がり、かえって利用が促進されてエネルギー消費量が増加するという「リバウンド効果」も懸念されます。Nvidiaのジョシュア・パーカー氏も、「効率化を進めても、エネルギーや計算には依然としてコストがかかるため、最終的にはバランスが取れるだろう」と述べています。

　さらに重要な点として、AI自体が環境問題の解決に貢献できる可能性も指摘されています。例えば、航空機の設計において、AIによるシミュレーションを活用すれば、エネルギーを大量に消費する実際の風洞実験などを減らすことができます。また、電力会社はAIを使って送電網を最適化し、再生可能エネルギーの導入を促進したり、電力ロスを削減したりしています。AIはすでに、より高性能なバッテリーや太陽電池の開発にも役立っています。

今後の展望：AIと気候変動対策の両立へ

　AIのエネルギー消費に関する将来は不確実ですが、その拡大と気候変動対策を両立させる道は存在します。そのためには、以下の点が重要になります。

継続的な効率改善: ハードウェア（GPUなど）とソフトウェア（アルゴリズム）の両面で、さらなるエネルギー効率の向上が求められます。
サプライチェーンとインフラの脱炭素化: デバイスの製造過程やデータセンターの建設・運用における二酸化炭素排出量を削減する取り組みが必要です。
クリーンエネルギーの大規模導入: データセンターが必要とする電力を、太陽光や風力などの再生可能エネルギーで賄うことが不可欠です。

　すでに多くの国が、経済成長と温室効果ガス排出削減を両立させています。AIの普及は現在、その進捗を一部遅らせている側面もありますが、長期的に見れば、AIは気候変動を悪化させるのではなく、むしろ抑制するための強力なツールになり得ます。Nvidiaのパーカー氏が言うように、「AIはいずれ、世界がこれまで見た中で最高の持続可能性ツールになる」という楽観的な見方も可能です。しかし、それは自然に起こることではなく、意図的な行動によってのみ達成できる未来です。