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17 | AI のためのデータセンターの パワーアップ ブランドン・ルイス、マウザー・エレクトロニクス 重要なインフラストラクチャについ て考えるとき、電力網、水処理、道 路、公共施設などのシステムが思 い浮かぶでしょう。しかし、デー タセンターはどうでしょうか？ データセンターは、あらゆる種類の デジタルサービスにとって重要なイン フラストラクチャとしてすでに機能し ています。しかし、人工知能（AI）の 出現により、これらのコンピューテ ィングハブの重要性はまったく新し いレベルに達し、データセンターの 電力消費量は劇的に増加しています。 この増加する電力需要に対応する ためには、効率の向上、再生可能 エネルギー源の活用、および先進 的な電力ソリューションの組み合 わせが不可欠です。本記事では、 データセンターの電力消費の現在 の動向、AIがエネルギー需要に与 える影響、この需要に対応するため のソリューションと先進技術、およ びAIの電力消費と持続可能性に関 する環境問題について解説します。 AIのエネルギー需要の急増 データセンターは既に世界の電力 消費量の大きな割合を占めてお り、2022年には460テラワット 時（TWh）を消費しています。 1 デジタルサービスとAIの需要が増 加するにつれ、この需要はさらに 増加すると予想されています。 例えば、ゴールドマン・サックス は、AI のワークロードにより、 データセンターの電力使用量が 2030 年までに 160% 急増すると 予測しています。これにより、電 力網に大きな負担がかかり、ゴー ルドマン・サックスは、ヨーロ ッパが AI に対応するための電力 網の整備に 1 兆ドルを投資する必 要があると予測しています。 2 AIのトレーニングと推論のワーク ロードが計算負荷が高いことは周 知の事実です。初期のAIモデルで も、データセンターのエネルギー 消費量に顕著な増加が見られてい ます。生成AIと大規模言語モデル （LLM）は、データセンターの持続 可能性に課題をもたらすほどのエ ネルギーを必要とします。では、こ のエネルギー消費は具体的にどの ようなものなのでしょうか？以下に いくつかのポイントを挙げます： 3 • AI システムは、従来のソフトウェ アに比べて、タスクを完了するた めに約 33 倍のエネルギーを使用 します。 • GPT-3 のトレーニングには約 1,300MWh の電力が使用されまし たが、GPT-4 では 65,000MWh 以 上が使用されました。 • AIの成長を維持するために必要な 計算能力は、100 日ごとに 2 倍に なっています。 この急増する電力需要は、既存のイ ンフラの拡張に重大な課題をもたらし ています。データセンターは、電力 設備の不足や、急速な拡張を支える 熟練した技術者や技術者の不足に直 面しています。これらの制約は、最 終的に二次市場や新興市場がエネル ギー生産を増加させることを余儀 なくされる可能性があります。 4 データセンターの電力需要の増 加に対するソリューション 明らかに、データセンターおよびよ り広範な市場では、急増するエネルギ ー需要に対応するための迅速なソリュ ーションが必要です。しかし、成長の ペースとエネルギー生産の地域差の 両方を考慮しなければならない場合、 これは容易なことではありません。 これまで、再生可能エネルギーや代 替エネルギー源への投資、エネル ギー効率と冷却技術の革新、需要応 答プログラムやAIを活用したエネル ギー最適化の台頭が見られました。 解決策 1：再生可能エネルギー および代替エネルギー源 再生可能エネルギーは、データセ ンターにとって新しい概念ではあ りません。しかし、エネルギー消 費の加速に伴い、再生可能エネル ギーは電力需要を満たすための合 理的な解決策となっています。