テクノロジー企業は、人工知能（AI）を支えるデータセンターの稼働に伴い、排出量が増加していると報告しています。
しかし、AIツールはエネルギー転換の促進にも役立ちます。
マルチステークホルダー型のアプローチ（例：世界経済フォーラムの 人工知能ガバナンス・アライアンス）は、AIの資源利用と恩恵のバランスを取るうえで不可欠です。
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人工知能（AI）はどれくらいのエネルギーを使用するのでしょうか。ChatGPTに尋ねると、次のような回答が返ってきます：
「AIシステムはその複雑さや利用状況によってエネルギー消費量が大きく異なりますが、一般的にデータを効率的に処理・分析するには大量の電力が必要です。」
その回答の処理には、Google検索の約10倍の電力が必要だと、一部の推計では。さらに、4億人を超えるアクティブユーザーのChatGPTが毎週利用しており、こうした追加のエネルギー需要は積み重なっていきます。しかも、これは1つのプラットフォームのユーザーに限った話です。中国のDeepSeekという別のプラットフォームも、最近話題を呼び、競合他社よりも安価で、はるかにエネルギー効率が高いと主張しました。しかし、その主張はその後疑問視されており、AIのエネルギー消費という問題は引き続き懸念材料となっています。
AIモデルの学習と運用に使われるデータセンターが、こうしたエネルギーの多くを消費しています。国際エネルギー機関（IEA）によると、典型的なAIデータセンターは、現在10万世帯分と同等の電力を消費しています。しかし、現在建設中の最大規模のデータセンターは、その20倍の電力を消費する見込みです。
ダボス会議2025での「知能時代の産業」
テクノロジー企業は、これらのデータセンターの建設と運用に伴うエネルギー需要の増加が、世界の温室効果ガス（GHG）排出量を押し上げていると報告しています。ChatGPTの開発元OpenAIに出資し、生成AIツールを自社製品の中核に据えているマイクロソフトは、2024年5月に、自社の二酸化炭素（CO2）排出量がほぼ30%増加したことを、2020年以降のデータセンター拡大が原因だと発表しました。Googleの2023年の温室効果ガス排出量は2019年と比べてほぼ50%増加しており、その大部分はデータセンターに関連するエネルギー需要によるものです。
そのため、AIツールはエネルギー転換を支援すると期待される一方で、AIには排出量の多い大規模な計算能力も必要であり、その需要は増加する一方と見られます。
AIのエネルギー需要を押し上げている要因は何でしょうか？
AIのエネルギー使用量は現在、テクノロジー分野の電力消費のごく一部にすぎず、同分野は世界全体の排出量の推定2-3%を占めると見られています。より多くの企業、政府、組織がAIを効率化や生産性向上に活用するにつれ、この状況は変わる可能性があります。データセンターは、すでに多くの地域で電力需要の増加を大きく牽引する要因となっています。
こうしたシステムの普及と高度化が進むにつれ、モデルの学習と運用により、世界全体で必要なデータセンターの数とそれに伴うエネルギー使用量は、指数関数的に増加するでしょう。IEAによると、データセンターの電力消費量は2030年までに倍以上になると見込まれており、これは現在の日本の総消費量を上回る水準です。IEAは、他のデジタルサービスの需要もこの増加の一部を占めるとしていますが、AIは「最も重要な要因」だと述べています。
これにより、一層の圧力がかかるのはすでに逼迫している電力網です。
特に生成AIの学習は非常にエネルギー集約的で、従来のデータセンター活動よりもはるかに多くの電力を消費します。あるAI研究者は次のように説明しています：「AIモデルを展開するには、常に稼働させておく必要があります。ChatGPTは決して停止しません。」
ChatGPTの基盤となる大規模言語モデルの高度化も、こうしたエネルギー需要の増大を示しています。
OpenAIのGenerative Pre-trained Transformer 3（GPT-3）のようなモデルの学習には、推定で1,300メガワット時弱（MWh）の電力が使われたと推定されています。これは、おおよそ次の年間消費電力量に相当します：米国の130世帯。一方、より高度なGPT-4の学習には50倍の電力がかかると推定されています。
全体として、AIの成長を支えるために必要な計算能力は、約100日ごとに倍増しています。
世界経済フォーラムは、人工知能に対するガードレールをどのように構築していますか？
AI卓越性センターが、各分野のリーダーを結びつけ、人工知能の急速な進化と、その経済や社会への影響を理解する支援をしています。AIの導入に関連する機会、リスク、トレードオフについて、十分な情報に基づく対話を支えています。
信頼できる場と協働的な取り組みを通じて、センターはパートナーが共通理解を構築し、AIの革新と利用に関する責任あるアプローチに向けて共に取り組めるよう支援しています。
AI業界はどのようにエネルギー効率を改善できるでしょうか？
そのため社会は、いくつかの難しい問いに向き合っています。AIがもたらす経済的・社会的利益は、それを利用する際の環境コストを上回るのでしょうか？さらに具体的に言えば、エネルギー転換におけるAIの利益は、そのエネルギー消費の増加を上回るのでしょうか？
IEAの最近の研究によると、データセンターは世界で最も急速に排出量が増加している発生源の一つですが、現在から2035年までの間、その排出量はエネルギー分野全体の1.5%未満にとどまるとも述べられています。実際、IEAは次のように述べています。「既存のAIアプリケーションが広く普及すれば、データセンターからの排出量をはるかに上回る排出削減につながる可能性がある。しかし、その削減幅は気候変動への対応に必要な水準よりもはるかに小さい。」
