AIの水使用は深刻な問題か　総量より立地が重要

はじめに

「AIへの1回の問い合わせで500ミリリットルの水を使う」という説明は印象的だが、AIの水フットプリント全体を示す普遍的な指標ではない。データセンターは電力と冷却を必要とするものの、水の使用量はモデルや半導体の効率、気候、電源、冷却設備によって変わる。重要なのは国全体の平均だけでなく、すでに水不足に直面している地域へ設備が集中していないかという点だ。

要点

• 全国比は小さいが、増加は無視できない。 研究者は、米国のデータセンター冷却システムが2023年に約660億リットルを使ったと推定している。全国の総使用量の1％未満で、農業や一部の製造業より小さい。一方、AI設備の急増により、米国のデータセンターの年間水使用量は2030年に7310億〜1兆1250億リットルに達する可能性がある。上限はニューヨーク市の年間飲料水供給量におおむね匹敵する。
• 500ミリリットル説は古くなっている。 この数字はGPT-4を対象にした初期の研究に由来する。モデルとハードウェアの効率化を受け、Googleは2025年、Geminiの中央値程度の問い合わせ1回に必要な水を約5滴と推定した。ただし利用回数が膨大なら小さな消費も積み上がり、企業の開示は不完全で基準もそろっていない。
• 直接使用と間接使用を分ける必要がある。 従来型の施設では蒸発冷却がよく使われる。AIチップは発熱が大きいため液冷の利点が増している。また、石炭やガスによる発電にも設備冷却用の水が必要であり、施設内だけを見てはいけない。
• 平均値より立地が重要になり得る。 水が豊富で再生可能電力も多い地域では、追加設備による局所的な負担は比較的小さい。一方、アリゾナ、ニューメキシコ、南カリフォルニアのような乾燥地域では、全国比が小さくても地域の水争いを悪化させる可能性がある。
• 冷却技術は改善している。 液冷は閉ループで冷媒を循環させ、蒸発冷却のような継続的な水の損失を抑えられる。新世代のプロセッサーはより高い温度の冷却水でも動作でき、追加の水冷を減らせる。ただし高温多湿の時期には、ミストなど水を使う方式が必要になる場合もある。

意味と影響

AIの水フットプリントを1つの数字で語るのは適切ではない。施設内の冷却水、発電に伴う水、地域の水ストレス、季節的なピークを分けて開示する必要がある。全国平均だけでは、最も暑い時期に特定の流域が受ける負担を見落としかねない。

対策は建物内の節水に限られない。専門家や研究は、モデルとプロセッサーの効率向上、風力・太陽光の導入、水不足リスクが低くクリーン電力を得やすい場所への立地を挙げている。資料で紹介された研究では、戦略的な立地、再生可能エネルギー、省エネを組み合わせることで、将来の水使用量を最大86％削減できる可能性が示された。補水や自然環境の回復によって、現地冷却を実質的に水収支ゼロへ近づける構想もあるが、実施方法と算定範囲が重要になる。

AIの水使用は、無視できる話でも、直ちに全国的な水危機を意味するものでもない。地域依存のインフラ課題として、特に水不足地域では、建設許可、透明な情報開示、季節ごとの使用管理を計算資源拡大の条件に組み込むべきだ。

出典：Ars Technica AI