Name: クリーンエネルギーはAIブームに対応できるか？ (Can clean energy handle the AI boom?)
Uploaded: 2025-06-18T16:49:16.000Z
Duration: 9 min 18 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

様態の副詞

I spent some time recently reading through a big spreadsheet of questions submitted by Vox's audience members.

私は最近、Voxの視聴者から寄せられた質問の大きなスプレッドシートに目を通すのに時間を費やした。

その中のひとつが私の目に留まった。

It was from Kathy, a retired school teacher in New York City.

ニューヨークの退職した学校の教師、キャシーからだった。

What is the question that you wanted us to answer?

私たちに答えてほしかった質問は何ですか？

So the question is can green energy even begin to handle the increased demands that AI and crypto and cloud storage are going to put on our energy system?

では、AIや暗号、クラウドストレージがエネルギーシステムに与える需要の増大に、グリーンエネルギーは対応できるのだろうか？

I've done some reporting on AI, but I've never thought much of the climate impact of all the AI products we're increasingly using.

私はAIについていくつか取材したことがあるが、私たちが使用するようになっているすべてのAI製品が気候に与える影響について深く考えたことはなかった。

And all of our digital belongings like photos and documents and emails getting stockpiled in servers around the world.

そして、写真や書類、電子メールといったデジタル上の所有物はすべて、世界中のサーバーにストックされていく。

They need a lot of electricity and that electricity has to come from somewhere.

大量の電力が必要で、その電力はどこからか調達しなければならない。

This is all happening while the climate crisis demands we use less energy, not invent new ways to use more of it.

このようなことが起こっているのは、気候危機が、より多くのエネルギーを使用するための新たな方法を発明するのではなく、より少ないエネルギーを使用することを求めているからである。

I think our climate goals already feel pretty impossible to me, but now it's almost like we haven't changed the goalposts, we've changed the entire game.

私たちの気候変動に関する目標は、すでにかなり無理があるように私には感じられる。

では、真相を明らかにしよう。

Within Kathy's big question is a more basic one about how much electricity our digital lives require.

キャシーの大きな問いの中には、私たちのデジタルライフがどれだけの電力を必要としているかという、より基本的な問いがある。

At first I was thrown off that Kathy mentioned things like cloud storage and AI and cryptocurrency in one category.

最初は、キャシーがクラウドストレージやAI、暗号通貨といったものをひとつのカテゴリーに挙げていることにどきりとした。

But then I realized that their electricity demands happen at the same place.

しかし、私は彼らの電力需要が同じ場所で起こっていることに気づいた。

Ultimately you're talking about machines loaded up in large facilities who generate computations and they need power, a lot of it, they need water, they need space.

結局のところ、大規模な設備に積まれたマシンが計算を行い、大量の電力や水、スペースが必要になるという話だ。

アレックス・デ・フリースに話を聞いた。

He runs a research site called Digiconomist, where he's dug into this exact topic.

彼はデジコノミストという研究サイトを運営しており、まさにこのテーマを掘り下げている。

Data centers are massive, often windowless warehouses that house thousands of servers that run virtually nonstop.

データセンターは巨大で、窓のない倉庫のようなもので、何千台ものサーバーが置かれ、事実上ノンストップで稼動している。

Some of the bigger data centers are as big as four football fields and use as much electricity at any given time as 80,000 households.

大規模なデータセンターのなかには、サッカー場4面分の広さを持ち、常時8万世帯分の電力を使用するものもある。

There are more than 8,000 data centers around the world, and the U.S. has more than any other country.

世界中に8000以上のデータセンターがあり、米国は他のどの国よりも多い。

In 2022, data centers, artificial intelligence, and cryptocurrencies made up about 2% of total global electricity demand.

2022年には、データセンター、人工知能、暗号通貨が世界の総電力需要の約2％を占める。

But by 2026, that number is expected to double, which is like adding the amount of electricity used by the entire country of Sweden.

しかし、2026年までにはその数は2倍になると予想されており、これはスウェーデン全土で使用される電力量を足したようなものだ。

Support for this video comes from Klaviyo.

このビデオのサポートはKlaviyoから。

Klaviyo works with businesses to turn their data into meaningful connections with their customers through AI-powered email, text messages, and more.

Klaviyoは、AIを活用したEメールやテキストメッセージなどを通じて、データを顧客との有意義なつながりに変えるために企業と協力しています。

According to Klaviyo, over 150,000 brands trust their data and marketing platform to build smarter digital relationships with their customers during the holiday season and beyond.

Klaviyoによると、150,000以上のブランドが、ホリデーシーズンやそれ以降に顧客とのよりスマートなデジタル関係を構築するために、同社のデータとマーケティング・プラットフォームを信頼している。

Klaviyo has no editorial influence over our work, but they make videos like this possible.

Klaviyoは私たちの作品に編集上の影響を与えることはありませんが、このようなビデオを可能にしてくれています。

That big jump from 2022 to 2026 is thanks to rising cloud storage and cryptocurrency electricity demands, but it's also because of the AI boom.

