AIのエネルギー消費量はビットコインを上回る

2021年、マスク氏は環境問題を理由にテスラがビットコイン決済の受け入れを停止するとTwitterで発表しました。これによりビットコイン価格は急落し、PoWマイニングモデルの環境への影響に対する懸念が高まりました。Web3コミュニティはこの出来事を今でも記憶に留めています。

2025年には、マスク氏のxAIはおそらく世界最大規模のAIスーパーコンピューティングクラスターを構築し、各国政府はAIのイノベーションを促進するための法律制定に奔走しており、AIのエネルギー消費について疑問を呈する人はほとんどいなくなるだろう。

AIに必要なデータセンターのエネルギー消費量にしろ、ビットコインネットワークの運用保守に必要なエネルギー消費量にしろ、両者は競争を始めており、前者が後者を追い抜く傾向を見せている。

「AIの実際の電力消費量について、私たちはほとんど真の洞察を持っていない」

科学誌「ジュール」に最近掲載された査読済み論文によると、2025年末までにAIの電力消費が世界のデータセンターの電力使用量の49%を占め、ビットコインのよく知られた「エネルギー消費量」を上回る可能性があるという。

アムステルダム自由大学の博士課程学生で、ビットコインのエネルギー消費について長年批判してきたアレックス・デ・フリース＝ガオ氏は、2026年1月までにAIの電力需要は23ギガワット、つまり年間約201テラワット時（TWh）に達する可能性があると予測した。ビットコインは現在、年間約176TWhを消費している。

「テクノロジー大手はこの傾向をよく認識しており、グーグルのような企業はデータセンターの容量拡大にあたり『電力容量危機』に言及している」と、彼はLinkedInに記した。「しかし同時に、これらの企業は数字の開示に消極的だ」

ChatGPTがAIブームの火付け役となって以来、これほどのエネルギー消費量の増加は見られませんでした。そのため、AIの実際の電力消費量を正確に把握することはほぼ不可能です。

透明性が高く、計算能力から直接推定できるビットコインとは異なり、AIのエネルギー消費量は意図的に不透明です。マイクロソフトとグーグルは2024年の環境報告書で、電力使用量と二酸化炭素排出量が主にAIのせいで大幅に増加したことを認めましたが、データセンター全体の総消費量のみを開示し、AIの具体的な割合については明らかにしませんでした。

テクノロジー企業がAIのエネルギー消費データの開示を拒否しているため、デ・フリース＝ガオ氏はチップのサプライチェーンを追跡することに着目した。ほぼすべての先進AIチップにTSMCの技術が求められているため、彼はTSMCのパッケージング能力を分析することにした。

調査によると、NVIDIAだけで2023年と2024年にTSMCのCoWoS（先進パッケージング）能力の約44%と48%を使用する見込みです。AMDのシェアを加えると、他のメーカーを除いて、この2社だけで3.8ギガワットの電力を消費するAIチップを製造するのに十分な量になります。

de Vries-Gao氏のモデルでは、生産能力を増強しなければ、AIの総消費電力は2025年末までに23GWに達する可能性があると予測されている。TSMCは、2025年にCoWoSの生産能力を再び倍増させることを確認している。

テクノロジー大手の行動

電力需要が減速する可能性は低い。NVIDIAとAMDは記録的な売上高を発表し、OpenAIはStargateと呼ばれる5,000億ドル規模のスーパーデータセンタープロジェクトを発表した。実際、AIはテクノロジー業界で最も収益性の高い事業となっており、巨大テクノロジー企業1社の時価総額は、3.4兆ドル規模の暗号通貨市場全体よりも大きい。その結果、環境問題への懸念は棚上げされている。

一方で、電力エネルギーの需要の高まりにより、テクノロジー大手はエネルギー調達方法の刷新を迫られています。一方で、DePINがますます重要な役割を果たしていることも明らかになっています。

