ChatGPTは1日あたり500,000kWh以上の電力を消費します。エネルギーは AI 開発のボトルネックになるのでしょうか?

ニューヨーカー誌は最近、チャットGPTの1日の電力消費量が50万キロワット時を超える可能性があると報じた。これは、アメリカの家庭の平均電力消費量の1万7000倍に相当する。イーロン・マスク氏はまた、今後2年間で電力不足がAIの発展を制限する大きな要因になると予測している。しかし、本当にそうなのでしょうか?

AI の電力消費に関する現在の見解は、実際の測定値ではなく、主に推定に基づいています。米国の情報技術イノベーション財団（ITIF）が発表した報告書によると、一部の不正確な研究によってAIのエネルギー消費量が大幅に過大評価されているという。このような発言は、AI の発展に悪影響を及ぼし、省エネや排出削減の促進、環境問題への対応といった AI の潜在能力の実現を妨げる可能性があります。業界関係者は、業界情報の透明性を促進し、AI技術の悪用を減らすよう求めている。

AI エネルギー消費評価の課題:

多くの要因が影響する

ITIF は米国ワシントンに本部を置く非営利のシンクタンクです。 ITIFは、「人工知能のエネルギー消費に関する懸念の再検討」と題した報告書の中で、AIモデルによってエネルギー消費量と二酸化炭素排出量に大きな差があり、チップ設計、冷却システム、データセンター設計、ソフトウェア技術、作業負荷、電源など、多くの要因の影響を受けると指摘した。

したがって、AI のエネルギー消費量を推定する場合、さまざまな研究の結論には大きな違いがあります。マサチューセッツ大学アマースト校のチームが2019年に発表したプレプリント研究では、当時グーグルが主導していた大規模言語モデルBERTが、79時間のトレーニング中に約1,438ポンド（約652キログラム）の二酸化炭素を排出したと推定されており、これはニューヨークとサンフランシスコ間の往復飛行に乗った乗客の排出量に相当する。この研究では、AI ニューラルアーキテクチャ検索 (NAS) などのテクノロジーについても同様の結論に達しました。この論文は Google Scholar で 3,000 回近く引用され、メディアでも大きく取り上げられました。

しかし、AIの研究開発に携わる企業や機関は、全く異なる分析結論に達しています。 2021年、Googleとカリフォルニア大学バークレー校は、前述の研究ではGoogleのAIによる二酸化炭素排出量が88倍も過大評価されていると主張するプレプリント研究を発表しました。しかし、この研究は前者よりもはるかに注目されず、引用数はわずか 500 件程度でした。

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メディアや一般大衆は否定的な情報に注目する傾向があるため、衝撃的な結論を伴う研究が広まる可能性が高くなります。テクノロジー業界の著名人の言動も「AIは大量のエネルギーを消費する」というメッセージを増幅させている。マスク氏はかつて「AIの発展を制限する要因は『シリコン不足』から『電力不足』に変わるだろう」と予測していた。 OpenAIのCEOサム・アルトマン氏も、AIはより多くの電力を消費すると述べ、核融合への注目度の高い投資を行った。

ライフサイクル全体の観点から

AIのエネルギー消費量を評価する

ITIFの報告書は、現在の多くの研究や政策はAIのトレーニング段階に焦点を当てているが、推論プロセス、つまり人がAIを使って結果を出力するプロセスではAIがより多くのエネルギーを消費することが多くの研究で示されていると指摘している。さらに、異なる AI モデルは異なるタイプの推論タスクを処理するため、エネルギー消費量も大きく異なります。たとえば、1,000 回の計算要求の場合、画像分類タスクの消費電力は 0.007 kWh ですが、画像生成タスクの消費電力は 2.907 kWh です。

報告書の著者らは、AIのトレーニングは一度限りのイベントである一方、その使用は長期的なプロセスであると指摘している。 AI のエネルギー消費問題を議論する場合、爆発的な増加ではなく長期的な影響に焦点を当てる必要があります。さらに、技術史の観点から見ると、AI の成長とそのエネルギー消費は次の 4 つの要因によって制限されます。

