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人工知能（AI）やChatGPTといった大規模言語モデル（LLM）を開発するOpenAIのチーフサイエンティストだったイリヤ・サツケバーの劇的な辞任は、AIの将来と途方もないコストに関する社会的議論を再び呼び起こした。AIの安全性、仕事や創造性の今後など多くの懸念があるだけでなく、それに勝るとも劣らず転機を迎える問題がある。 AIは現代のIT分野で最もエネルギーを大量に消費するものの1つだ。二酸化炭素（CO2）の排出を懸念する世界の備えは万全ではないないかもしれない。 LLMの学習と運用に使用されるデータセンターは膨大な電力を必要とする。例えば、GPT-4は50ギガワット時（GWh）以上を必要とし、これは米カリフォルニア州で1年間に発電される電力の約0.02％に相当し、GPT-3の学習に必要な量の50倍だ。AIが産業界で普及するにつれ、こうしたエネルギー需要は増大する一方だ。エネルギーを大量に消費する製造業の最適化にAIが使われるようになれば、実験とより多くのデータが必要となり、エネルギー問題は深刻になるばかりだ。 データセンターと関連する送電網は、世界のエネルギー消費を増大させる主要因となっている。現在、世界のエネルギー消費量の3％を占め、ブラジルと同量のCO2を排出している。エネルギー需要の増加は衰える気配はなく、エネルギー消費量は2022年の460テラワット時（TWh）から2026年には1000TWhに増える可能性がある。米国だけでもデータセンター需要による電力需要の増加は、2022年時点の200TWhから2026年には260TWhに増加すると予想されており、これは全米の総電力使用量の6％に相当する。データセンターのエネルギー需要は2030年までに倍増すると予想されている。 さらに問題を複雑にしているのがデータセンターの設置場所の分散だ。多くの産業と同様、データセンターは集合体だ。データセンターの建設は早く、ほぼどこでも経済的に成り立つ。これは予期せぬ場所で新たなエネルギー問題が急浮上していることを意味する。