テクノロジー
[半導体の時代] たった一つの単語でデータセンターが熱くなるとしたら？
2025年8月4日
バイナリコードで動く今日のデジタル世界において、SK hynix Newsroomは、新シリーズを通して、半導体によって駆動される現在と未来の産業を掘り下げていきます。半導体の時代シリーズでは、業界が直面する喫緊の課題を深く分析し、潜在的な解決策と今後の方向性に関する専門家の見解を交えてお届けします。各記事では、小規模ながらも革新的な半導体技術がどのように波及効果を生み出し、その規模をはるかに超えた変化をもたらすのかを探ります。この第1弾では、AIデータセンターがもたらす気候変動の課題を検証し、潜在的な解決策として台頭している半導体イノベーションにスポットライトを当てます。
生成型AIは、今やほぼあらゆる質問に答えることができるかもしれませんが、この革新的な技術には隠れたコストが存在します。例えば、「お願いします」や「ありがとう」といった短いフレーズをチャットに追加するだけでも、消費電力が増加し、地球温暖化を加速させ、気候変動の一因となる可能性があります。 AIの利用増加が地球温暖化を悪化させる可能性があるという懸念を踏まえ、SK hynix NewsroomはAIの環境への影響とその影響を軽減するための潜在的な解決策について考察します。
データセンターの電力消費を増大させるAIサーバー
2022年のChatGPTのリリースにより、生成AIが脚光を浴び、産業や日常生活に変革をもたらしました。最も大きな影響を受けた分野の一つがデータセンターです。AIサービスの急速な拡大に伴い、計算ワークロードは指数関数的に増加し、電力消費と二酸化炭素排出量が大幅に増加しました。
世界のデータセンターの電力消費量は今後数年間で増加すると予想されています。
国際エネルギー機関（IEA）の2025年版「エネルギーとAI」レポートによると、データセンターは2024年に約415テラワット時（TWh）の電力を消費すると推定されています。これは、航続距離500キロメートルの電気自動車55億台を充電するのに匹敵します。さらに懸念されるのは、消費量の急増です。データセンターからの電力需要は2030年には約945TWhに達すると予想されています。
POSTECH半導体工学部のビョン・フン・リー教授がAIサーバーの消費電力について説明
このエネルギー消費量の増加予測は、AI計算を担う高速サーバー（通称AIサーバー）の登場に起因しています。GPUを搭載したこれらのサーバーは、一般的なCPUベースのサーバーに比べて大幅に多くの電力を消費します。POSTECH半導体工学部のビョン・フン・リー教授は、「AIサーバーは、特にGPU中心のAI計算処理において、一般的なサーバーに比べて7～8倍の電力を消費します」と説明しています。
IEAの「エネルギーとAI」レポートによると、AIサーバーはデータセンターの電力消費量の大部分を占めています。2030年までに、AIサーバーからの電力消費量だけで300TWhに達し、データセンター全体のエネルギー使用量の3分の1を占めると予測されています。つまり、AIの導入が進むにつれて、AIサーバーの電力消費量とそれに伴う二酸化炭素排出量は大幅に増加すると予想されます。
二酸化炭素排出量と気候変動への統合ソリューションの必要性
ソウル国立大学気候技術センター所長のチョン・スジョン教授は、「データセンターの電力消費量は2030年までに945TWhに達すると予測されており、これは現在の日本の総電力消費量に相当します。このレベルのエネルギー使用量は、25億トンの二酸化炭素排出量を生み出す可能性があります」と警告しています。
チョン教授は、AIデータセンターの二酸化炭素排出量問題への懸念を共有しています。
チョン教授は、データセンターからの温室効果ガスやその他の汚染物質の排出が地球温暖化を加速させ、様々な悪影響を引き起こす可能性があると付け加えました。
AIの進歩を遅らせることは選択肢ではないため、専門家は一致して二酸化炭素排出量を削減するための統合ソリューションの必要性を訴えています。IEAによると、エネルギー管理システムやワークロードスケジューリングなどのAIに最適化されたソフトウェアは、エネルギー消費量を最大15%削減する可能性があります。さらに、データセンターの効率向上、環境に優しい再生可能エネルギーの導入、小型モジュール炉1やCO2回収・利用・貯留2といった新たな代替エネルギーソリューションの検討に向けた取り組みも進められています。
1 小型モジュール炉（SMR）：従来の原子炉の小型版で、モジュール形式で設計され、オンサイト設置が可能です。直接的なCO2排出がないため、環境に優しいエネルギー源と考えられています。2 二酸化炭素回収・利用・貯留（CCUS）：発電所や産業施設から排出されるCO2を回収し、地中に貯留するか、他の目的でリサイクルする技術です。
AIサーバーはデータセンターの電力消費の大部分を占めており、その中核部品は半導体であるため、パフォーマンスの向上が求められています。
出典: 元記事を読む
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