GPUのコストはAIデータセンターをはるかに超えている

GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）のコストはAIデータセンターをはるかに超えている。AIブームの背後で、数十万ものGPUが世界中のデータセンターに詰め込まれている。これらのチップはスマートフォン、自動車、ゲーミングPCにも搭載されている。かつてニッチだったチップメーカーNVIDIAは今や世界で最も価値のある企業となったが、GPUの起源は1970年代のアーケードゲーム用グラフィックスハードウェアに遡る。スタッフォードシャー大学の倫理・ゲーム技術教授Catherine Flickは、「ゲームがきっかけで大規模なハードウェア開発が始まる」と指摘し、GPUは誕生以来、新技術がもたらす最大の倫理的問題の根源にあるという。

GPUの製造は、原材料の採掘や半導体工場での有毒化学物質への暴露など、大きな汚染を残す。データセンター内のGPUは大量の水とエネルギーを消費し、大気汚染と温室効果ガス排出を引き起こし、最終的には電子廃棄物としてさらなる被害をもたらす。天気予報や野生生物保護におけるAIの可能性は、これらのリスクに見合うのだろうか？ゲーミングPCやiPhoneのGPUも同様に精査されるべきか？

米国ではデータセンターの拡大が地域社会に直接影響を与えている。テクノロジー企業は次世代のハイパースケールデータセンター建設を競い、住民は巨大なサーバー倉庫を隣に持つ可能性に直面している。環境ジャーナリストとして、私はデータセンターやAIモデルが不当に悪者扱いされているのではないかというコメントを受けることがある。特にファストファッションなど他の産業も気候変動や汚染を悪化させているからだ。一部のベンチャーキャピタリストはAIの消費者浸透の遅れを環境影響の悪評のせいにしているが、Flickは「環境をスケープゴートにできるのは便利だ」と嘲る。Ashley StribletはTikTokで、VCが消費者を非難するのは自分たちが実際に欲しい製品に投資しなかった失敗を隠すためだと反論している。

多くの人はファストファッションや消費テクノロジーが環境に悪いと知りつつも、価値を感じるから購入する。しかしAIが約束する利益はまだ大多数の生活に現れていない、とFlickとStribletは語る。平均的なアメリカ人は約束された躍進をまだ目にしていない一方で、新たなAIデータセンターが隣にやってくるコストを目の当たりにしつつある。アジアに集中していたファストファッションや半導体製造の拠点とは異なり、今や米国でのデータセンター急増は公共料金の高騰と汚染増加でニュースになっている。

米国でもデータセンターは低所得層や有色人種コミュニティの近くに設置されることがあり、NAACPはxAI（現SpaceXAI）をガス発電機による大気汚染で提訴した。研究者Shaolei Renは、コミュニティが進歩の名のもとに払う代償を目の当たりにしてきた。中国北部の炭鉱地域で育った彼は、黒い炭素を遮断するために24時間窓を閉め、水をタンクに貯めて配給した経験を持つ。現在カリフォルニア大学リバーサイド校の准教授として、データセンターが地域の大気質と水資源に与える影響を研究している。

RenはAIが最終的にもたらす利益（科学的発見の支援など）に楽観的だが、地域コミュニティを犠牲にすべきではないと強調する。彼は「コミュニティ統合型データセンターアプローチ」を提唱し、施設が近隣住民を害さないようにする方法を模索している。しかし現状はそうなっていない。より強力なGPUはより多くのエネルギーを必要とし、大気汚染と温室効果ガスを排出する。24時間稼働し、ハードウェアの過熱を防ぐために大量の水が必要だ。MetaのLlama 3.1のような大規模モデルのトレーニングに必要なエネルギーは、ロサンゼルスとニューヨーク間の車での往復10,000回分の大気汚染に相当する。研究では、AI普及に伴う公衆衛生コストは2028年までに200億ドル以上、2030年には年間1,300人の早期死亡に達する可能性があると予測されている。

AIは他のGPUアプリケーションのエネルギー使用と気候影響を急速に上回っている。2019年の研究によると、米国のゲームは年間約34テラワット時（TWh）を消費し、約500万台の自動車に相当する二酸化炭素を排出した。一方、2024年の研究では、データセンター内のGPU加速AIサーバーのエネルギー使用は2017年の2TWhから2023年には40TWh以上に増加し、2028年には165〜326TWhに達する可能性がある。下限値は870万世帯の年間電力消費に相当する。2025年には、AIの電力消費はビットコインマイニングを超え、世界のデータセンター電力の約半数を占めたと推定される。これによる炭素排出量は年間3,260万〜7,970万トンで、ニューヨーク市の約5,000万トンと比較される。

AIの運用には大量の水も必要だ。de Vries-Gaoは2025年のAI用水量を3,125億〜7,646億リットルと推定し、これは世界の年間ペットボトル水消費量に相当する。施設の水使用は「スパイキー」で、気温上昇時に冷却用の水が急増し、地域の水道システムに大きな負荷をかける。家庭のピーク時水使用は通常の1.5〜2.5倍であるのに対し、データセンターは6〜10倍、一部の大規模プロジェクトでは30倍に達する可能性がある。この傾向が続けば、2030年までに米国のデータセンターは日量14億5,100万ガロンの新たなピーク水容量を必要とし、その費用は100億ドルに上るとRenは試算する。これらの数字は衝撃的だが、年間総量だけでは不完全な絵であり、水使用の急増が地域の水不足に即座に影響を与えることをRenは強調する。彼はより少ない資源で汚染を最小限に抑えるデータセンター運用の最適化研究を進めており、AIの進歩がコミュニティを犠牲にしない未来を目指している。