1. インフラ構築コストがAIの急速な成長を制限する

「ChatGPT の 1 日の電力消費量は 500,000kWh を超える可能性がある」という結論は、テクノロジー ブログ Digiconomist の著者 Alex de Vries 氏の推定によるものです。デ・フリース氏はまた、最悪のシナリオでは、グーグルのAIによる電力消費量はアイルランド全土の電力消費量に相当し、年間29.3TWh（テラワット時）に達すると予測した。しかし同氏は、そのような規模を達成するには、データセンターの運営と電気代に数十億ドルを投じるほか、チップに1000億ドルを投資する必要があるとも指摘した。 AIの運用コストが高止まりすると、営利を追求する営利企業は当然ながら投資を減速し、削減するでしょう。

2. AIパフォーマンスの向上は限界効果をもたらす

近年、AIは多くの分野で継続的な進歩を遂げていますが、それはまた、近い将来にボトルネック期を迎える可能性があることも意味しています。より大規模なモデルの開発と運用による収益はますます低くなり、精度の向上において卓越性を達成することがより困難になるでしょう。したがって、AI モデルの最適化が次の研究開発の方向となる可能性があります。

3. ソフトウェアとハ​​ードウェアのパフォーマンスの向上により、AIのエネルギー消費が削減される

AIモデルの最適化とハードウェア技術の進歩により、AIのエネルギー消費が削減されると期待されています。サイエンス誌に掲載された研究によると、2010年から2018年の間に世界のデータセンターの計算能力は550%増加し、ストレージ容量は2,400%増加したが、電力消費はわずか6%しか増加しなかったという。ハードウェア、仮想化テクノロジー、データセンター設計の革新により、エネルギー効率が向上し、大規模なクラウド コンピューティングが可能になりました。

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同様に、プルーニング、量子化、蒸留などのテクノロジーによって、より優れたアルゴリズムがもたらされ、AI モデルがより高速でエネルギー効率の高いものになると期待されています。 Googleとカリフォルニア大学バークレー校の研究チームは、機械学習が計算能力の70％から80％を占めるまでに成長したにもかかわらず、さまざまな技術の進歩のおかげで、Google内のAIのエネルギー消費量は近年安定していると指摘した。

4. AIの応用により、最終的には一部の地域で炭素排出量が削減される

全体的に、これらの活動のデジタル化により、人々が従来の手紙を電子メールに置き換え、映画館に行く代わりに DVD やストリーミング チャンネルを視聴することで、二酸化炭素排出量が削減されます。 AI は、ビデオ通話のエクスペリエンスを向上させ、より多くの会議をリモートで実施できるようにするなど、この点で引き続き役割を果たすことが期待されています。さらに、AI 技術は電力網の配電や気候データの分析にも活用でき、気候変動対策にも役立ちます。

AIのエネルギー消費を正確に評価

分野の健全な発展を促進する

歴史的な観点から見ると、AI の炭素排出に関する懸念は新しいものではありません。 1990 年代には、将来の電力生産の半分がインターネット活動に使用されるだろうと予測する人もいました。ストリーミングメディアが登場したときも、同様の見解が提唱されました。今では、これらの懸念はどれも現実にはならなかったことが分かっています。 ITIFの報告書では、AIのエネルギー消費を十分に理解しないまま制御を急ぐと、AIのパフォーマンス向上が妨げられ、その発展の可能性が制限される可能性があると考えています。たとえば、AI が偏見やヘイトスピーチを排除し、有害な情報の出力を回避できるようにするには、より多くの推論が必要になり、エネルギー消費が増加します。

AI のエネルギー消費に関する国民の懸念に対処するために、報告書では政策立案者に以下のことを推奨しています。

① AIモデルのエネルギー消費をオープンかつ透明にするための対応基準を確立する。

② 国民が十分な情報に基づいて選択できるよう、業界がAIモデルのエネルギー消費情報を積極的に開示するよう奨励する。

③ AI規制がエネルギー使用に及ぼす意図しない結果を考慮する。

④AIを活用し、低炭素な行政運営を実現する。

すでにAIに関する情報開示を推進している団体もあります。 2023年12月、欧州連合は世界初のAI規制法案である人工知能法案を可決しました。この法案は、AI開発者にモデルをエネルギー効率が良く持続可能なものにするよう促し、それに応じた情報開示を義務付けている。

