AI の水の消費量: 生成型 AI の持続不可能な渇き

OpenAI の ChatGPT により、平均的なユーザーが街にいる友人のように人工知能と対話できる機能が提供されて以来、生成 AI が大流行しています。 現在、そのようなプログラムを構築する熱狂が全国の水資源に予期せぬ損害を与えていることが判明した。

OpenAIに数十億ドル投資しているマイクロソフトは、年次持続可能性報告書の中で、アイオワ州やその他の地域にある同社のデータセンターが2022年に17億ガロン近くの_H2Oを消費したことを明らかにした。これは2021年に使用した量よりも34%多く、十分な量である。オリンピックサイズの2,500のプールを埋めるために。

Microsoftは異常な急増の原因を具体的に述べていないが、専門家らは、同社のデータサイエンティストがChatGPTのインテリジェンスを強化する大規模言語モデル（LLM）をトレーニングしていると考えられている間にこの異常な急増が起こったのは偶然ではないと述べている。

Google も、生成 AI ツールである Bard の LLM をトレーニング中に、2022 年に前年より 20% 多い 56 億ガロン以上の水を飲み込んだと報告されているため、AI の水消費量に関するこの結論は理にかなっているように思えます。

AI、水、データセンター

次世代 AI ツールに対するビジネスと消費者の需要に応える競争の中で、企業はモデルをトレーニングし、ツール ユーザーからの問い合わせに対応するために、これまでにないほどデータ センターの活動を強化しています。

冷却が必要なデータセンター機器が高温になると、蒸発システムが温度を適度に低く保つという役割を果たすために大量の水を必要とします。

実際、ワシントン・ポスト紙によると、大規模なデータセンターは 1 日に 100 万から 500 万ガロンの水を使用する可能性があり、これは人口 10,000 から 50,000 人の町に相当します。

さらに、カリフォルニア大学リバーサイド校の研究者の論文によると、サーバーがホストされている場所に応じて、ChatGPT では 10 ～ 50 の質問ごとに平均 500 ml のボトルの水が必要になることがわかりました。

「これは、環境、コスト、パフォーマンスの観点から見て持続不可能です」と、冷却システム開発会社 LiquidStack の CEO、ジョー・ケープス氏はInformation Weekに語った。 「エネルギーコストの上昇により、この[アプローチ]はますます高価になり、今日のデータ集約型テクノロジーに必要な強力なプロセッサは、空冷では処理できないほど大量の熱を生成します。」

AI 将軍: 水はどこへ行くのですか?

AI 関連のデータセンターが非常に熱くなり、飢えている理由はいくつかあります。

1. 高電力密度: AI サーバーは、AI の知識を提供するために必要な大量のデータを処理する際に急速に発熱します。
2. 継続的な運用: LLM トレーニングに使用されるデータセンターは 24 時間年中無休で稼働することが多く、継続的な冷却が必要です。
3. エネルギー効率:水ベースの冷却は外気温に依存しないため、代替の空冷システムよりも効率が高い傾向があります。
4. スケーラビリティ: データセンターが大規模な AI モデルに対応できるように拡張するにつれて、電力が増加し、パフォーマンスと信頼性を維持するためにさらに多くの冷却が必要になります。

UC-Riverside の研究の共著者である Shaolei Ren 氏は、生成 AI はまだ初期段階にあるため、このエネルギーによる水の消費は短期的には懸念されるものではないと述べています。 しかし、長期的には、ハイテクによる水使用量の増加に関する報道は、将来の保全に関する国民の議論を刺激するはずだと彼は言う。

Microsoft と Google はどちらも、2030 年までにウォーター ポジティブ、つまり摂取量よりも多くの水を補給することを公約しています。

企業の社会的責任と持続可能性: 地球を救うには

今日、企業の社会的責任には持続可能性が含まれなければなりません。 例、定義、持続可能な商取引を実現する方法を学びましょう。

AI による環境への影響を軽減する方法

業界の専門家らは、生成AIが将来の水資源を深刻に枯渇させないようにするために企業が講じることができるいくつかの措置があると述べている。

AI をサポートするインフラストラクチャに冷却目的で大量の水が必要な場合、湖、川、池の近くにインフラを配置するのが合理的です。 しかし、これらの水域が米国西部のような干ばつに悩まされている地域にたまたま存在する場合、水の供給が突然制限されたり、場合によっては遮断されたりするたびに、その設定は重大な運用上およびビジネス上の問題につながる可能性があります。

そのため、レン氏は企業に対し、複数の拠点間で AI トレーニングの負荷を分散するためのソフトウェアを使用する方法や、1 日または年間の涼しい時間帯にスケジュールを設定して冷却中の水の蒸発を最小限に抑える方法を検討し始めることを推奨しています。

同氏は、人々がAIの環境への影響について学ぶにつれ、企業は地元のデータセンター建設計画を住民がどう見るかについて敏感になる必要があると付け加えた。 伝えられるところによると、1日当たり760万リットルの水を使用するデータセンターを設立しようとするGoogleの取り組み（5万5千人の国内生活を賄うのに十分な量）は、干ばつに苦しむウルグアイで激しい地元抗議活動を引き起こした。

専門家らは、可能であれば、施設の冷却に外気を利用する機器を利用するよう述べている。 しかし、フェニックスや東アジアなどのより暑い気候でよく起こる気温が85°Fを超えると、それは不可能になる可能性があります。 このような状況では、企業は水の使用量を削減する新しい冷却技術を研究開発する必要があります。

Microsoft は、エア ハンドラー ユニットが蒸発媒体上に空気を押し込み、最小限のエネルギー使用で空気に湿度を加え、温度を下げる断熱冷却を使用して、この分野での取り組みを行っています。 スウェーデンのイェブレでは、外気の湿度が 5% を下回るたびに雨水を捕らえてデータセンターに冷却用の湿度を注入しています。

専門家らによると、真水ではなくリサイクル水を使用する冷却システムの使用を増やすことも戦略の一つだという。

大切な水を守る

任氏は、国民は水の利用と保全への取り組みについて透明性を要求する必要があると語る。 節水に最善を尽くしていることを証明する企業のAIソリューションは、顧客にとってより魅力的になるだろうと同氏は付け加えた。

任氏は、AIのトレーニングと技術に節水を組み込む時間はまだあるが、この問題をできるだけ真剣に取り組まなければ時間は足りなくなるだろうと述べた。

「一般的に言って、AI が私たちの最も重要な天然資源の 1 つを目に見えて奪うという段階にはまだ達していません」と彼は言います。 「AI の使用にもっと気を配れば、AI の全体的な利点が確実にプラスになると思います。」