AIの「グリーン化」：東南アジアの緊急課題

電子商取引、フィンテック、AI分野の急速な成長に伴い、東南アジアでは特にデータセンターからの電力需要が急増しています。

よりスマートな人工知能 (AI) テクノロジーを設計し、グリーン データ インフラストラクチャと組み合わせることで、東南アジアはエネルギー移行の目標を損なうことなくデジタル化の野心を実現できるようになります。

東南アジアのデジタル経済は活況を呈しています。eコマース、フィンテック、AIサービスの急速な成長に伴い、この地域では特にデータセンターからの電力需要が急増しています。

これらの施設は 24 時間 365 日稼働しており、大容量の冷却システムを必要とするため、国の電力網に継続的な運用上の負担がかかります。

世界的に、データセンターは2024年までに約415TWhの電力を消費すると予想されており、これはインドネシアの総消費量を上回る。

2030年までに、これらのセンターの電力使用量は日本の現在の消費量を上回ると予測されています。

世界のデータセンター拡張の大部分は米国、中国、欧州で行われていますが、東南アジアも急速に追い上げており、同地域の需要は2030年までに2倍以上に増加すると予測されています。

国の推計によると、電力網は大きな課題に直面している。マレーシアでは、データセンターからの電力需要が2030年までに7倍に増加し、国内総消費量の約30%に達する可能性がある。

インドネシアでは需要が4倍近くまで増加すると予想され、フィリピンでは18倍以上に増加する可能性がある。

データセンターからの需要の急増は、特に電力網や水供給が限られている地域では、住宅地やコミュニティと電気や水をめぐって競合するリスクもあり、より広範な社会的および公平性の懸念を引き起こします。

この増大する需要が主に化石燃料に大きく依存する電力網によって満たされる場合、この地域のクリーンエネルギーへの移行が遅れ、さらには頓挫する恐れがあります。

再生可能エネルギーの継続的な拡大にもかかわらず、2022年時点では、石炭を中心とする化石燃料が依然として東南アジアの電力の70％以上を供給することになる。

このような状況において、解決策の鍵となるのはハードウェアのイノベーション、特に「グリーン データ センター」の開発です。

これらの施設では、高効率冷却システム、廃熱リサイクル、オフピーク時間への作業負荷のシフト、再生可能エネルギーの統合などの高度なテクノロジーを採用しています。

これらの改善により、データ センターのエネルギー効率は大幅に向上し、さらに重要なことに、クリーン エネルギーの導入を促進する手段として機能できるようになります。

東南アジア諸国はすでにこの方向へ進んでいます。シンガポールの「グリーンデータセンターロードマップ2024」は、業界をリードするエネルギー効率基準を設定し、再生可能エネルギーの利用に対するインセンティブを提供しています。マレーシアは、2025年末までに持続可能なデータセンターの枠組みを立ち上げる準備を進めています。

ハードウェアの改善に加えて、ソフトウェア層では他の強力な手段を活用できます。

イラスト写真。（出典：VNU）

解決策の 1 つは、同様の結果を提供しながらも計算量が少ないアプリケーションを構築することで、よりスマートで無駄のない AI を設計し、インフラストラクチャとエネルギーの両方の必要性を減らすことです。

実際には、これは、かさばる汎用モデルの代わりに、タスク固有の小型 AI モデルを展開すること、モデルのトレーニング中に小型で高品質のデータセットを使用すること、プルーニングや量子化などのモデル圧縮手法を適用して計算負荷を軽減すること、そしてトレーニングと推論の両方に効率的なアルゴリズムを適用することで実現できます。

これらの対策は、ソフトウェアの効率性を向上させ、エネルギー消費量を削減する大きな可能性を秘めています。例えば、Googleは、より効率的なソフトウェアアーキテクチャとアルゴリズムをハードウェアの改良と組み合わせたGeminiモデルは、これまで公表されている多くの推定値よりも大幅に消費電力が少ないと述べています。

さらに、適切な支援環境を整えることも重要です。

長年にわたり、AI 開発者 (プラットフォーム モデルを構築するエンジニアからアプリケーション作成者まで) は、エネルギー効率ではなく、精度、速度、機能性で評価されてきました。

計算コストとトークンコストの上昇により効率性が議論されるようになり、状況は変わり始めていますが、ほとんどの取り組みは依然として自発的なままです。

AI アプリケーション開発にエネルギー効率を考慮するという明確な政策シグナルがなければ、進歩は停滞し、エネルギーコストの低下や優先順位の変更があった場合に、エネルギー集約型ソフトウェアが優位に立つ可能性があります。

政府と企業が協力できるのはまさにこの点です。政策立案者は、AIの設計を直接規制するのではなく、AIアプリケーションのエネルギー使用量に関する報告の標準化を推進することで、AIの普及を促進する環境を整えることができます。

企業側は、データを共有し、軽量アプリケーションをテストし、アルゴリズムの最適化におけるベストプラクティスを提示することで協力することができます。

公的機関は、AI の需要が増大しても電力網が社会のより広範な利益に役立ち続けるように、必須でない用途よりも必須の社会的ニーズを優先することを検討する必要があります。

（TTXVN/ベトナム+）

出典: https://www.vietnamplus.vn/xanh-hoa-ai-nhiem-vu-cap-bach-cho-dong-nam-a-post1061088.vnp