Google の最新の年次環境報告書は、同社の最近の人工知能への進出が温室効果ガスの排出に与えた真の影響を明らかにしている。
AI開発をサポートするためにデータセンターを拡張したことで、同社は2023年に1,430万トンの二酸化炭素相当量を排出しました。これは、2019年の同等の数値と比較して48%の増加、2022年から13%の増加に相当します。
「この結果は主にデータセンターのエネルギー消費量とサプライチェーンの排出量の増加によるものだ」と報告書の著者らは書いている。
「AIを製品にさらに統合していくと、AIコンピューティングの強度向上によるエネルギー需要の増加と、技術インフラ投資の予想される増加に伴う排出量の増加により、排出量の削減が困難になる可能性があります。」
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Googleは、データセンター全体の排出量のうちAIが排出する成分を区別できないと主張している。
グーグルは2021年、2030年までにすべての事業とバリューチェーンにおいてネットゼロエミッションを達成することを誓約しました。報告書では、この目標は現在「非常に野心的」であり、「（グーグルは）大きな不確実性を乗り越える必要がある」とされています。
報告書はさらに、AIの環境への影響は「複雑で予測が困難」であるため、同社はクラウドストレージなどの運用を考慮に入れないデータセンター全体の指標しか公表できないと述べている。つまり、2023年のAIの学習と利用によって具体的に引き起こされる環境被害は、現時点では公表されていないということだ。
とはいえ、2022年にGoogleのエンジニアであるDavid Patterson氏はブログに「私たちのデータによると、機械学習のトレーニングと推論は、過去3年間のGoogleの総エネルギー使用量のわずか10～15%を占めています」と書いています。しかし、この割合はそれ以降増加している可能性があります。
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AIがテクノロジー企業の排出量増加の原因である理由
競合他社の多くと同様に、Google は過去 1 年間に、Gemini、Gemma、Overviews、検索での画像生成、AI セキュリティ ツールなど、数多くの AI プロジェクトと機能を導入してきました。
AIシステム、特に大規模言語モデルの学習に関わるシステムは、膨大な計算能力を必要とします。これは、通常のオンライン活動よりも多くの電力を消費し、結果として二酸化炭素排出量の増加につながります。
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Googleとカリフォルニア大学バークレー校の調査によると、OpenAIのGPT-3の学習で552トンの炭素が発生しました。これはガソリン車112台を1年間運転した場合の排出量に相当します。さらに、複数の研究によると、生成型AIシステムは、タスクに特化したソフトウェアを実行するマシンの約33倍のエネルギーを消費すると推定されています。
昨年、Google のデータセンターの総電力消費量は 17% 増加しました。このうち AI 関連の活動による割合は不明ですが、同社は「この傾向は今後も続くと予想している」と認めています。
AI開発が排出量に悪影響を与えており、その管理が困難になっていることを明らかにした大手テクノロジー企業は、Googleが初めてではない。5月には、Microsoftが排出量が2020年比で29%増加したと発表した。これは主にデータセンターの新規建設によるものだ。「当社が直面する課題は、データセンターを拡張している大手クラウドプロバイダーとしての立場に特有のものです」と、Microsoftの環境持続可能性報告書は述べている。
Business Insiderが4月に閲覧した漏洩文書によると、Microsoftは2023年7月以降、500MW以上の追加データセンタースペースを取得し、そのGPUフットプリントは現在、世界98か所でライブ「AIクラスター」をサポートしているという。
4年前、マイクロソフト社長のブラッド・スミス氏は、2030年までにカーボンネガティブになるという同社の公約を「ムーンショット」と呼んだ。しかし、5月にブルームバーグのポッドキャスト「Zero」で、スミス氏は「月はあれから移動し」、今では「5倍以上も遠くなっている」と認めた。
AIの持続可能性を追跡するデジタルトレンド分析プラットフォーム「Digiconimist」の創設者、アレックス・デ・フリース氏は、GoogleとMicrosoftの環境報告書は、テクノロジー企業の経営陣がAI開発ほど持続可能性を真剣に考えていないことを示していると考えている。「書類上はそう言っているかもしれないが、現実は、彼らは現在、気候変動対策目標の達成よりも成長を明らかに優先している」と、デ・フリース氏はTechRepublicへのメールで述べた。
Googleは、増大するエネルギー需要を再生可能エネルギー源で賄うのに既に苦労しています。Googleが消費する1MWhあたりの炭素強度は急速に上昇しています。世界的に利用可能な再生可能エネルギー源は限られており、AI関連の電力需要の現状は既に過剰です。これらの気候目標を達成するには、何か劇的な変化が必要です。
