人工知能（AI）は世界経済に4兆ドル超を加えると見込まれています。
AIはまた、データセンターの電力消費を160％増加させると見込まれており、環境上の課題となっています。
民間セクターの各主体は、データセンターをより効率的にする方法を生み出し始めています。しかし、データセンターの拡大がエネルギー転換を損なわないよう、エネルギー分野でも取り組みを進める必要があります。
エネルギー需要が地球を損なうことなく満たされ、人工知能（AI）が生産性を高めるだけでなく社会的格差の橋渡しもする世界は、遠い夢ではありません。それは必要不可欠であり、私たちの手の届くところにあります。
気候変動は、無視できない形で私たちの世界を変えつつあります。地球と将来世代を守るため、私たちは化石燃料から持続可能で再生可能かつ低炭素のエネルギー源への移行を、大規模に加速させなければなりません。賭けられているものはこれ以上ないほど大きく、行動すべき時は今です。
同時に、生成AI、エージェント型AI、汎用人工知能といった革新的なAI技術は、次の生産性向上と社会的公平性の波をもたらす大きな可能性を秘めており、最終的には世界中の人々の生活の質を向上させます。AIは大きな変化をもたらすことが期待されており、労働生産性、医療や教育へのアクセス、特に恵まれない地域社会における好影響など、さらに多くの分野で前向きな効果をもたらしています。AIは見込まれており、世界経済に年間最大4.4兆ドルを加える可能性があります。これは現在の日本のGDPに相当します。
イノベーションに伴う電力コスト
しかし、この可能性にはコストが伴います。AIは電力を大量に消費する巨大な存在であり、データセンターの電力消費を160％増加させる要因となる見込みです。モデルの学習と展開の両方に必要な膨大な計算要件を支えるには、大規模なエネルギーが必要です。推論（複数のユーザーに向けてAIモデルから出力を導き出すプロセス）も負荷を増大させ、データセンターの需要を押し上げています。何の対策も講じなければ、AIは私たちの世界がすでに直面しているエネルギー危機をさらに深刻化させるでしょう。
AIがもたらす影響の可能性を活かしつつ、エネルギー転換を維持、あるいはさらに加速させるにはどうすればよいでしょうか。私たちはネットゼロの展開を中心に据えなければなりません。低コストの転換ではありませんが、実現可能な転換です。この道のりにおいて持続可能なAIを確保することは、そこに暮らす人々にとってと同様、地球にとっても不可欠なものとなるでしょう。AIを未来の重要な一部とするためには、責任ある形で未来を再構築する方法を検討しなければなりません。
世界経済フォーラムは、人工知能のためのガードレールをどのように構築しているのでしょうか。
AI卓越センターは、急速に進化する人工知能と、それが経済や社会に与える影響を理解するため、各分野のリーダーをつなぎます。AI導入に関連する機会、リスク、トレードオフについて、情報に基づく対話を支援します。
信頼できる場や協働イニシアチブを通じて、センターはパートナーが共通理解を築き、AIの革新と利用に関する責任ある取り組みを共に進めることを可能にします。
エネルギー転換のための持続可能な方程式
AIの取り組みをより持続可能にするには、方程式の両側面に取り組む必要があります。供給側では、クリーンなエネルギー源の利用を優先し、電力効率の高いインフラを構築することを意味します。需要側では、AIシステムをよりエネルギー効率の高いものに最適化することを含みます。
まず、原子力などの再生可能かつ低炭素のエネルギー源で稼働する、効率的でネットゼロのデータセンターによって運用されるモデルの利用や学習を優先できます。しかし、そこで止まる理由があるでしょうか。リーダーは、組織が炭素を回収し、排出物を貯留することを可能にするプログラムを推進する必要があります。
これには、既存のデータセンターネットワークに対する全く新しいアプローチも必要です。現状では、データセンターは広大な敷地を必要とし、膨大なエネルギー消費を伴い、ネットワーク効率の要件から特定の地域に集中しています。
私たちは、全フォトニクスネットワーク（APN）へと移行することで、電子機器をフォトニクスに置き換えてデータセンター同士を接続でき、直接的なデータ接続により効率が向上します。これは、複数の経由地を経るのではなく、データにとっての直行便に乗るようなものです。経由地を経る方法は非効率で時間がかかります。APNアプローチにより、データセンターを再生可能エネルギー源の近くに立地させることができ、電力網や高密度のデータセンター立地への影響を減らせます。
民間セクターは、データセンターにおける電子機器からフォトニクスへの移行を可能にし、実現する動きを進めています。例えばNTTの革新的な光・無線ネットワーク技術は、現在のネットワークの125倍のデータ処理を可能にするAPNで構成されており、ほぼ瞬時の伝送を実現し、遅延は200分の1に低減され、超低消費電力により現在と比べて100倍の効率を達成しています。
AIがエネルギーシステムに与える需要は、特に推論を中心とする次世代のアプリケーションの広がりとともに高まっており、インフラや資源への負荷が増大し、持続可能なアプローチの必要性が一層高まっています。
AIの需要側には、それ自体の課題と機会が伴います。フォトニクスを用いたものを含め、効率的なAIの計算アーキテクチャとインフラが鍵となるでしょう。また、高品質な成果をもたらしながらも消費エネルギーの少ない、中小規模の産業・分野特化型言語モデルによって支えることができます。さらに、革新的な冷却技術に注力すべきであり、特に寒冷な気候の国々で得られるエネルギー効率の利点を活かすことも可能であり、また、そうすべきです。
しかし、測定できないものは管理できません。そのため、炭素排出量を測定するための標準化された測定戦略が必要です。また、化石燃料から再生可能エネルギー源への移行が改善をもたらす効果も測定する必要があります。これはまた、AIのインフラ、開発、展開、利用という全サイクルを通じて、エネルギー効率の基準を適用することを意味します。
AIには責任が伴わなければなりません
AIは進歩に対する大きな可能性を秘めています。競争条件を均等化し、かつては多くの人々の手の届かなかった機会への扉を開く力を持っています。同時に、私たちが直面している生態系の危機は、これまでになく深刻です。私たちは、ビジョンと大胆な行動をもってAIの力を活用しなければならず、責任は私たちが行うすべての事の中核に置かれなければなりません。
エネルギー転換の触媒となることから、倫理的なエネルギー利用、AIガバナンスに至るまで、持続可能で責任あるAIが世界にとって何を意味し、何をもたらしうるかについては、私たちはまだその表面を捉え始めたに過ぎません。