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デ・フリース氏はさらなる情報開示を求め、やがて暗号通貨技術が制限されているように、AIの開発も制限されるようになることを期待している。 「これまでのAIやブロックチェーンなどの新興技術の開発には、多大な熱意と取り残されることへの恐怖（FOMO）が伴い、エンドユーザーにほとんどメリットをもたらさないアプリケーションにつながることが多かった」とDigiconomistのブログは述べている。

ニューヨーカー誌の記事で、有名な科学記者エリザベス・コルバートはこう述べている。「ChatGPT が情報を吐き出すたびに（あるいは誰かのために高校のエッセイを書くたびに）、大量のコンピューティングが必要になります。ChatGPT は 1 日に約 2 億件のリクエストに応答し、50 万キロワット時以上の電力を消費していると推定されています。」つまり、AIのエネルギー消費危機に対処するには、宿題をするためのAIの使用を制限することから始めることができるかもしれません。

参考文献

[1]エリザベス・コルバート.TheObsceneEnergyDemandsofA.I..TheNewYorker.https://www.newyorker.com/news/daily-comment/the-obscene-energy-demands-of-ai.<2024-03-09/2024-03-09>

[2] LozBlain.ElonMusk:AIwillrunoutofelectricityandtransformersin2025.NewAtalas.https://newatlas.com/technology/elon-musk-ai/.<2024-03-01/2024-03-12>

[3]ダニエル・カストロ.AIのエネルギー利用に関する懸念の再考.CenterforDataInnovation.ITIF.https://itif.org/publications/2024/01/29/rethinking-concerns-about-ai-energy-use/.<2024-01-29/2024-03-04>

[4] ストラベル、エマ、アナニャ・ガネーシュ、アンドリュー・マッカラム。 「NLP におけるディープラーニングのためのエネルギーと政策の考慮事項」arXivpreprintarXiv:1906.02243(2019).https://arxiv.org/pdf/1906.02243.pdf

[5]パターソン、デイビッド、etal.「Carbonemissionsandlargeneuralnetworktraining.」arXivpreprintarXiv:2104.10350(2021).https://arxiv.org/abs/2104.10350

[6]OpenAICEOAltmansaysatDavosfutureAIdependsonenergybreakthrough.Reuters.https://www.reuters.com/technology/openai-ceo-altman-says-davos-future-ai-depends-energy-breakthrough-2024-01-16/.<2024-01-16/2024-03-12>

[7] デブリース、アレックス。 「人工知能のエネルギーフットプリントの増大」ジュール7.10（2023）：2191-2194。

https://www.cell.com/joule/pdf/S2542-4351(23)00365-3.pdf

[8] エリック・マサネット他「RecalibratingGlobalDataCenterEnergy-UseEstimates」、Science367、第6481号（2020年2月28日）：984–86、https://doi.org/10.1126/science.aba3758。

[9] パターソン、デイビッド、et al. 「機械学習トレーニングの二酸化炭素排出量は横ばい状態になり、その後減少するでしょう。」コンピュータ55.7（2022）：18-28。

[10]人工知能法：欧州議会と理事会がAIの世界初のルールに反対する決議を可決。EU理事会。https://www.consilium.europa.eu/en/press/p ress-releases/2023/12/09/artificial-intelligence-act-council-and-parliament-strike-a-deal-on-the-first-worldwide-rules-for-ai/.<2023-12-09/2024-03-12>

[11]AIの電力供給は小さな国で大量の電力を利用できる可能性がある。Digiconomist.https://digiconomist.net/powering-ai-could-use-as-much-electricity-as-a-small-country/<2023-10-10/2024-03-12>

著者: マヤ・ブルー ポピュラーサイエンスクリエイター

レビュー丨テンセント玄武ラボの責任者、Yu Yang氏