生成AI（LLM：大規模言語翻訳モデルなど）の利用には、目に見えないところで膨大な**「電力」と「水」**が消費されています。これは、AIを動かす心臓部である「データセンター」の運用に直結する問題です。
具体的にどのような仕組みで消費されているのか、その背景を整理して解説します。
1. 電力消費：2つの大きなフェーズ
AIの電力消費は、大きく分けて「学習（Training）」と「推論（Inference）」の2段階で発生します。
① 学習フェーズ（モデルを作る）
AIに膨大なデータを読み込ませる段階です。
GPUのフル稼働: 数千〜数万個の高性能GPU（グラフィックス処理装置）を数ヶ月間、24時間休みなく稼働させます。
具体例: $GPT-3$の学習には約$1,287$ $MWh$（メガワット時）の電力が使われたと推定されています。これは、一般的な日本の家庭約300世帯が1年間に使う電力に匹敵します。
② 推論フェーズ（ユーザーの質問に答える）
私たちがAIに質問（プロンプト）を送り、回答を得る段階です。
検索の10倍: Google検索1回に対し、ChatGPTへの質問1回は約10倍の電力を消費すると言われています。
塵も積もれば: 1回1回はわずかですが、世界中で数億人が毎日利用するため、その総量は学習フェーズを遥かに凌ぐ規模に膨れ上がります。
2. 水消費：冷やすための「命の水」
「なぜAIに水が必要なのか？」という疑問の答えは、**「冷却」**にあります。
なぜ水を使うのか？
データセンター内のサーバー（GPU）は、稼働中に猛烈な熱を発します。温度が上がりすぎると故障するため、強力な冷却システムが必要です。
蒸発冷却: 多くのデータセンターでは、水を蒸発させてその気化熱で空気を冷やす「冷却塔」を使用します。
具体例: Microsoftの調査を元にした研究では、ChatGPTと20〜50回のやり取りをするごとに、500mlのペットボトル1本分の水が消費される計算になると報告されています。
水のリスク
地域社会への影響: データセンターが建設される地域の貴重な飲料水や農業用水を圧迫するリスクがあり、一部の地域では住民による抗議活動も起きています。
3. 解決に向けた動き（サステナビリティ）
この「環境負荷」という弱点を克服するため、テック企業は以下のような対策を急いでいます。
| 対策名 | 内容 |
| 再エネ100% | 太陽光や風力発電による電力のみで運営する。 |
| 液冷システム | 水を蒸発させず、密閉された管の中で循環させて効率よく冷やす。 |
| 寒冷地への建設 | 北極圏など、外気だけで冷却できる場所にデータセンターを作る。 |
| SLM（小型モデル） | 少ない電力で賢く動く、効率的なAIモデルの開発。 |
結論
生成AIは私たちの生活を劇的に便利にしますが、その裏側では**「デジタルな知性」を「物理的な資源」に変換している**という側面があります。今後、AIの性能を競うだけでなく、「いかに省エネで動かせるか」という効率性の競争がより重要になっていくでしょう。
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この問題について、例えば「どの企業のデータセンターが一番効率的なのか」や「私たちが個人でできる節約術」など、さらに詳しく知りたい部分はありますか？