他の報告書は、AIが世界の温室効果ガス（GHG）排出量の5-10%を緩和できると推定しています。IEAは、AIが「排出削減のためのツール」になり得ると考えている一方で、脱炭素化に向けた積極的な政策に取って代わる「特効薬」ではないとしています。
AIの課題と機会の間で適切なバランスを見つけることが、必要な答えを得るための鍵となるでしょう。適切なバランスを実現するには、何をする必要があるでしょうか？
欧州議会を含む規制当局は、システムに次の能力を持たせて設計することを求める要件の策定を始めています：エネルギー消費量を記録すること。また、技術の進歩はAIのエネルギー需要への対応に役立つ可能性があり、より高度なハードウェアと処理能力により、AIワークロードの効率向上が期待されています。
研究者は特殊なハードウェアを設計（新しいアクセラレーター、大幅な性能向上をもたらす3Dチップなどの新技術、新しいチップ冷却技術）。コンピューターチップメーカーのNvidiaは、同社の新しい「スーパーチップ」は、生成AIサービスを実行する際に、性能を30倍向上させる一方で、消費エネルギーは25分の1で済むと主張しています。
データセンターも効率化が進んでいます。さらに、電力がより安価で、入手しやすく、持続可能なときに、より多くの計算を実行できる新しい冷却技術やサイトが、この効率をさらに高めるために模索されています。
これと並行して、全体的なデータ使用量を削減することも重要になります。その中には、ダークデータへの対応も含まれます。ダークデータとは、生成・保存されたものの、その後一度も再利用されないデータのことです。AIの利用方法や利用場所をより慎重に選ぶことも役立ちます。例えば、小規模言語モデル（リソース負荷が比較的小さいもの）を特定のタスクに使うことなどが挙げられます。性能、コスト、AIワークロードのカーボンフットプリントの間で、より良いバランスを見つけることが鍵となるでしょう。
AIは電力網にどのような影響を与えるのでしょうか？
電力網に圧力をかけている要因はAIだけではありません。人口増加に伴うエネルギー需要や、電化の進展によって需要が増加しており、それが電力網の脱炭素化の遅れにつながる可能性があります。
しかし、クリーンで近代的な脱炭素化された電力網は、ネットゼロ排出経済への広範な移行において不可欠です。IEAによると、現在データセンターに電力を供給する最大の電源は石炭ですが、朗報として、再生可能エネルギーは今後5年間で最も急速に成長する電源になる見込みです。データセンターの電力需要の増加分の、ほぼ50%を再生可能エネルギーがまかなうと見込まれています。
データセンター事業者も、代替的な電源オプションの検討を進めています。例えば、サイトに電力を供給するための原子力技術などや、サイトに電力を供給する水素のような貯蔵技術などです。また、企業は大気中のCO2を回収し、安全に貯蔵する炭素除去などの新興技術への投資も進めています。
AIはまた、大量の再生可能エネルギーを既存の電力網に統合する上での障壁を克服する役割も果たし得ます。再生可能エネルギーは発電量が変動しやすく、天候によって過剰生産や生産不足が生じがちです。これにより、エネルギーの無駄遣いや電力網の不安定化が生じます。
しかし、天候パターンからエネルギー消費の傾向に至るまでの膨大なデータセットを分析することで、AIは再生可能エネルギーの発電量を驚くほど正確に予測できます。これにより、再生可能エネルギー源からの電力が利用可能なときにデータセンターが電力を使用するよう、ジョブのスケジューリングや負荷のシフトが可能になり、電力網の最適な安定性、効率性、そして24時間365日のクリーン電力の確保につながります。
AIはまた、炭素集約型産業のエネルギー効率の変革にも寄与しています。世界経済フォーラムのAIガバナンス・アライアンスによる最近のホワイトペーパー『人工知能のエネルギーのパラドックス：課題と機会のバランス』では、AIによって電力使用量を削減できる機会の数々が、さまざまな産業にわたって概説されています。建物のモデリングは、建物のエネルギー使用量の分析と暖房・空調の性能最適化は一つの選択肢であり、また予知保全による製造の効率化を図ることも可能です。運輸分野では、AIを活用した車両の改良により、エネルギー消費量を最大20%削減できる可能性があり、一方で、農業では、センサーや衛星画像が収穫量の予測と資源管理に役立っています。
AIのエネルギー使用量と排出量を、その社会的利益と両立させるには、多くの複雑で相互に関連する課題に対処する必要があり、マルチステークホルダー・アプローチが求められます。世界経済フォーラムの人工知能ガバナンス・アライアンスは、AIがどのように活用され、産業を変革し、イノベーション、持続可能性、成長に影響を与えられるかを理解するため、業界横断的な視点と業界特有の視点の両方から取り組んでいます。
この取り組みの一環として、フォーラムのエネルギー・素材センターおよび第四次産業革命センターは、AIシステムのエネルギー消費量を調査し、AIがエネルギー転換の推進力としてどのように活用できるかを検討するための専門ワークストリームを立ち上げています。
AIは間違いなく、世界に大きな経済的・社会的利益をもたらす能力を持っています。この技術の課題と機会の間で理想的なバランスを取ることは、経済的、社会的、環境的なコストを含め、AIの利用に伴うコストを、これらの利益が上回るようにするうえで極めて重要となるでしょう。
