Name: AIが私たちの飲み水をどう利用しているか - BBC World Service (How AI uses our drinking water - BBC World Service)
Uploaded: 2026-03-30T11:17:23.000Z
Duration: 6 min 37 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：

That's how much water the average single interaction with ChatGPT uses, according to Sam Altman, the boss of OpenAI.

OpenAIのトップであるサム・アルトマン氏によると、ChatGPTとの平均的な単一のやり取りで使われる水の量だそうです。

So if you type, "Can you help me solve this maths problem?" that's a drop.

ですから、「この数学の問題を解くのを手伝ってもらえませんか？」と入力した場合、それは一滴です。

Or, "Can I put lime instead of lemon in this recipe?" that's a drop.

あるいは、「このレシピではレモンの代わりにライムを使ってもいいですか？」これも一滴です。

あるいは、「なぜ空は青いのですか？

このメールの作成を手伝ってください。

私のウェブサイトのコードを改善するのを手伝ってください。」と。

Altman claims there are one billion messages sent to ChatGPT every day.

アルトマン氏は、毎日10億通のメッセージがChatGPTに送られていると主張しています。

そしてChatGPTは、AIボットの一つにすぎません。

Chuck in Gemini, DeepSeek, Claude, and others.

Gemini、DeepSeek、Claudeなどを加えてみてください。

It's clear that the AI revolution is a thirsty one.

AI革命は、かなりの水を必要とするものであることは明らかです。

Striking, though, it is, some experts are more than a little sceptical of Sam Altman's estimate on water usage.

しかし驚くべきことに、サム・アルトマン氏の水使用量に関する推定に懐疑的な専門家も少なくありません。

At this point, there was just not enough information for me to agree with or trust the number.

この時点では、その数字に同意したり信頼したりするのに十分な情報がありませんでした。

Their number was perhaps referring to some tiny models.

彼らの数字は、おそらく非常に小さなモデルを指していたのでしょう。

We're considering a medium-sized, larger language model.

私たちは中規模の、より大きな言語モデルを検討しています。

Basically, if you write an email or ask some questions, if you have 10 to 50 queries, you're going to be consuming roughly 500 millilitres of water.

基本的に、メールを作成したり質問したりする場合、10から50のクエリがあれば、約500ミリリットルの水を消費することになります。

This calculation includes water used in cooling and electricity generation.

この計算には、冷却と発電に使用される水が含まれています。

The BBC asked OpenAI for more details about Sam Altman's estimate, but the company declined.

BBCはOpenAIにサム・アルトマン氏の推定について詳細を尋ねましたが、同社は断りました。

Either way, it's clear AI uses a lot of water.

いずれにせよ、AIは大量の水を消費することは明らかです。

Every time you send a prompt to an AI, it has to run complex calculations to understand and respond.

AIにプロンプトを送信するたびに、AIはそれを理解して応答するために複雑な計算を実行する必要があります。

This work is done by the most powerful and specialised computer chips in the world, housed inside enormous data centres.

この作業は、巨大なデータセンターに収められた、世界で最も強力で特殊なコンピューターチップによって行われます。

Even before users can send prompts, the training process for the models uses the chips to carry out intense work.

ユーザーがプロンプトを送信できるようになる前から、モデルのトレーニングプロセスでは、チップを使って集中的な作業が行われています。

And all that extra power means the hardware can overheat and become damaged if not cooled properly.

そして、その余分な電力すべてが、ハードウェアが適切に冷却されないと過熱して損傷する可能性があることを意味します。

Most data centres use air-cooling systems, which was fine until AI came along.

ほとんどのデータセンターは空調システムを使用していますが、AIが登場するまではそれで問題ありませんでした。

But now, because these data centres and the infrastructure that's going in is so much more energy-intensive, there are liquid-cooling approaches that are now being implemented.

しかし今、これらのデータセンターと設置されているインフラストラクチャははるかにエネルギー集約的になっているため、現在実装されている液体冷却アプローチがあります。

For liquid cooling, the water must be clean to prevent bacteria growing or clogs and corrosion in the system, which means using mostly drinking water.

液体冷却の場合、細菌の増殖やシステム内の詰まり、腐食を防ぐために水は清潔でなければならず、主に飲料水を使用することになります。

Here's how the most common liquid-cooling process works.

最も一般的な液体冷却プロセスがどのように機能するかをご説明します。

It begins by piping coolant over the processing chips within the servers.

まず、サーバー内のプロセッシングチップの上に冷却液を流します。

This cooling liquid absorbs the heat and takes it away from the electrics to a heat exchange unit.

この冷却液は熱を吸収し、電気系統から熱交換ユニットへと運びます。

Water is used to reduce the temperature of the coolant.

水は冷却液の温度を下げるために使用されます。

The coolant then recirculates back to cool the servers.

その後、冷却液はサーバーを冷却するために再び循環します。

Meanwhile, the now hot water is piped to cooling towers, where a combination of fans and water vapour dissipate the heat, cooling the water.

一方、熱くなった水は冷却塔に送られ、ファンと水蒸気の組み合わせによって熱が放散され、水が冷却されます。

Some of the water evaporates in that process, while the rest is recirculated through the cooling process several times before being discharged back into the nearby water source.

