AIデータセンターの環境への影響 データセンターは、科学研究、企業のニーズ、消費者中心の生成 AI ツールを強化する大規模言語モデル、マルチモーダル モデル、ディープ ラーニング モデルのトレーニングと実行に使用され、ユーザーはテキスト、画像、ビデオを生成できます。これらはインターネット、クラウド コンピューティング サービス、その他の義務をサポートするために何年も前から存在してきましたが、AI 競争により、その構築と運用が急増しました。たとえば、Meta は数千億ドルを費やして超知能のためのいくつかの大規模な AI データセンターを建設する予定で、Prometheus と呼ばれる最初のマルチギガワット データセンターは 2026 年に稼働する予定です。 Zigment AI の創設者兼 CEO である Dikshant Dave 氏は ETV Bharat の取材に対し、「人工知能には産業を変革する力がありますが、その環境フットプリントも重要であり、無視すべきではありません。データセンターはサーバーを稼働させ、システムを冷却するために電力を必要とするため、AI モデルのトレーニングと実行には大量の電力と水が消費されます。」 IEAによると、従来のデータセンターは10〜25メガワット(MW)の電力を使用しますが、ハイパースケールAIセンターの需要は100MWを超える可能性があり、これは10万世帯の年間電力消費量に相当します。発表された最大のデータセンターは、500万世帯分の電力を消費する予定です。 The Judge GroupのJudge India & Global Delivery担当社長であるAbhishek Agarwal氏は、大規模データセンターでAIモデルをトレーニングして実行することにかかる高い環境コストを強調し、「特にすでにエネルギー不足や水不足に直面している地域を見ると、これは懸念の原因です」と述べています。 ITUによるデジタル企業200社の評価によると、2023年に推定581テラワット時(TWh)の電力を消費し、世界の需要の2.1%を占めており、AIがこの成長の原動力の1つと考えられる。AIの急速な拡大が世界の電力消費量の急激な増加に拍車をかけており、データセンターの使用量は2017年以来毎年12%増加しており、これは電力需要全体の伸びの4倍の速さであると指摘した。 国際エネルギー機関によると、世界のデータセンターは2024年に415TWhの電力を消費し、世界の需要の1.5%を占め、米国が最大のシェア(45%)を占め、次いで中国(25%)、ヨーロッパ(15%)となっています。報告書によると、消費量は2030年までに2倍以上の945TWhになり、導入と効率にもよりますが、2035年までに700TWhから1700TWhに達すると予測されています。 Springer Natureに掲載された研究によると、既存のエネルギーインフラに圧力をかけるだけでなく、AIデータセンターの二酸化炭素排出量も急激な軌道に乗っており、排出量の多いAIシステムは年間最大1億260万トンのCO2換算を排出している。 「AI モデルのトレーニングと実行による環境への影響は、間違いなく深刻な懸念事項です。より大きなモデルをトレーニングするには、何千もの GPU を継続的に実行する必要があるため、莫大な電気代がかかります。エネルギー源が再生不可能であれば、炭素排出量は急増します」とマノジ・ダンダ氏はETV Bharatに語り、従来のデータセンターの冷却の使用は水に大きく依存しており、天然資源に新たな負担が加わると付け加えた。
Date: 2025/11/20(木)
ETVバーラトを選ぶ
ETVバーラトを選ぶ ハイデラバード： 世界で最も強力な人工知能モデルの称号は、テクノロジー大手がユーザーのニーズをよりよく理解し、タスクをより効率的に実行できる新しい高度なモデルを展開し続ける中、所有者が変わり続けています。このテクノロジーの利点は、医療から農業、教育、ガバナンス、金融などに至るまで、考えられるほぼすべての分野に影響を与え、業界全体の生産性の向上に役立つだけでなく、科学研究の進歩においてかけがえのない役割を果たしているため、見逃すことはできません。これにより、これまで以上に優れた生成 AI も実現し、ユーザーはテキスト プロンプトだけで高品質の画像やリアルなビデオを作成できるようになりました。 AI の倫理的な使用と実装をめぐる議論は続いていますが、同様に緊急の懸念は、AI が環境に与える影響、特にこれらのシステムに電力を供給するために必要な電力消費量の増加と、過熱を防ぐための大量の水です。国連や国際エネルギー機関などの組織は、主に AI 開発をサポートするデータセンターのエネルギー需要によって引き起こされ、テクノロジー大手の二酸化炭素排出量の増加を記録しています。 生成AIを使用すると、ユーザーはAIチャットボットとチャットし、テキスト、画像、ビデオを生成できます((Getty Images)) これらのモデルをトレーニングするための環境コストは、まったく別の話です。OpenAIは2018年に、最大のAIモデルのトレーニングに必要な「コンピューティング」の量が3〜4か月ごとに倍増していることを明らかにしました。当時の研究者らは、GPT-3(1,750億パラメータ)のトレーニングは1,287メガワット時(MWh)の電力を消費し、552トンの二酸化炭素を生成し、これはガソリン乗用車123台の年間排出量に相当すると推定した。