先日、ケンブリッジ大学と中国科学院の研究者らが「ネイチャー」誌に注目すべき論文を発表しました。生成型AIの急速な発展に伴い、2030年までに業界は年間10億台以上のiPhoneに相当する電子廃棄物を排出する可能性があると予測しています。研究者らは、この急速に拡大する技術の実質的な影響を事前に理解することが目的であり、その使用を制限することが目的ではないと述べています。
画像出典：AI生成画像、画像ライセンス提供元Midjourney
論文の中で、研究チームは、エネルギー消費は既に懸念事項となっているものの、このプロセスに関連する物理的な材料と廃棄された電子機器の廃棄物ストリームは十分に注目されていないと述べています。彼らの研究は、AIサーバーの数とそれに伴う電子廃棄物を正確に予測することを目的としたものではなく、将来の課題の規模を浮き彫りにし、循環経済の解決策を探るための予備的な大まかな推定を提供することを目的としています。
研究者らは、低成長、中成長、高成長のシナリオを含む様々な成長モデルを採用し、必要な計算資源とその寿命を分析しました。その結果、2023年の2600トンから、2030年までに廃棄物量は40万トンから250万トンに増加する可能性があり、最大1000倍もの増加幅となる可能性が示されました。
2023年の2600トンという数値は、過去2年間で多くの計算インフラストラクチャが既に展開されており、それらが廃棄物に含まれていないため、やや誤解を招く可能性があります。しかし、この数値は、生成型AIの波が到来する前後の電子廃棄物の変化の基準として役立ちます。
研究者らは、サーバーの寿命が尽きた後に廃棄するのではなく、ダウングレード処理を行うこと、または通信および電力コンポーネントを再利用することなど、電子廃棄物の増加を抑制するためのいくつかの方法を提案しています。さらに、ソフトウェアと効率の向上により、特定のチップやGPUの有効使用時間を延ばすことも可能です。研究では、最新チップへの迅速な更新は有益である可能性があると述べられています。タイムリーなアップグレードが行われない場合、企業は1つのハイエンドGPUで行える作業を完了するために、性能の低いGPUを2つ購入する必要があり、電子廃棄物の増加につながる可能性があるためです。
これらの抑制策を講じることで、研究者らは電子廃棄物の発生量を16％から86％削減できると推定しています。しかし、この削減を実現できるかどうかは、これらの対策が採用され、かつ実行されるかどうか、そしてその実行力に大きく依存します。H100チップがすべて大学の低コスト推論サーバーで再利用できれば、将来の電子廃棄物の圧力は大幅に軽減されます。逆に、10分の1のチップしか再利用されなければ、電子廃棄物の問題は依然として深刻なままです。
要点：
🌍 2030年までに、生成型AIは年間10億台以上のiPhoneに相当する電子廃棄物を排出する可能性があります。
♻️ 研究者らは、ダウングレード処理とコンポーネントの再利用による電子廃棄物の削減を提案しています。
📊 電子廃棄物の発生量は16％から86％削減できますが、その鍵は対策の採用と実施にあります。