その過程で一部の水は蒸発し、残りは冷却プロセスで数回循環してから近くの水源に排出されます。

Overall, up to 80 percent of the water evaporates.

全体として、水の最大80パーセントが蒸発します。

What it means is that this type of water is gone and that we are extracting water from a water circuit that is necessary for irrigation, for human consumption, and

つまり、この種の水は失われ、灌漑や人間の消費、そして衛生に必要な水循環から水を抽出しているということです。

データセンターが水源や電力網に負担をかけていると懸念する世界中のコミュニティが反対しています。

Communities around the world concerned about data centres putting stress on water sources and electricity grids are pushing back.

スペイン、インド、チリ、ウルグアイ、そしてアメリカの一部の地域で抗議活動が行われました。

Protests have been held in Spain, India, Chile, Uruguay, and parts of the US.

スパで抗議活動が行われています

And it's not just the operations within the data centre that need water.

そして、データセンター内の運用だけが水を使うわけではありません。

Generating the electricity to run them requires a lot of water, too, because power plants like coal, gas, and

それらを稼働させるための電気を生成するのにも、多くの水が必要です。石炭、ガス、

nuclear heat water to create steam, which drives a turbine.

原子力発電所は、タービンを駆動する蒸気を作り出すために水を加熱するからです。

The International Energy Agency has said electricity demand for AI-optimised data centres is expected to increase by 400 percent by 2030, to 300 terawatt-hours.

国際エネルギー機関によると、AI最適化データセンターの電力需要は2030年までに400パーセント増加し、300テラワット時に達すると予想されています。

That's roughly the electricity consumption of the whole of the UK for a year.

これは、英国全体の年間電力消費量とほぼ同じです。

And aside from electricity, water is also needed when manufacturing the semiconductor chips used to run AI.

そして、電力とは別に、AIを稼働させるために使用される半導体チップの製造にも水が必要です。

So water is both used directly and indirectly in the whole supply and creation chain of AI technologies.

このように、AI技術のサプライチェーン全体と創造プロセスにおいて、水は直接的にも間接的にも使用されています。

It is used for the refination of the critical raw materials that are needed to create the hardware of AI.

AIのハードウェアを作成するために必要な、重要な原材料の精製にも使用されます。

Getting accurate figures on how much water it takes to build AI systems and run them is difficult.

AIシステムを構築し、実行するためにどれだけの水が必要かについて、正確な数値を把握するのは困難です。

Microsoft release annual figures showing that their data centres use billions of litres of water every year from local sources.

そして、Microsoftは、データセンターが毎年地元から数十億リットルの水を使用していることを示す年次報告書を発表しています。

But none of them indicate how much of it is due to AI.

しかし、そのうちAIによるものがどれだけかは、どれも示されていません。

Most tech giants recognise the impact it's having.

ほとんどのテクノロジー大手は、それがもたらす影響を認識しています。

Many, including Google, Microsoft, and Meta, have pledged to be water-neutral by 2030.

Google、Microsoft、Metaを含む多くの企業が、2030年までに水使用量を中立にするという目標を掲げています。

We hope that can happen, that there is a long way to go to get to those kind of numbers.

それが実現することを願っていますが、そのような数字に到達するにはまだ長い道のりがあります。

Part of what we hope to see is, across the industry, a range of innovations that allow us to maybe minimise the use of water.

私たちが期待していることの一つは、業界全体で、水の使用量を最小限に抑えることができるような、さまざまなイノベーションを見ることです。

Companies are trialling, for example, ways to cool data centres without evaporating any water at all,

企業は、例えば、水を全く蒸発させずにデータセンターを冷却する方法を試しており、

and to use the heat that's generated to warm homes.

発生した熱を住宅の暖房に利用しています。

There are also experiments to move data centres away from communities entirely, under the sea, to the Arctic, or even off the planet.

また、データセンターをコミュニティから完全に離れた場所、例えば海中、北極圏、あるいは地球外に移動させる実験も行われています。

Can we actually put capacity out in space?

実際に宇宙に容量を配置することはできるのでしょうか？

まだ非常に、非常に初期段階です。

So what we at Entity are looking at is, can we launch satellites that can at least do some more backup-oriented or other-oriented tasks?

そこで、私たちEntityが見ているのは、少なくともバックアップ指向やその他のタスクを実行できる衛星を打ち上げられるかどうかということです。

Those sceptics point to the many hurdles that need to be overcome.

懐疑的な人々は、克服しなければならない多くの障害を指摘しています。

There is optimism, too, about a more sustainable future.

より持続可能な未来への楽観論もあります。

Let's remember that GenAI capability is still very, very young.

GenAIの能力はまだ非常に、非常に若いということを覚えておきましょう。

It's moved exponentially fast, but as an industry and as a use, it is still young.

指数関数的に速く進歩しましたが、産業としても利用としても、まだ若いのです。

Ideally, we can learn together as a society and as a world society how do we minimise against the use of water and energy.

理想的には、社会として、そして世界社会として、水とエネルギーの使用をどのように最小限に抑えるかを共に学ぶことができます。

Because this is all a world resource when we talk about water.

なぜなら、水について語るとき、これらすべてが世界の資源だからです。