エポックのレポートによると、最近のフロンティアAIモデルのトレーニング要件が過去4年間で毎年4〜5倍に増加しているため、それ以来、排出量はエスカレートしていると考えられています。国立通信金融研究所(NICF)によると、データセンターは2040年までに世界の全排出量の14%を占める見込みです。 Google は 1 つのテキスト プロンプトで排出量レベルが低いことを示しましたが、主に AI の取り組みにより、全体的な二酸化炭素排出量は指数関数的に増加しています。国際電気通信連合(国連デジタル技術機関)と世界ベンチマーク・アライアンスが発表した「Greening Digital Companies 2025」レポートによると、電力を大量に消費するデータセンターのエネルギー需要に牽引され、AIに特化した大手テクノロジー企業4社(Google、Microsoft、Meta、Amazon)の事業による間接的な炭素排出量は、2020年から2023年の間に平均150%増加しました。
Date: 2025/11/19(水)
数十億の AI プロンプト、数十億ドルのエネルギーコスト
数十億の AI プロンプト、数十億ドルのエネルギーコスト: データセンターが加熱すると地球への影響が懸念 Google と OpenAI は、Gemini や ChatGPT などの AI ツールのクエリごとのエネルギーと水のコストを明らかにし、大規模な AI 導入に対する環境への懸念の高まりを浮き彫りにしています。 クエリからデータセンターまで、AI プロンプトはエネルギーを消費しています (ゲッティイメージズ) 著者 imgモハマド・ファイサル著 公開日: 11 年 2025 月 5 日午後 00 時 IST 両側にサーバーラックが並ぶ長い通路を描いたデータセンターの内部(ゲッティイメージズ)しかし、消費者レベルの生成 AI アプリケーションの環境コストを特定することは依然として困難であり、最近まで憶測にとどまっていました。OpenAI が投げた数字と Google が共有した詳細なアカウントのおかげで、平均的な AI クエリのエネルギーと水の消費量の公式推定値がついに得られました。 ChatGPTとGeminiのユーザークエリの環境コスト 2025 年 6 月に遡ると、OpenAI の CEO である Sam Altman 氏は、1 つの ChatGPT クエリのエネルギー消費量を明らかにするブログを書きました: 0.34 ワット時の電力 (オーブンが 1 秒強で使用する電力、または高効率電球が数分で使用する電力) と 0.32176 ミリリットルの水 (小さじ約 15 分の 1)。同氏は、数値がどのモデルを参照しているかは明らかにせず、推定値がどのように計算されたかを説明する文書も提供しなかった。 しかし、Google は最近、AI モデルの炭素排出量、エネルギー使用量、水の消費量を測定する方法を詳述した論文を発表しました。双子座のプロンプトごとのエネルギーインパクトは、テレビを見る時間が9秒未満に相当すると述べています。 この方法論によると、Gemini Apps のテキスト プロンプトの中央値は 0.24 ワット時 (Wh) のエネルギーを使用し、0.03 グラムの二酸化炭素換算 (gCO2e) を排出し、0.26 ミリリットル (または約 5 滴) の水を消費します。 Google はこれを、世界中の AI サービスを提供する上で重要な要素をすべて考慮した包括的な推定値と呼んでおり、わずか 0.10 Wh のエネルギー、0.02 gCO₂e、0.12 mL の水を測定する簡略化された推定値よりもかなり高いです。現在の推定値のほとんどはアクティブなマシンの使用状況のみを考慮しており、過度に楽観的な数値になっていると述べていますが、その方法論は、AI の真のエネルギー、炭素、水のフットプリントが単純化されたモデルが示唆するよりも大幅に高いことを明らかにしています。 Google の方法論では、アクティブ計算だけでなく、ハードウェア、データセンター、モデル運用にわたるシステム ダイナミクス全体も考慮されています。 実際のチップ使用率を含む全システムの電力使用量 信頼性と拡張性に必要なアイドル状態の機械エネルギー TPUとGPUにとどまらないCPUとRAMの消費 冷却や配電などのデータセンターのオーバーヘッド(PUEで測定) 特に冷却システムの水の使用量 Gemini アプリのテキスト プロンプトの中央値の簡略化された推定値は 0.10 Wh、0.02 gCO₂e、0.12 mL の水ですが、Google の包括的な推定値は 0.24 Wh、0.03 gCO₂e、0.26 mL の水であり、世界中で AI を提供する上で重要な要素をすべて考慮しています。 Google は、Gemini のエネルギー使用量を提供することに加えて、現実世界の運用効率をよりよく反映するために、AI のリソース消費量を測定する際の業界全体の一線性を提唱しています。「私たちの調査結果と方法論を共有することで、より効率的な AI に向けた業界全体の進歩を促進することを目指しています。これは責任あるAI開発に不可欠です」とGoogleは述べています。 懸念の原因は依然として残っています 業界の専門家や関係者は、透明性への一歩として Google の動きを賞賛する一方で、AI は従来のコンピューティングよりも多くのリソースを必要とし、数十億のユーザー クエリによって引き起こされる負荷は、単一のプロンプトと比較するとまったく異なるものになることも強調しています。 