6年以内に、主要なAIデータセンターの構築には2000億ドルの費用がかかる可能性がある

現在の傾向が続けば、AI をトレーニングして実行するデータ センターには、すぐに数百万個のチップが収容され、数千億ドルの費用がかかり、大都市の電力網に相当する電力が必要になる可能性があります。

これは、ジョージタウン大学、エポックAI、ランド研究所の研究者による新たな研究によるもので、2019年から今年にかけて世界中のAIデータセンターの成長軌道を調査しました。共著者らは、500以上のAIデータセンタープロジェクトのデータセットを収集・分析した結果、データセンターの計算性能は毎年2倍以上に増加している一方で、電力要件と設備投資も増加していることを発見しました。

この調査結果は、今後 10 年間の AI 技術の発展を支援するために必要なインフラストラクチャを構築することの難しさを示しています。

OpenAIは最近、世界人口の約10%が自社のChatGPTプラットフォームを利用していると発表した。同社はソフトバンクなどと提携し、米国（およびおそらく他の地域）にAIデータセンターネットワークを構築するため、最大5,000億ドルの資金調達を目指している。Microsoft、Google、AWSなどの他のテクノロジー大手も、今年だけでデータセンターの拡張に総額数億ドルを投じることを約束している。

ジョージタウン大学、エポック社、ランド研究所の調査によると、xAIのColossusのようなAIデータセンターのハードウェアコストは約70億ドルで、2019年から2025年の間に毎年1.9倍に増加し、電力需要も同期間に毎年2倍に増加しました。（Colossusは推定300メガワットの電力を消費し、これは25万世帯の電力消費量に相当します。）

この調査では、データセンターのエネルギー効率が過去5年間で大幅に向上していることも明らかになりました。重要な指標の一つであるワットあたりの計算性能は、2019年から2025年にかけて毎年1.34倍に増加しています。しかし、これらの改善だけでは、増大する電力需要を補うには不十分です。2030年6月までに、主要なAIデータセンターは200万個のAIチップを搭載し、2,000億ドルの費用がかかり、9ギガワットの電力を必要とする可能性があります。これは、原子炉9基分の出力にほぼ相当します。

AIデータセンターの電力需要が電力網に大きな負担をかける勢いにあることは、今に始まったことではありません。ウェルズ・ファーゴの最近の分析によると、データセンターのエネルギー消費量は2030年までに20%増加すると予測されています。これは、天候の変動に左右される再生可能エネルギー源の限界を押し上げ、化石燃料のような再生不可能で環境に悪影響を与える電源の増加を促す可能性があります。