AIとエネルギー効率の未来

人工知能（AI）は私たちの生活や仕事のあり方をすでに変えており、業種・業務や世界全体に革命をもたらす可能性を秘めています。壊滅的な気象現象の予測精度の向上から命を救う薬の発見と提供の迅速化まで、あらゆることを実現し、数兆ドルの価値 を生み出すことが期待されています。

個人はこれをバーチャル・アシスタントやコパイロットとして使用しています。 企業や従業員 は、 カスタマー・サービス 、 財務 その他の分野を含むいくつかの重要な分野で効率化を実現するためにこれをデプロイしています。

5月に発表された マッキンゼーのレポート によると、ジェネレーティブAI（生成AI）を使用している組織の数は、過去10か月だけで65%とほぼ倍増しています。 IBM Institute for Business Value (IBV)が最近実施した調査によると 、回答者の77%が、顧客に対応するためには生成AIを迅速に導入する必要があると感じていることがわかりました。

AI導入の急速な成長により、エネルギー使用量も劇的に増加しています。エネルギーは、AIモデルの構築とトレーニング、さらには、情報を要求されるたびにモデルが完了する複雑な数学を実行するために必要とされます。

国際エネルギー機関(IEA)は、インターネット検索エンジンなどの既存のツールにAIを統合すると、電力需要が10倍に増加する可能性があることを示唆しています。IEAは、2030年までに、データセンターに電力を供給する世界の電力の割合が2倍になると予測しています。

AIは、エネルギー消費の課題を提起した最初のテクノロジーではありません。2000年代初頭のクラウド・コンピューティングでも同様の懸念は生じましたが、幸いにも効率化のイノベーションによって回避されました。とはいえ、AIの採用が次に進み、企業が競争の激しいエネルギー市場からの安定した手頃な価格の電力を求める中、この話題は多くの経営幹部にとって最優先事項となっています。

しかし、このAIブームの最中でも、多くの企業は引き続き野心的なサステナビリティー目標を追求しています。 S&P企業の45% がネットゼロを約束している他、ガートナー社によると経営幹部の42％ が持続可能性への取り組みを重要な差別化要因と見なしていると述べています。

その結果、多くの企業が現在、AIをよりエネルギーに優しいものにするための業界全体の取り組みをサポートしながらも、サステナビリティー目標におけるAI 主導型のエネルギー使用量の増加を考えるという2つの課題に直面しています。

AIの導入が減速することは誰も予想していません。多くの企業や経営幹部が、これを将来にとって不可欠な要素と見なしています。ネットゼロ誓約を前進させながら、AIのメリットを活用するという2つの目標を達成するには、スマートなアプローチが必要です 。

幸いなことに、多くの業界の専門家がさまざまなソリューションに取り組んでいます。これらのソリューションには、次のものが含まれます。

• ハードウェアの改善
• 小型モデル
• よりスマートなモデルのトレーニング
• クリーンで再生可能なエネルギーの使用
  
• オープンソースとコラボレーション

電力制限のあるハードウェアは、エネルギー消費を最大15%削減することが示されていますが、成果を得るまでにかかる時間はわずか3%短縮されたのみです。

また、MITによると、「最もカーボン効率の高いハードウェアの組み合わせを持つモデルに相当する」効率の高いハードウェア を使用することで、AIのエネルギー使用量を削減できます。

新しく改良されたチップも、エネルギー問題の解決策のひとつです。IBMは、2025年にリリースされる予定のIBM Telum II ProcessorとIBM Spyre Acceleratorのアーキテクチャーの詳細を最近発表しました。これらのプロセッサーは、AIベースのエネルギー消費とデータセンターのフットプリントを削減するように設計されています。

ChatGPTやGoogle Geminiで使用されている汎用型の大規模言語モデル（LLM）など、大きなモデルには一般に小さなモデルよりも多くのエネルギーが必要です。このような汎用モデルは消費者向けの幅広いニーズに役立つ場合もありますが、具体的なユースケース のある企業の場合、IBMや他の企業は、より小規模かつより効率的で、価格が安く、消費電力の少ないモデルを推奨しています。

AI開発者は新しいモデルをトレーニングするための出発点として過去の複数のモデルを使用することが多いため、既存のモデルのトレーニング方法には多大なエネルギーが必要です。これらすべてのモデルを実行すると、必要な電力が増加します。

しかし、研究者は、どのモデルが期待値を上回り、下回るかをより的確に予測し、下回るモデルを早期に停止してエネルギーを節約しようとしています。これはすべて、エネルギーを効率的に使用するためのワークロード・パラメーターを定義する、急成長中の「サステナビリティーのための設計」運動の一部です。

すべての企業は、再生可能エネルギーが豊富な地域の近く にデータセンターを建設または使用することを検討する必要があります。再生可能かつ持続可能なエネルギーを使用するグリーン・データセンターから電力を調達することは、環境への影響を軽減する優れた方法です。

AI分野で事業を展開する企業は、エネルギー消費量の少ないAIモデルのメリットを社会が享受するのに役立つヒントやツールの共有が、過度な競争によって妨げられないようにしなくてはなりません。

IBMはコロンビア大学 と提携して、さまざまなハードウェアでのAIの動作のモデル化、低電力チップの開発、ソフトウェアの肥大化の排除、AIシステムの最適化など、エネルギー危機に対する有意義なソリューションを生み出しています。

これらのさまざまなアプローチに加えて、AI自体がエネルギー需要に関する問題解決に役立ちます。

最近のIBMの調査によると、エネルギー・公益事業の業界で調査が終わった企業の74%が、データ関連の課題に取り組むためにAIを採用しています。これにより、効率が向上し、環境への影響が軽減される可能性があります。グリッドの保守から負荷予測まで、AI はエネルギー業界に大きな影響を与える可能性があり、これによって他のすべての業種・業務にエネルギーをより効率的に供給できるようになります。

IBM はクリーン・エネルギーへの移行において主導的な役割を果たし、APQCと連携して クリーン電化成熟度モデル（CEMM） を作成し、エネルギー企業が成熟度アセスメントを実施して成果をベンチマークし、自社のエネルギー移行を加速できるように支援しています。

同じ調査によると、2024年末までに、調査済み企業の63％が持続可能なITの取り組みに生成AIを適用することを計画しています。しかし、現在、ITプロジェクトの設計と計画の段階でサステナビリティー・アセスメントを非常に広範囲に検討しているのはわずか23％です。これを変える必要があります。

エネルギー使用とAIについてすでに活発な議論が行われているのは良いことですが、うまくいけば、エネルギー使用量を最小限に抑えるためのさらなるブレークスルーが、私たちがすでに行っているものに続いています。

IBMは特に、エネルギー使用量を最小限に抑えるために、より小型で効果的なモデルとよりスマートなハードウェアの特定を支援することに全力を注いでいます。エネルギー使用量を減らしながらAIを改善することで、テクノロジーを私たちの日常生活に組み込む機会がさらに増えます。AI を使用することで世界が抱える最大の環境課題の解決に役立つ可能性があることから、エネルギー使用量を最小限に抑えるという目標はさらに重要になっています。