2022年から2026年にかけての大きなジャンプは、クラウド・ストレージと暗号通貨の電力需要の高まりのおかげだが、AIブームのせいでもある。

We know AI requires a ton of computational power, but it turns out that the amount of electricity it uses is a really difficult question to answer.

AIが膨大な計算能力を必要とすることは分かっているが、AIが使用する電力量は実に難しい問題であることが分かった。

AI is a huge umbrella term that includes everything from basic statistical models that detect patterns in data to generative AI that creates text and images and videos.

AIは、データのパターンを検出する基本的な統計モデルから、テキストや画像、動画を作成する生成AIまで、すべてを含む巨大な包括的用語である。

That's the most computationally intensive kind.

The thing is, the handful of private tech companies that dominate the AI field don't really disclose how much of their energy use is dedicated to AI specifically.

問題は、AI分野を支配する一握りの民間ハイテク企業は、自社のエネルギー使用量のうち、AIに特化した使用量がどの程度なのかを公表していないことだ。

If you look at Google's latest environmental report, it clearly states they absolutely don't want to make a distinction between regular workloads and AI-specific workloads.

グーグルの最新の環境報告書を見ると、通常のワークロードとAIに特化したワークロードを絶対に区別したくないと明言している。

And these companies' AI models are mostly closed-source, meaning no one knows exactly how they are built.

そして、これらの企業のAIモデルはほとんどがクローズドソースであり、誰もその構築方法を正確に知らないということだ。

This has left some researchers to try to piece it together on their own.

そのため、一部の研究者は独自にそれを解明しようとしている。

Researchers looked at an open-source large-language model called Bloom that has roughly the same amount of parameters as GPT-3, and found that training something like GPT-3 required almost 1,300 megawatt-hours of electricity, about as much power as consumed by 130 homes in the U.S. for one year.

研究者たちは、GPT-3とほぼ同じ量のパラメーターを持つブルームと呼ばれるオープンソースの大規模言語モデルを調べ、GPT-3のようなものをトレーニングするには、ほぼ1,300メガワット時の電力が必要であることを発見した。

Today, large-language models like GPT-4 have hundreds of billions of parameters, if not a trillion.

今日、GPT-4のような大規模言語モデルは、1兆個とは言わないまでも、数千億個のパラメーターを持っている。

And researchers say that the computational power required to train these models is expected to double every nine months.

研究者たちによれば、これらのモデルを訓練するのに必要な計算能力は、9カ月ごとに倍増する見込みだという。

So far, it has mostly been large-language models driving the AI energy boom.

これまでのところ、AIエネルギー・ブームを牽引しているのは、ほとんどが大規模言語モデルである。

Of course, that could change going forward.

もちろん、今後変わる可能性もある。

Now we see AI on the rise for image generation and also specifically video generation.

今、私たちは画像生成、特にビデオ生成のためにAIが台頭しているのを目にしている。

So far, we talked about training a large-language model.

ここまで、大規模言語モデルのトレーニングについて話してきた。

Researchers also looked at energy use from people actually using it.

研究者たちは、実際にエネルギーを使っている人たちのエネルギー使用量も調べた。

It's been estimated by myself and others that a single Jet-GPT interaction would take like three watt-hours, which is comparable to running a low-lumen LED bulb for one hour.

私や他の人たちの試算では、1回のジェットGPT交流にかかる時間は3ワット時で、これは低照度のLED電球を1時間点灯させるのに匹敵する。

So on itself, it doesn't sound like a whole lot, but of course, hey, it's the volume that matters.

もちろん、音量が重要なのだ。

This is 10 times more than a standard Google search.

これは通常のグーグル検索の10倍である。

And of course, if you're talking about millions or billions of interactions, the numbers start to stack up quickly.

そしてもちろん、何百万、何十億というインタラクションの話になれば、その数はすぐに積み重なり始める。

Alex took another research approach by looking at the hardware used for AI training and use.

アレックスは、AIのトレーニングと使用に使われるハードウェアに注目することで、別の研究アプローチをとった。

Over 95% of the AI industry uses servers made by the company NVIDIA.

AI業界の95％以上がエヌビディア社製のサーバーを使用している。

They could sell 1.5 million of their servers by 2027.

2027年までに150万台のサーバーを販売する可能性がある。

He multiplied that by the information NVIDIA publicizes about each of their servers' energy demand.

彼はこれに、NVIDIAが各サーバーのエネルギー需要について公表している情報を掛け合わせた。

He found that data centers devoted to AI alone could consume around 100 terawatt-hours of electricity per year, or about the same as his home country of the Netherlands.

彼は、AIに特化したデータセンターだけで年間約100テラワット時の電力を消費する可能性があることを発見した。

There's a big part of Kathy's question I haven't gotten to yet.

キャシーの質問には、私がまだ取り上げていない大きな部分がある。

Can renewable energy meet the surging demand from the world's data centers?

再生可能エネルギーは世界のデータセンターからの急増する需要を満たすことができるのか？

The good news is that using green energy is the stated goal of a lot of these companies.