「今日の使用状況は制御されているように見えるかもしれませんが、本当の課題は、そのようなクエリが毎日何十億もの送信されたときに何が起こるかです。そのとき、その影響は大きくなります」と、Utho Cloud の創設者兼 CEO である Manoj Dhanda 氏は ETV Bharat に語っています。 特に、Axios が入手したデータによると、OpenAI の ChatGPT だけでも毎日 25 億件以上のプロンプトが表示され、これは毎年 9,125 億件以上のリクエストが発生します。Gemini、Grok、Copilot、Character AI などのツールを導入すれば、世界中で毎日の AI プロンプトの数はさらに増えるでしょう。
Date: 2025/11/18(火)
ハイデラバード：OpenAI は月曜日に DevDay 開発者カンファレンスの第 3 回を主催
ハイデラバード：OpenAI は月曜日に DevDay 開発者カンファレンスの第 3 回を主催し、エンドユーザーと開発者の両方に向けて複数の発表を行いました。このイベントの最大のハイライトは、ユーザーが会話内でサードパーティ アプリケーションにアクセスできるようにする ChatGPT の新機能であり、これによりチャットボットを本格的なオペレーティング システムに効果的に変えることができます。 サンフランシスコに本拠を置く人工知能企業は、エージェント ワークフローの構築、展開、最適化を支援する 2 つの新しい安価なモデルと、AgentKit と呼ばれる新しい開発者向けのツールキットも発表しました。さらに、GPT-5 Pro、Sora 2、Sora 2 Pro を API (アプリケーション プログラミング インターフェイス) 経由で利用できるようにしました。 OpenAI DevDay 2025: 発表 ChatGPT アプリ: Canva、Booking.com、Coursera、Expedia、Figma、Spotify、Zillow から始めて、ChatGPT ではユーザーがチャット内でアプリケーションにアクセスできるようになります。 アプリ SDK: OpenAI はまた、開発者が ChatGPT 用のアプリを構築およびテストできるようにする新しい Apps SDK (ソフトウェア開発キット) も発表しました API の Sora 2 および Sora 2 Pro: OpenAI は、最新のビデオ生成モデルである Sora 2 と Sora 2 Pro を API 経由で利用できるようにしました。どちらのモデルも、最大 12 秒の横向きおよび縦向きのビデオを生成できます。 API の GPT-5 Pro: OpenAI は API 経由で GPT-5 Pro もリリースしました。このモデルは、より深い推論とより包括的な応答のために、より多くの計算リソースを使用するように設計されています。
Date: 2025/11/17(月)
IndiaAI は、国内で安全で信頼できる AI を推進するために 5 つのプロジェクトを選択
IndiaAI は、国内で安全で信頼できる AI を推進するために 5 つのプロジェクトを選択 選ばれたプロジェクトは、IndiaAI Mission の Safe and Trusted AI イニシアチブの下で、ディープフェイク検出、バイアス分析、生成 AI 評価を強化することを目的としています。 ニューデリー： 政府は火曜日、IndiaAIが立ち上げたプログラムに基づく「安全で信頼できるAI」の柱に対する関心表明の第2ラウンドの下で5つのプロジェクトが選ばれたと発表した。 公式声明によると、選ばれたプロジェクトは、リアルタイムのディープフェイク検出を推進し、フォレンジック分析を強化し、AIモデルのバイアスに対処し、生成AIの堅牢な評価ツールを構築し、インドに展開されたAIシステムの信頼性、安全性、包括性を確保するという。 電子IT省傘下の事業部門であるIndiaAIは、マルチステークホルダーの技術委員会による審査を経て、学術機関、新興企業、研究機関、市民社会団体から提出された400件以上の提案の中から、これらのプロジェクトが政府支援対象として選ばれたと発表した。声明によると、これらのプロジェクトはまとめて「安全で信頼できるAI」を実践に移し、レジリエンステストとバイアス監査を組み合わせて、AIの責任ある開発と展開をサポートするという。 選ばれたプロジェクトは、リアルタイムの音声ディープフェイク検出、視聴覚および署名偽造の分析、農業大規模言語モデルにおけるジェンダーバイアスの評価、大規模言語モデルと生成AIの侵入テストツールの開発に焦点を当てます。 ディープフェイクの検出とガバナンスのためのマルチエージェント検索拡張生成フレームワークは、インド工科大学ジョードプル校が IIT マドラスと協力して主導します。 IIT Mandiとヒマーチャル・プラデーシュ州の法医学サービス局は、AIヴィシュレシャクを開発し、視聴覚ディープフェイク検出と署名偽造検出を改善すると同省が発表した。 MeitYの一部門であるIndiaAIは、IndiaAIミッションの実施機関として機能しています。声明によると、この使命は、AIの恩恵を民主化し、この分野におけるインドのリーダーシップを強化し、技術的な自立を促進し、倫理的で責任あるAIの使用を確保することに焦点を当てている。
