近年、世界は目覚ましいデジタル革命を経験しているが、この進歩の裏側にはテクノロジーのエネルギー消費増大という大きな課題が潜んでいる。国際エネルギー機関（IEA）の報告によれば、特に人工知能（AI）と暗号通貨マイニングがエネルギー使用量の増加に大きく寄与している。
たとえば、生成AIアプリケーションの代表格であるChatGPTの電力消費量は2023年から2026年にかけて10倍に増加すると予測されている。同時に、ビットコインのような暗号通貨マイニングは2023年には120TWhを消費し、全暗号通貨マイニングの大部分を占めるという報告もある。これらの進展はわたしたちのエネルギー資源への依存を再考するきっかけとなり、持続可能なエネルギー源への移行やエネルギー効率の向上への動きを加速させるだろう。
世界の電力市場の変化とその影響
近年、世界の電力市場は顕著な変化を遂げている。脱炭素化の潮流と新しい消費パターンの台頭が主な要因である。特に国際エネルギー機関（IEA）の最新報告によると、暗号通貨のマイニングや人工知能（AI）技術の進歩が、今後数年間でエネルギー使用量に大きく影響を与えると予想されている。
2024年のIEA報告書では2026年までの電力消費量が予測されている。重要なポイントは「発電が現在、世界で最も大きな二酸化炭素（CO2）排出源である一方で、ネットゼロエミッションへの移行をリードするセクターでもある」ということである。実際、2025年には再生可能エネルギーが主要な電力源となる見通しである。
消費の増加率は2022年の2.4%から2023年には2.2%に落ち込みましたが、2026年までには3.4%に上昇すると見込まれている。この増加は主に中国とインドによって牽引されることが予想されている。また、データセンター、AI、暗号通貨によるエネルギー消費も同期間に倍増し、1000テラワット時（TWh）を超える可能性があるとされている。データセンターの約3分の1が米国に位置しており、この地域のエネルギー需要が高まることは間違いない。
特に注目すべきはAIのエネルギー消費である。2023年から2026年の間に、AIの電力消費量は10倍に増加すると予想されている。例えば、ChatGPTだけでも、この期間に年間約10TWhの電力を消費する見込みである。これはGoogle検索の約10倍のエネルギー消費ということになる。
ビットコインも大きなエネルギー消費者である。2023年には120TWhを消費し、全暗号通貨マイニングで使用される130TWhの大部分を占めていた。IEAは暗号通貨マイニングが2026年までに160TWhを使用すると予測している。
これらの数字から明らかなように、テクノロジーの進化と市場の変化は世界のエネルギー需要に大きな影響を及ぼしている。再生可能エネルギーへの移行は進んでいるが、新しいテクノロジーによるエネルギー消費の増加がこれを上回る可能性がある。このバランスをどのように取るかは今後の大きな課題となる。この動向は私たち一人一人の生活にも影響を与えるため、今後も注目していく必要がある。
テクノロジーの進化とエネルギー消費の増加
デジタル革命は驚異的な速度で進行しており、その波は私たちの日常生活から産業界に至るまで、あらゆる面で影響を与えている。しかし、この進歩の背後には見過ごされがちな代償がある。それはテクノロジーの進化がエネルギー消費の増大を招いているという事実である。
国際エネルギー機関（IEA）の報告によると、特に人工知能（AI）と暗号通貨マイニングがエネルギー使用量の増大に寄与している。AIは大量のデータを処理し、複雑な計算を行うために高いエネルギーを要する。たとえば、ChatGPTのような生成AIアプリケーションは2023年から2026年の間に電力消費量が10倍に増加すると予想されている。この増加は単なる検索エンジンの使用よりもはるかに多くのエネルギーを必要としている。
暗号通貨マイニングもまた、大きなエネルギーを消費する。2023年にはビットコインが120TWhを消費し、全暗号通貨マイニングで使用されるエネルギーの大部分を占めていた。これは前年の110TWhから増加しており、2026年までに160TWhに達すると予測されている。
データセンターの役割も見逃せない。データセンターはAIや暗号通貨マイニングだけでなく、クラウドコンピューティング、オンラインストレージ、さまざまなインターネットサービスを支えるための基盤となっている。これらの施設はエネルギーを大量に消費し、特に冷却システムに膨大な電力を要する。
しかし、エネルギー消費の増加は必然的な結果ではない。エネルギー効率の向上、再生可能エネルギーへの移行、より効率的なチップ設計、アルゴリズムの最適化など、テクノロジーの進化を支えるエネルギー源をより持続可能なものに変える動きもある。
一例として、NVIDIAの最新GPU「H100」は高い計算能力を持ちながらも、エネルギー効率が以前のモデルと比べて大幅に改善されている。このような進歩は将来的にエネルギー消費の増加を抑える鍵となるかもしれない。
生成AIの普及と電力問題への対処
私たちの日常生活に溶け込みつつある生成AIはその便利さで多くの業界に革命をもたらしている。ChatGPTやその類似技術は人々の質問に即座に答えたり、新しいコンテンツを生成したりする能力で、注目を集めている。しかし、その背後にはエネルギー消費という大きな課題がある。
OpenAIの発表によれば、ChatGPTの週間アクティブユーザー数は1億人に達し、その利用は爆発的に増加している。企業もこの波に乗じてAIを活用し始めており、セキュリティやコンプライアンスの要件を満たしながら、生成AIを組み込むケースが増えている。
しかし、これらのAIの推論プロセスは大量の電力を消費する。専門家によれば、もし全人類が生成AIアプリケーションを利用するならば、そのための電力は原発2基分で賄えるとのことであるが、これはあくまで概算である。推論だけでなく、AIをトレーニングする過程もまた、膨大なデータを処理し、長時間にわたる計算能力を必要とするため、大量のエネルギーを消費する。
この問題に対処するためにはまずAIのエネルギー効率を改善することが重要である。新しいチップの設計、より効率的なアルゴリズムの開発、データセンターの冷却システムの改善など、技術的な進歩が求められる。また、再生可能エネルギーへの依存度を高めることで、持続可能なエネルギー源からの供給を増やすことも不可欠である。
具体的な取り組みとして、いくつかのテック企業はエネルギー消費を削減するためにAIトレーニングの効率化に取り組んでいる。これにはトレーニングプロセス中の計算量の削減や、必要なサンプルのデータ量を減らすことなどが含まれる。
また、AIを使用する際のユーザーの意識も重要である。例えば、不要なAIアシスタントの呼び出しを減らす、必要な時だけにAIの機能を活用するなど、私たち一人一人ができる節電対策もある。