良いニュースは、グリーンエネルギーを使用することは、これらの企業の多くが公言している目標であるということだ。

Both Google and Microsoft have made pledges to be net zero by 2030, but there are signs that AI is disrupting those plans.

グーグルもマイクロソフトも、2030年までにネット・ゼロを実現することを公約に掲げているが、AIがその計画を破壊する兆しがある。

That's because solar and wind energy can't produce electricity all of the time.

太陽エネルギーや風力エネルギーは、常に発電できるわけではないからだ。

And these data centers need to be running all of the time.

そして、これらのデータセンターは常に稼動している必要がある。

In most cases, they will just have a backup connection to the power grid, which will have fossil fuels on it.

たいていの場合、電力網へのバックアップ接続があるだけで、そこには化石燃料がある。

Data centers are being built at a rate that renewable energy infrastructure can't keep up with.

データセンターは、再生可能エネルギーのインフラが追いつかないほどの勢いで建設されている。

It can take a year to build a data center, but many more years to get a solar or wind farm on an electrical grid.

データセンターの建設には1年かかるが、太陽光発電所や風力発電所を送電網に乗せるにはもっと長い年月がかかる。

Google's 2024 sustainability report showed that the company's emissions rose by 48% from 2019 to 2023, in large part due to its data center energy consumption, suggesting that integrating AI into their products could make reducing their emissions challenging.

グーグルの2024年版サステナビリティ・レポートによると、同社の排出量は2019年から2023年にかけて48％増加したが、その大部分はデータセンターのエネルギー消費によるもので、同社の製品にAIを統合することで、排出量の削減が困難になる可能性を示唆している。

There's already evidence in the U.S. that coal plants that were meant to close are staying open because of data centers' electricity demands, and that state utilities are building new natural gas plants for the same reason.

アメリカではすでに、閉鎖されるはずだった石炭発電所がデータセンターの電力需要のために操業を続けていることや、州の電力会社が同じ理由で新しい天然ガス発電所を建設していることが明らかになっている。

But even if these tech companies can look good on their sustainability reports and get to net zero, there's still a problem.

しかし、これらのハイテク企業がサステナビリティ・レポートで見栄えを良くし、ネット・ゼロを達成できたとしても、まだ問題がある。

The thing is that our renewable energy supply globally is limited.

再生可能エネルギーの供給は世界的に限られているということだ。

So if we're attributing an increasing part of that to the data center industry, the consequence is that there's less renewables available for everything else.

つまり、データセンター産業がその一部を担っているのであれば、他のすべての産業で利用できる自然エネルギーは少なくなっていることになる。

That probably will mean that on the whole, we will end up using more fossil fuels anyway.

そうなると、全体として化石燃料をより多く使うことになるだろう。

With all this context, the answer to Kathy's question is that for right now, we aren't prepared for renewable energy to meet the increasing demand of the world's data centers.

このような背景から、キャシーの質問に対する答えは、今のところ、再生可能エネルギーが世界のデータセンターの需要増を満たす準備はできていないということだ。

As users, it would be extremely difficult to opt out of backing up our data on the cloud, or even refrain from using AI.

ユーザーとしては、データをクラウドにバックアップするのをやめたり、AIの使用を控えたりするのは非常に難しいだろう。

I think AI is embedded in so many things that I'm not sure I will have the option to say, I'm not using it, you know, I'm out.

AIは非常に多くのものに組み込まれていると思うので、私はそれを使わない、つまり、私は辞める、という選択肢を持てるかどうかわからない。

Researchers like Alex say the best place to start is to force more transparency from these tech companies.

アレックスのような研究者は、これらのハイテク企業にもっと透明性を持たせることが、手始めの最善策だと言う。

In the EU, the AI Act doesn't really force tech companies to disclose anything with regard to the environment.

EUでは、AI法はハイテク企業に対して環境に関する情報開示を義務付けていない。

And that's the EU, not even talking about the U.S. yet, which is lagging behind a bit on this matter.

これはEUの話であり、この問題で少し遅れているアメリカの話でもない。

Some environmental organizations and local communities are calling for moratoriums on And some researchers have proposed the idea of an energy efficiency rating so companies and consumers can choose data centers that are the most sustainable.

また、企業や消費者が最も持続可能なデータセンターを選択できるよう、エネルギー効率格付けのアイデアを提案する研究者もいる。

We could also hope that the servers and data centers will keep getting more energy efficient.

また、サーバーやデータセンターのエネルギー効率が向上し続けることも期待できる。

But more than anything, this issue emphasizes how desperately we need to be scaling up renewable energy, and fast.

しかし、この問題は何よりも、再生可能エネルギーをいかに切実に、しかも迅速に拡大する必要があるかを強調している。

Not only to meet the ever-increasing data center demands, but so there's plenty of renewable energy to go around.

増え続けるデータセンターの需要に対応するためだけでなく、再生可能エネルギーが十分に行き渡るようにするためでもある。

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クリーンエネルギーはAIブームに対応できるか？ (Can clean energy handle the AI boom?)

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