ウォール・ストリート・ジャーナル紙（WSJ）は最近、「ビッグ・テックの最新のこだわりは十分なエネルギーを見つけること」と題する記事を掲載した。小見出しには、「AIブームが電力への飽くなき欲求を煽っている」と明記されている。この記事は、AIの潜在的なエネルギー需要に関する記事の大合唱の最新版であり、AIがいかに化石燃料エネルギー（主に天然ガス）の拡大を必要とするか、さもなければ脱炭素化の進展に悪影響を及ぼすかに焦点を当てている。しかし、この分析の多くは欠陥がある。WSJの記事は多くの点で他の記事より優れているが、それでも的外れであることに変わりはない。論旨は次のようなものだ：
- AIは膨大なパワーを必要とする。
- AIと連動したデータセンターとエネルギー需要の増加は、これまでの成長パターンとは一線を画している。
- このような新たな成長パターンにより、企業は需要を満たすために化石燃料源に目を向けている。
基本的な欠陥は、ポイント2、つまりAIがエネルギー需要増加の大きな転換点になるという仮定にある。これを掘り下げて分解してみよう。まず、データセンターによるエネルギー需要の伸びについて、ベースラインを設定する価値がある：過去10年間、デジタル技術が私たちの生活のあらゆる分野に大きく拡大したにもかかわらず、データセンターのエネルギー使用量の伸びは同期間ほぼ横ばいだったことに驚くかもしれない。これは主に、チップやプログラム、データセンター自体のエネルギー効率の向上によるもので、よりエネルギー効率の高いハイパースケールセンターへと大きくシフトしている。データセンターの数が 増え、コンピューティングパワーが増大しているにもかかわらず、このような伸び悩みが生じている。暗号通貨のマイニングは独自のカテゴリーであり、ビットコインだけでも140 TWh以上を消費し、過去数年間で約100 TWhの需要が増加した。では、AIは既存の需要増加のパラダイムに収まるのだろうか、それともエネルギー需要に大きな影響を与えることになるもうひとつの暗号通貨なのだろうか。
AIが既存の需要拡大パターンに適合する可能性が高いという証拠はたくさんある。グーグルの検索を考えてみよう：グーグルは1日あたり約85億件の検索を提供しているが、すでに始めているように、これらの検索のひとつひとつにAIの応答を統合するとしたらどうだろう？ChatGPTのクエリは、おそらく3～4Whの電力を消費する。トレーニングを考慮すると、GoogleのGeminiのような大規模言語モデル（LLM）のクエリを各検索に追加すると、約20,000GWhのエネルギー需要が追加されることになる。これは大変なことだ！これは、AIのエネルギー需要について不安を煽る多くの根拠となる分析だ。
しかし、それをそのままにしておくのは的外れだ。第一に、モデル自体のエネルギー効率は格段に向上している：エネルギー効率のために最適化されたLLMは、すでにクエリあたりのエネルギー需要の10倍の改善を実証している。これを考慮すると、Google検索のLLM統合の総エネルギー消費量は、将来の検索需要の伸びを考慮しても、2,000GWhに減少する。この2,000GWhのエネルギー消費量の増加は、3年ごとにエネルギー消費量を倍増させるというグーグルの傾向とほぼ一致している。
モデルにおけるエネルギー効率の改善に加えて、エネルギー需要の伸びがそれほど大きくないと考える現実的な理由もたくさんある：Google検索のようなものは、繰り返される一般的な検索がたくさんあるため、毎回再実行する必要はない。大容量のタスクの多くは、クエリごとにそれほどエネルギーを必要としない、小規模な専用モデルやカスタム最適化モデルを使うことになるだろう。AIには、ビットコインマイニングのような、時間の経過とともにプログラム上のエネルギー効率が低下するような、極めて反効率的なアーキテクチャはない。
AIがこれらのサービスの需要を拡大するかどうかも、私にはわからない。ウェブ検索の需要成長はすでに鈍化し、年率5％程度にとどまっている。AIが生成する写真や動画は、ここではワイルドカードのようなものだが、我々の試算によれば、データセンターの総エネルギー需要の針を本当に動かすには、膨大な量の画像生成が必要だ。WSJは、大規模な言語モデルから利益を得る方法について明確な計画がないにもかかわらず、AIが成長し、採用され続けることを当然のこととしている。LLMは儲からないと判明するかもしれない！その場合、エネルギー問題は解決する。
しかし、WSJが正しいのはポイント3である。しかし、これはAIとはあまり関係がない。記事が指摘するように、米国は長い電力需要の停滞期を脱しつつある。家庭、輸送、工業の電化や国内製造の拡大に対する政府の新たなインセンティブにより、電力需要は現在急増している。この10年間、メンテナンス・モードに入っていた電力会社は、古い化石燃料発電を段階的に廃止する必要があるにもかかわらず、容量の追加に躍起になっている。アメリカでは、再生可能エネルギーを送電網に接続するのに長い時間が必要であり、また、データセンターを含む産業が一握りの地域に集中しているため、特定の電力会社にとっては問題が大きくなっている。データセンターの建設に要する期間はわずか数年で、再生可能エネルギーは（主に許認可の関係で）現在のところこれに及ばない。
必要なのは、他の産業用途も含め、あらゆる 用途で再生可能エネルギーを送電網に追加しやすくする政策である。米国における許可改革は、その手始めとして良いだろう。さらに、AIのエネルギーフットプリントだけでなく、水の消費、データセンターの建設や設備によって発生するスコープ3の排出や電子廃棄物など、データセンターから排出されるその他の廃棄物にも焦点を当てる必要がある。また、暗号通貨のマイニングを禁止すること！国際エネルギー機関（IEA）は、少なくとも2026年までは、暗号通貨による電力需要がAIによる電力需要をはるかに上回ると指摘している。AIには、エネルギー消費の最適化や製造廃棄物の削減を支援する能力など、潜在的なメリットがたくさんある。