AIは環境にどれほどの悪影響を与えるのでしょうか？GoogleとMistralの両社が、AIクエリの環境への影響に関する独自の自己評価を発表したことで、この疑問に対する答えが明らかになりました。
7月、独自のAIモデルを公開しているMistralは、モデルのトレーニングとクエリ実行による環境への影響について、二酸化炭素（CO2）排出量、水消費量、材料消費量の観点から自己評価を発表しました。一方、Googleは若干異なるアプローチを取り、Geminiクエリの消費電力と水消費量、そしてCO2排出量を公開しました。
もちろん、留意すべき点もあります。各レポートは独自に作成されたものであり、外部監査機関による監査は行われていません。また、モデルの学習は推論、つまりユーザーがチャットボットに問い合わせるたびに割り当てる日常的なタスクよりもはるかに多くのリソースを消費します。それでも、これらのレポートは、OpenAIやその他の競合他社によるAIの学習と推論の影響を除外しているにもかかわらず、AIが環境にどれほどの負担をかけているかについて、ある程度の文脈を提供しています。
木曜日、Googleは「平均的な」Geminiクエリが消費するリソースについて、0.24Whの電力と0.26ミリリットル（5滴）の水を消費し、0.03グラム（テレビ視聴9秒分に相当）の二酸化炭素を排出すると推定したと発表した。Mistralの報告は若干異なる。「Le Chat」のレスポンスで1ページ分のテキスト（400トークン）を生成する場合、Mistralは50ミリリットルの水を消費し、1.14グラムの二酸化炭素を排出し、0.2ミリグラムの再生不可能なリソースを消費する。
Googleによると、「比較モデル」は通常、より寛容で、アクティブなTPUとGPUの消費の影響のみを考慮しているという。つまり、Geminiのテキストプロンプトの中央値は0.10Whのエネルギーを消費し、0.12mlの水を消費し、0.02グラムの二酸化炭素相当を排出することになる。
GoogleはGeminiモデルの学習による影響について、いかなる評価も公表していません。Mistralは公表しています。2025年1月、Large 2モデルの学習では、20.4キロトンの二酸化炭素、28万1000立方メートルの水、650キログラムの資源が消費されました。これはオリンピックサイズのプール約112個分の水消費量に相当します。EPAの推定によると、平均的な自動車1台が年間4.6トンの二酸化炭素を排出するため、これは自動車4,435台分の年間二酸化炭素排出量に相当します。
環境影響評価では、エネルギーは石炭など、実際に二酸化炭素を排出する手段によって生産されると想定されています。太陽光のような「クリーン」エネルギーは、その価値を下げます。
同様に、「消費」される水の量は、通常、蒸発冷却の使用を前提としています。蒸発冷却では、チップまたはサーバー（場合によっては水で冷却されている）から蒸発クーラーと呼ばれる装置に熱が伝達されます。蒸発クーラーは、運動後に体が冷却されるのと同じように、効率的に熱を伝達します。汗をかくと水分が蒸発しますが、これは吸熱反応によって体から熱を奪うためです。蒸発クーラーも同様の機能を果たし、サーバーファームから熱を吸い上げるだけでなく、その水分を大気中に蒸発させます。
Googleは、より効率的なモデル、Flash-Liteなどのモデルによる最適化された推論、カスタムビルドのTPU、効率的なデータセンター、使用されていないCPUの効率的なアイドル状態など、エネルギー管理に包括的なアプローチを採用していると述べています。計画中の原子炉などのクリーンエネルギー発電も、環境負荷の低減に貢献します。
「今日、AIが経済のあらゆる層にますます統合されるにつれ、開発者、政策立案者、企業、政府、そして国民が、この変革をもたらす技術の環境への影響をより深く理解することが極めて重要になっています」と、ミストラルの報告書は付け加えています。「ミストラルAIは、バリューチェーンの各関係者と共同で責任を共有し、イノベーションの環境への影響に対処し、軽減していく必要があると考えています。」
ChatGPT はどれくらいの水と電気を消費しますか?
MistralとGoogleの報告は、他の企業によって再現されていません。EpochAIは、OpenAIが使用するサーバーの種類に基づいて、ChatGPTにおけるGPT-4oクエリの平均消費電力を約0.3Whと推定しています。
ただし、AI が消費するリソースの量はかなり異なる可能性があり、AI エネルギー スコアもせいぜい初歩的なものです。
MITテクノロジーレビューの調査によると、「実際には、モデルの種類と規模、生成する出力の種類、そして制御できない無数の変数（リクエストが送信されるデータセンターに接続されている電力網や、リクエストが処理される時間帯など）によって、あるクエリのエネルギー消費量と排出量は他のクエリの数千倍にもなる可能性がある」という。1日に15件のクエリ、10枚の画像、そして5秒間の動画3本を処理すると推定すると、2.9kWhの電力が消費されるという。
それでも、ミストラルの調査著者らは、同社独自の推計が「スコアリングシステム」への道筋を示していると指摘し、購入者やユーザーがこれらの調査を活用して環境への影響が最も少ないAIモデルを選択できるようにしている。また、他のAIモデルメーカーにも、同社に倣うよう呼びかけている。
AIが環境に「悪い」かどうかはまだ議論の余地があるが、GoogleとMistralの報告書は、より理性的な議論の土台を提供している。