6月3日、MetaはConstellation Energyと原子力エネルギーの購入に関する20年間の契約を締結しました。これは、データセンターの増大する電力需要を満たすためにMetaが原子力エネルギー分野に正式に参入した初めてのケースとなります。

メタ社は、イリノイ州にあるコンステレーション社のクリントン・クリーン・エネルギー・センターから約1.1GWの電力を購入する予定だ。これは、同発電所の唯一の原子炉の出力全体に相当する。両社は、この長期契約が同発電所の継続的な操業と免許更新を支えると述べている。メタ社のコミットメントがなければ、2017年からゼロエミッション電力への補助金を受けて操業している同発電所は閉鎖の危機に瀕していただろう。

この契約により、クリントン原子力発電所の発電能力は30メガワット増加するが、具体的な条件は明らかにされていない。注目すべきは、同発電所はMeta社のデータセンターに直接電力を供給するのではなく、地域の電力網に電力を供給し続けることであり、Meta社が目標とする100%クリーンエネルギーの達成にも貢献するだろう。

「メタ社と協力できることを誇りに思います。メタ社は、既存の原子力発電所の更新と拡張を支援することが、新たなエネルギー源の開発と同じくらい重要であることを認識しています」と、コンステレーション社の社長兼CEOであるジョー・ドミンゲスは述べた。「多くの場合、前進するための最初の重要なステップは、過去を振り返らないことです。」

Googleは最近、3つの新たな原子力発電プロジェクトの開発に資金を提供することを約束しており、小型モジュール炉（SMR）開発企業のKairos Powerと提携した実績もあります。Amazonも昨年10月にSMR開発に5億ドル以上を投資し、2024年3月にはサスケハナ原子力発電所の電力を利用するデータセンターパークを買収しました。また、今年3月には、Amazon、Google、Metaの3社が世界原子力協会（WNA）が主導するイニシアチブに共同で署名し、2050年までに世界の原子力発電容量を3倍にすることを目標としています。

DePINのヘルプ

DePIN は、ブロックチェーン、分散ノード、リソース共有を通じてメリットを得ることで、エネルギー消費を補うもう 1 つの方法になります。

膨大な計算能力を必要とするAI大規模言語モデルを例に挙げると、従来の中央処理装置（CPU）は大規模な並列計算処理には非効率であるため、通常、GPUを使用して学習と推論プロセスを高速化します。しかし、GPUを使用しても、大規模言語モデルの学習と推論に必要な計算リソース要件を満たすことは依然として困難です。AIチップ（GoogleのTPUなど）と量子コンピューティングは、どちらもAI時代に求められる計算手法と見なされています。

大規模モデルの学習には数日、場合によっては数週間かかることもあり、大量の電力を消費します。GPT-3の学習プロセスで消費されるエネルギーは、一般家庭が数年間使用する電力に相当すると推定されています。この高いエネルギー消費は、環境に悪影響を及ぼすだけでなく、運用コストの増加や持続可能性の問題も引き起こします。

DePIN分野における分散型クラウドコンピューティングを例に挙げると、遊休コンピューティングリソースをクラウドコンピューティングブロックチェーンネットワークに接続することで、高性能、低レイテンシ、低コストのコンピューティングリソースをコンピューティングパワー需要者に提供し、「遊休コンピューティングリソースのオンチェーン化」によって利益を得ます。コンピューティングパワーリソースを最大限に活用すると同時に、コンピューティングパワーリソースを循環させ、市場メカニズムに参加させることで、無駄を省くだけでなく、コンピューティングパワーのボトルネック問題も解決します。

結論

2025年末までに、AIは世界のデータセンターの電力消費量のほぼ半分を占める可能性があります。これにはビットコインのエネルギー消費量は含まれていません。AI技術の普及に伴い、クリーンエネルギーや再生可能エネルギーへの注目と投資が拡大すると予想されています。エネルギー源を原子力発電に転換することも一つの方法であり、エネルギー分配のあり方を変えるDePINももう一つの方法です。PowerBeatsにご期待ください。