生成AIは大量の電力と水を必要とし、老朽化した米国の電力網では対応できない

生成AIの急速な普及により、データセンターの電力需要が大幅に増加しています。これは、AIのトレーニングや実行に多くの計算能力が必要であり、そのための膨大な電力と水が必要となるためです。特に、冷却のために大量の水が消費されます。こうした状況の中、米国の老朽化した電力網は、この増大する需要に対応することが困難になっています。

2024-08-06 - 16:14
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生成AIは大量の電力と水を必要とし、老朽化した米国の電力網では対応できない
生成AIの発展を支えるためには、持続可能なエネルギー政策と電力インフラの近代化が急務とされています。

AIブームにより新しいデータセンターが次々と建設されています。これにより、サーバーを稼働させ、冷却するための電力需要が急増しています。アメリカがAIの普及に十分な電力を供給できるのか、また、老朽化した送電網がその負荷に耐えられるのかという懸念が高まっています。
「今すぐこの電力問題に対して新たな視点で考え始めないと、私たちの夢は実現できないでしょう」と、Arm社の自動車部門責任者ディプティ・ヴァチャニ氏は述べています。このチップ企業の低電力プロセッサーは、Google、Microsoft、Oracle、Amazonといった大手クラウド事業者にますます人気があります。これらのプロセッサーはデータセンターの電力使用を最大15%削減できるためです。

Nvidiaの最新AIチップ「グレース・ブラックウェル」は、ArmベースのCPUを搭載しており、前世代のチップに比べて25倍少ない電力で生成AIモデルを実行できるとしています。

「電力の節約は、性能を最大化する時とは根本的に異なる設計が必要です」とヴァチャニ氏は述べました。

計算効率を向上させて電力使用を削減するこの戦略は、AIのエネルギー危機への一つの解決策ですが、それだけでは不十分です。

ゴールドマン・サックスの報告によれば、ChatGPTのクエリ1件は通常のGoogle検索の約10倍のエネルギーを消費します。AIで画像を生成することは、スマートフォンを充電するのと同じくらいの電力を使用します。

この問題は新しいものではありません。2019年の推定では、大型言語モデルのトレーニングは、ガソリン車5台の生涯分のCO2を排出するとされています。

大手クラウド事業者は、この莫大な電力消費に対応するためのデータセンターを建設していますが、その結果として排出量も急増しています。Googleの最新の環境報告書によると、2019年から2023年にかけて温室効果ガスの排出量が50%近く増加しました。これは、データセンターのエネルギー消費が一因です。Microsoftの排出量も2020年から2024年にかけて約30%増加しており、データセンターの影響が一部を占めています。

メタがAI向けデータセンターを建設しているカンザスシティでは、電力需要が非常に高いため、石炭火力発電所の閉鎖計画が延期されています。

Hundreds of ethernet cables connect server racks at a Vantage data center in Santa Clara, California, on July 8, 2024.

2024年7月8日、カリフォルニア州サンタクララのVantageデータセンターでは、数百本のイーサネットケーブルがサーバーラックを接続しています。「出典:Katie Tarasov」

電力を追い求めて

世界には8,000以上のデータセンターがあり、その多くは米国に集中しています。そして、AIの影響で、この数は今後10年でさらに増加する見込みです。ボストン・コンサルティング・グループの推計によると、データセンターの需要は2030年まで毎年15%から20%増加し、米国の総電力消費の16%を占めることが予想されています。これは2022年にOpenAIのChatGPTがリリースされる前のわずか2.5%からの急増であり、米国全体の家庭の約3分の2が使用する電力に相当します。

CNBCはシリコンバレーのデータセンターを訪問し、この急速な成長にどのように対処するか、またそれを可能にするための電力をどこで確保するかを調査しました。

「AI専用アプリケーションからの需要は、これまでのクラウドコンピューティングから見てきたものと同等以上になると考えています」と、Vantage Data Centerの北米およびAPACの執行副社長であるジェフ・テンチ氏は述べています。

多くの大手テクノロジー企業は、サーバーを収容するためにVantageのような企業と契約しています。テンチ氏によれば、Vantageのデータセンターは通常、64メガワット以上の電力を使用する能力があり、これは数万世帯分の電力に相当します。

「多くのスペースは単一の顧客によって占有されており、AIアプリケーションを考慮すると、その数字はさらに数百メガワットに達する可能性があります」とテンチ氏は述べました。

CNBCが訪れたカリフォルニア州サンタクララは、データ需要の高い顧客が集まるデータセンターの集積地として長い間知られています。Nvidiaの本社も屋上から見渡せました。テンチ氏によれば、北カリフォルニアでは「この地域の公益事業者からの電力供給の不足」により、成長が「鈍化」しているとのことです。

