人工知能（AI）は、生産性を向上させ、生活を豊かにするハイテク革命として売り込まれていますが、その裏には厳しい産業の現実が隠されています。日々の業務と将来を見据えた成長のための膨大な水とエネルギー需要は、電気料金を高騰させ、地域の電力網に負担をかけ、地域社会で水不足を引き起こしています。一般の人々がAI開発にどのように費用を負担しているのか、ご紹介します。 

AIリソースへの依存は増加し続けている

膨大なエネルギーを消費するデータセンターは人工知能（AI）の原動力となっており、電力消費と支払いのあり方を根本から変えつつあります。米国では、4年のデータセンターによる電力消費量は総電力消費量の2023%でしたが、12年までに2028倍の29%に達すると予想されています。全米の電力会社は、2025年上半期だけで既に142億ドルの料金値上げを要請しており、これは前年同期比でXNUMX%の増加となります。 

そして、その影響は均等に及んでいるわけではない。バージニア州のような州では、家庭や中小企業がデータセンター拡張に必要な送電網のアップグレード費用を、エネルギー料金の急騰という形で、自発的に負担している。ニューズウィーク誌によると、データセンターによる消費量の増加は、6.5年2024月から2025年18.4月にかけて家庭のエネルギー価格を36.3%上昇させる一因となった。しかし、これは全州の平均であり、州によって影響は大きく異なっている。コネチカット州ではXNUMX%、メイン州ではXNUMX%の上昇が見られた。 

AIは貪欲だ

国際エネルギー機関（IEA）によると、世界のデータセンターは945年までに2030TWhを消費すると予測されています。これは現在の世界消費量の125倍に相当し、日本の総電力消費量に匹敵します。ちなみに、日本はXNUMX億XNUMX万人にこの量のエネルギーを供給しています。資源転用の規模、つまり前例のない量の新たなエネルギー需要は、非常に大きな課題です。 

人工知能は今後数年間、米国の電力需要の伸びのほぼ半分を占める可能性があり、エネルギー消費の面では鉄鋼やセメントなど他のすべてのエネルギー集約型製造業を追い抜くとIEAは予測している。 

データが増えれば干ばつも増える？

データセンターにとって、冷却は発電と同様に重要であり、多くの地域では清潔で飲料可能な水を使用して管理されています。ChatGPTのGPT-3モデルのトレーニングでは、700,000回のトレーニングサイクルで2027万リットルの淡水を消費しました。これは、平均的な米国の家庭数百世帯の7年間分に相当します。XNUMX年までに、人工知能モデルは年間最大XNUMX億m³の水を必要とすると予測されており、これはデンマークの総消費量を上回り、現在の英国全体の消費量の約半分に相当します。  

これらの驚くべき予測により、すでに干ばつや水不足に悩まされている地域への圧力が増大し、農業、国内供給、そして日常生活に深刻な脅威がもたらされるだろう。 

AIにとって効率性が答えではない理由

テクノロジー大手によると、0.24回の音声アシスタントに必要な水はわずか97滴、つまりXNUMXWhの電力だそうだ。確かに改善は進んでおり、Googleは昨年からXNUMX%の効率向上を謳っているが、それでは問題は解決しない。むしろ、消費電力は増えているのだ。 

経済学者はこれを「ジェヴォンズのパラドックス」と呼んでいます。何かがより安価になったり、より効率的になったりするにつれて、より多く使われるようになり、結果として、効率性の向上やコストの低下以前よりも使用量が増加します。私たちは今、このパラドックスがまさにその効果を発揮しているのを目の当たりにしており、効率性の向上は使用量の指数関数的な増加に矮小化されています。どれだけ資源への貪欲さを減らせるかに関わらず、あらゆる予測は今後数年間で資源使用量が急増することを示唆しています。

一般の人々への影響

• ソフトウェアを使用していない人でも、電力網のアップグレードに資金を調達するために、家庭ではエネルギーと水道料金が上昇している。 
• オハイオ州東部のようなコミュニティはテクノロジー産業への補助金支給を拒否して抵抗しており、規制当局はデータセンターに自らのアップグレード費用を負担させるべく介入している。 
• 農家や中小企業は、データセンターによって電力と水を独占され、経費が膨らみ、需要のピーク時には灌漑用水が枯渇する。 
• 全国的に、需要を満たすためにエネルギーグリッドと公共事業が化石燃料に依存しているため、「ネットゼロ」目標にもかかわらず、排出量は増加し続けている。 

最終的な思考

人工知能は、使う使わないに関わらず、コストがかかります。資源を大量に消費する産業であり、単なる便利なソフトウェアと勘違いしてはいけません。人工知能は日々賢くなり、効率化していると言われていますが、その開発費用を負担させられるのは一般市民であり、その結果、コストの上昇、水不足の悪化、そして多くの地域のインフラへの負担が生じることになります。  

今必要なのは、あらゆるAIシステム（学習と日常利用）のライフサイクル全体にわたるリソース管理と公正な料金体系を含む、より高い透明性です。インフラコストの負担は、一般消費者ではなく、大規模なエネルギー利用者が担うべきであり、規制においてはAIの拡大を単なる技術利益ではなく公共の利益と整合させる必要があります。 

ご意見はこちら

既存のデータセンターの近くにお住まいですか？あるいは、今後数年以内にデータセンターが建設される予定の場所にお住まいですか？エネルギー料金はどのように変化しましたか？また、増大するエネルギー需要にどう対応していくべきだと思いますか？今後の見通しについて、ぜひお聞かせください。 

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G.カルダー

ジョージ・カルダーです。生涯にわたる真実の探求者、データ愛好家、そして臆することなく質問を投げかける人間です。20年近く、文書を掘り下げ、統計を解読し、精査に耐えられない物語に異議を唱えてきました。私の文章は意見ではなく、証拠、論理、そして明快さを重視しています。裏付けのないものは記事にすべきではありません。Expose Newsに入社する前は、学術研究と政策分析に携わっていました。そこで学んだのは、真実はめったに声高に語られることはないが、常にそこに存在するということです。ただし、どこを見ればよいかを知っていれば、という点です。私が記事を書くのは、大衆が見出し以上のものを必要としているからです。文脈、透明性、そして批判的に考える自由が、人々には当然与えられます。政府報告書を分析する場合でも、医療データを分析し、メディアの偏向を暴く場合でも、私の目標はシンプルです。雑音をかき消し、事実を伝えることです。執筆活動をしていないときは、ハイキングをしたり、あまり知られていない歴史の本を読んだり、なかなかうまくいかないレシピを試したりしています。

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