Googleの排出量の急増は、同社のAI製品を利用する企業にも波及効果をもたらす可能性があります。これらの企業はそれぞれ独自の環境目標と規制を遵守する必要があります。「Googleがバリューチェーンの一部である場合、Googleの排出量の増加は、スコープ3の排出量の増加も意味します」と、デ・フリース氏はTechRepublicに語りました。
GoogleはAI排出量をどのように管理しているのか
Googleの環境報告書は、同社がAI開発におけるエネルギー需要を管理している様々な方法を強調しています。最新のTensor Processing Unit（Trillium）は、第5世代と比較してエネルギー効率が67%以上向上しており、同社のデータセンターは一般的な企業データセンターと比較して1.8倍以上のエネルギー効率を誇ります。
Google のデータセンターは現在、5 年前と比べて同じ電力で約 4 倍の計算能力を提供しています。
2024 年 3 月の NVIDIA GTC で、TechRepublic は Google Cloud のコンピューティングおよび AI/ML インフラストラクチャ担当副社長兼ゼネラルマネージャーである Mark Lohmeyer 氏に、TPU がどのように効率化しているかについて話を聞きました。
同氏は、「自社製の TPU を使用して非常に効率的な形式の高速コンピューティングを実行することを考えた場合、それらの TPU に液体冷却を活用することで、TPU の実行速度が向上するだけでなく、エネルギー効率も大幅に向上し、結果としてコスト効率も向上します」と述べています。
Google Cloudは、稼働時間を持続的に管理するためにソフトウェアも活用しています。「大量のGPUやあらゆる種類のコンピューティングリソースを電力を消費しながらも、私たちが求めている成果を積極的に生み出さない状況は避けたいものです」とローメイヤー氏はTechRepublicに語りました。「ですから、インフラの利用率を高めることも、持続可能性とエネルギー効率の鍵となるのです。」
Google の 2024 年環境報告書によると、同社は AI の環境への影響を次の 3 つの方法で管理しています。
- モデルの最適化:たとえば、モデルのパラメータを表すために使用される数値の精度を下げて計算負荷を軽減する量子化などのトレーニングを加速する技術により、第 5 世代 TPU のトレーニング効率が 39% 向上しました。
- 効率的なインフラ：第4世代TPUは、第3世代と比べてエネルギー効率が2.7倍向上しました。2023年には、Googleの水資源管理プログラムによって水使用量の18%が相殺されました。その多くはデータセンターの冷却に使用されています。
- 排出量削減：昨年、Googleのデータセンターで消費されたエネルギーの64%は、再生可能エネルギーや二酸化炭素回収スキームを含むカーボンフリーのエネルギー源から供給されました。また、データセンターにはカーボンインテリジェントコンピューティングプラットフォームとデマンドレスポンス機能も導入されました。
さらに、Google の AI 製品は、Google マップの燃費の良いルート、洪水予測モデル、エンジニアが信号のタイミングを最適化して渋滞と燃料消費を削減するのに役立つ Green Light ツールなど、気候変動全般に対処するように設計されている。
AIの需要が排出量目標を上回る可能性
Googleは、AIなどの活動を支えるデータセンターの電力消費量は、現在、世界の電力需要のわずか0.1%程度に過ぎないと述べています。実際、国際エネルギー機関（IEA）によると、データセンターとデータ伝送ネットワークはエネルギー関連の排出量の1%を占めています。
しかし、今後数年間で大幅に増加すると予想されており、データセンターの電力消費量は2022年から2026年の間に倍増すると予測されています。SemiAnalysisによると、データセンターは2030年までに世界のエネルギー需要の約4.5%を消費することになります。
データセンターにおけるAIモデルの学習と運用には相当量のエネルギーが必要ですが、チップやその他のハードウェアの製造と輸送にもエネルギー消費が伴います。IEAは、需要の増加により、AI関連の電力消費量は2023年と比べて2026年には10倍になると予測しています。
参照：オーストラリアでAIがデータセンターの電力と冷却の根本的な問題を引き起こす
データセンターは冷却にも大量の水を必要とし、特にエネルギー集約型のAI計算を実行する場合はその量がさらに増えます。カリフォルニア大学リバーサイド校の研究によると、AI活動のために消費される水の量は、2027年までに英国の年間消費量の半分に相当する量に達する可能性があるとされています。
電力需要の増加はテクノロジー企業を非再生可能エネルギーへ回帰させる可能性がある
テクノロジー企業は長年にわたり再生可能エネルギーへの大規模な投資を行っており、Googleの最新の環境報告書によると、同社は2023年だけで25TWh相当の電力を購入したとのことです。しかし、AI活用の進展によるエネルギー需要の急増により、本来であれば廃止されるはずだった石炭火力発電所や石油火力発電所が存続するのではないかとの懸念もあります。
例えば、12月にはバージニア州北部の郡監督官がわずか2,000エーカーの土地に最大37のデータセンターを建設することを承認し、石炭火力発電の利用拡大の提案につながった。