Vantageはオハイオ、テキサス、ジョージアに新しいキャンパスを建設中です。

「業界自体が風力や太陽光といった再生可能エネルギーに近接する場所や、石炭火力発電所を天然ガスに転換するためのインセンティブプログラムの一部として利用できるインフラを探しています。また、原子力施設から電力を購入する方法もますます模索しています」とテンチ氏は述べました。

Vantage Data Centers is expanding a campus outside Phoenix, Arizona, to offer 176 megawatts of capacity

Vantage Data Centersは、アリゾナ州フェニックス近郊でキャンパスを拡張し、176メガワットの容量を提供します。
[出典:Vantage Data Centers]

一部のAI企業やデータセンターでは、現場での発電方法を模索しています。

OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは、この必要性について公言しており、最近ではパネルと電力貯蔵を備えたコンテナサイズのモジュールを製造するソーラースタートアップに投資しました。アルトマンは、Aフレーム構造に収められた小型原子炉を作ることを目指す核分裂スタートアップのOkloや、核融合スタートアップのHelionにも投資しています。

マイクロソフトは昨年、Helionと契約を結び、2028年から核融合電力の購入を開始する予定です。Googleは、次の発電所で地下から十分な電力を引き出し、大規模なデータセンターを運営できるとする地熱スタートアップと提携しました。Vantageは最近、バージニア州にあるデータセンターを完全にグリッドから切り離し、100メガワットの天然ガス発電所を建設しました。

グリッドの強化
発電量が十分に確保されていても、老朽化したグリッドはその負荷に対応しきれないことがよくあります。ボトルネックは、発電所から消費地への電力の輸送にあります。1つの解決策は、数百から数千マイルの送電線を追加することです。

「それは非常に高額で時間がかかり、時にはその費用が住民の公共料金の増加という形で転嫁されることもあります」と、カリフォルニア大学リバーサイド校の電気およびコンピュータ工学の准教授であるシャオレイ・レン氏は述べています。

「データセンターアレー」として知られるバージニア州の地域に送電線を拡張するための52億ドルの取り組みは、プロジェクトの資金調達のために料金が上がることを望まない地元の消費者の反対に直面しました。

もう一つの解決策は、グリッドの最も弱いポイントの一つである変圧器の故障を減らす予測ソフトウェアを使用することです。

「発電された電力はすべて変圧器を通過しなければならない」とVIEテクノロジーズのCEOであるラフル・チャトゥルヴェディ氏は述べ、米国には6,000万〜8,000万台の変圧器があると付け加えました。

平均的な変圧器は38年経過しているため、停電の一般的な原因となっています。変圧器の交換は高額で遅いです。VIEは、変圧器に取り付けて故障を予測し、どれがより多くの負荷に耐えられるかを判断する小型センサーを製造しています。これにより、故障のリスクがあるものから電力を移すことができます。

チャトゥルヴェディ氏は、ChatGPTが2022年にリリースされて以来、ビジネスが3倍に増え、来年もさらに倍増または3倍になると予想されていると述べました。

VIE Technologies CEO Rahul Chaturvedi holds up a sensor on June 25, 2024, in San Diego. VIE installs these on aging transformers to help predict and reduce grid failures.

VIE TechnologiesのCEOであるラフル・チャトゥルヴェディ氏は、2024年6月25日にサンディエゴでセンサーを掲げました。VIEはこれらのセンサーを老朽化した変圧器に設置し、グリッドの故障を予測し、減少させることを目指しています。
[出典:VIE Technologies]

液浸冷却

生成AIデータセンターは、2027年までに4.2億から6.6億立方メートルの水を冷却のために引き抜く必要があると、Renの研究は示しています。これは英国の年間水使用量の半分を上回ります。

「みんなAIがエネルギーを多く消費することを心配していますが、核エネルギーについて賢くなればそれは解決可能です。しかし、AIにおける基本的な制約要因は水です」と、Burnt Island Venturesのマネージングパートナーであるトム・ファーガソン氏は述べています。

Renの研究チームによれば、10~50回のChatGPTのプロンプトで、標準的な16オンスの水ボトルに相当する量の水を消費します。

その多くは蒸発冷却に使用されますが、Vantageのサンタクララデータセンターでは、水を引き抜くことなく建物を冷却する大型の空調ユニットを使用しています。

もう一つの解決策として、チップに直接液体を冷却する方法があります。

「多くのデータセンターでは大規模な改装が必要ですが、Vantageでは約6年前に、データホールフロアで冷水ループに接続できる設計を導入しました」とVantageのテンチ氏は述べました。

Apple、Samsung、Qualcommといった企業は、パワーハングリーなクエリをクラウド外で処理し、電力不足のデータセンターから負担を軽減するオンデバイスAIの利点を強調しています。

「データセンターがサポートできるだけのAIを提供することになるでしょう。それは人々が望むほど多くないかもしれませんが、供給制約を緩和する方法を見つけるために多くの人が取り組んでいます」とテンチ氏は述べました。

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