AIの気候への影響は予想より小さい、最新研究が示す

人工知能（AI）の熱狂が市場を新たな高値へと押し上げました。

数十億ドルがチップメーカーやデータセンターに流れ続けており、続くAI熱狂が2年以上にわたり市場を加速させ、減速の兆しは見えていません。しかし、多くの人がAIバブルに陥っているのではないかと疑問を抱き始めています。

JPMorgan（JPMorgan）のようなアナリストは、投資家に今後の混乱に備えるよう呼びかけています。しかし、プライベート市場と公開市場の両方で泡が膨らむ中、AIに対する熱狂には価値があります。なぜなら、この技術はアクセスしやすく強力なインテリジェンスを創出するという点で多大な経済的価値を持ち、インターネットの創造に似ていると考えられているからです。

JPMorganは2026年の見通しで、AIを「コンピューティング以来最も変革的な技術」と呼び、「消費支出よりも多くのGDP成長を牽引している」と述べました。

同時に、同銀行は電力不足、水資源の制約、規制当局の監視について警告しました。

より広く見れば、AIの急速な拡大は重大な環境負荷を伴いますが、予想よりも低いことが判明しています。これは、クエリのエネルギー強度と排出量が、モデルの種類や規模、生成される出力、リクエストを処理するデータセンターを供給する電力網、処理時間帯、その他の変数に依存するためです。

JPMorganは、先進国の雇用の60％がAIによる自動化リスクにさらされていると推定していますが、古い職種が消える一方で新たな職種が生まれるはずだと述べています。

全体として、同銀行が指摘する最大のリスクは「変革的技術へのエクスポージャーがないこと」です。

AI導入、エネルギー使用、そして気候負荷

AIが反復作業を自動化し、意思決定を改善し、さまざまな領域で効率と生産性を向上させる能力は、その広範な導入につながっています。

McKinseyの調査によると、回答者の88％が少なくとも1つのビジネス機能で定期的にAIを使用していると報告しており、1年前に比べて10％増加しています。ただし、企業レベルでは大多数がまだ実験段階にあり、約3分の1が自社のAIプログラムを拡大し始めたと述べています。

現在約4000億ドルと評価されているAI市場は、今 decade の終わりまでに1.8兆ドルに達すると予測されています。

投資に関しては、米国の民間AI資金は2024年に1,090億ドルを超え、これは英国の45億ドルの約24倍、そして中国の93億ドルの約12倍に相当します。今後、驚異的な92％の企業が今後3年間で生成AIへの投資を計画しています。

AI導入は前例のない生産性の約束により拡大していますが、深刻なエネルギーと環境の課題も伴います。実際、AIは非常にエネルギーを大量に消費します。

AIモデルのトレーニングには膨大なエネルギーが必要で、年間で数百世帯分の電力に相当し、推論時はさらに高くなる可能性があります。実際、AIに必要な計算パワーの80％から90％が推論に使用されていると推定されています。

したがって、AIのエネルギー使用は主にデータセンター内でこれらのモデルをトレーニングおよび実行するために必要な計算パワーに関連しています。AIモデルはNvidiaの (NVDA ) BlackwellsのようなGPUを搭載したサーバー群にロードされます。

データセンターは、コンピュータサーバー、データストレージシステム、電源、冷却システム、ネットワーク機器を備えた施設です。このインフラは、ChatGPTに質問するなどの最新デジタルサービスを提供するだけでなく、メールの送信や動画のストリーミングにも不可欠です。

データセンターは長い間存在していますが、ここ数年で大幅に拡大しました。

現在、世界中に10万以上のデータセンターがあり、米国が4,200以上で最も多く、次いで英国とドイツがそれぞれ約500です。米国では、データセンターの3分の1がカリフォルニア州、テキサス州、バージニア州の3州に集中しており、後者2州はエネルギー需要で化石燃料への依存度が高いです。

概ね、データセンターは3つのカテゴリに分かれます。従来型のエンタープライズ施設は企業が自社のワークロード向けに社内で運用し、コロケーションプロバイダーは共有ビル内で多数の顧客にラックスペースと電力をリースします。最上位は「ハイパースケール」キャンパスで、何万台ものサーバーが集まり、最も重いAIやクラウドコンピューティングのジョブを処理します。

JPMorganによると、ハイパースケーラーの資本支出は来年5,000億ドルを超えると予測されており、企業はデータセンターの建設と限られた電力の確保に競っています。

では、これらのデータセンターはどれだけのエネルギーを使用しているのでしょうか？答えは非常に多いです。米国のデータセンターは昨年、国内の年間総電力消費が過去最高に達した際に、183テラワット時（TWh）の電力を消費しました。

これらのデータセンターのエネルギー消費は2030年までに133％増加し、426 TWhに達すると推定されています。世界的には、IEAはベースケースでデータセンター向け電力供給が2024年の約460 TWhから2030年には1,000 TWhを超えるまでに倍増すると予測しています。

米国では、データセンターが総電力消費の4％を占めており、これはパキスタンの年間電力需要に相当します。10年以上停滞していた後、AIの導入によりこの割合は2028年までに12％に増加すると予測されています。

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データセンターのエネルギー消費のうちどれだけがAIによるものかは、データセンターがさまざまな種類のワークロードを処理しているため判定が難しいです。ただし、典型的なAI最適化ハイパースケーラーは、年間で10万世帯分の電力を消費します。

ローレンス・バークレー国立研究所の最新予測によると、今後3年間でデータセンターが消費する電力の半数以上がAIに使用され、これは米国全世帯の22％に相当する年間電力使用量に相当します。

AIの中核を支えるエネルギーミックス

AIの急速な台頭に伴い、データセンターは電力需要の急増により負荷がかかり、圧力が高まっています。

データセンターが使用する電力の大部分、平均60％はデジタル情報を処理・保存するサーバーに供給されます。その次に多いエネルギー使用は冷却システムで、施設の効率に応じて7％から30％の範囲です。

これらの冷却システムはサーバーの過熱を防ぎますが、大量の水が必要です。2023年、米国のデータセンターは直接約170億ガロンの水を消費し、その84％はコロケーションとハイパースケール施設が使用しました。これらの施設は2028年までに年間約160〜330億ガロンの水を消費すると予測されています。

データセンターが使用するエネルギーの供給源については、米国では天然ガスが最も多く（40％超）電力を供給し、次いで太陽光や風力などの再生可能エネルギー（24％）、原子力（20％）、石炭（15％）が続きます。

Google（Google）(GOOG ), Amazon（Amazon）(AMZN ), Meta（Meta）(META )などの大手テック企業は、米国の電力供給の20％にすぎない原子力の利用拡大を約束し、データセンターの炭素排出削減を目指しています。

そのため、IEAはデータセンターの電力生成に伴うCO₂排出量が2030年に約320メガトンでピークに達し、2035年までに約300メガトンに減少すると予測しています。

IEAによると：

急速な成長にもかかわらず、データセンターは全体の電力システムにおいて比較的小さな部分であり、現在の世界電力生成の約1％から2030年には3％に増加するものの、全世界のCO2排出の1％未満にとどまります。

しかし、一般市民はそう考えていません。2024年のPew Research Centerの調査によると、今後20年間のAIの広範な環境影響について、米国成人の4割が影響はマイナスだと考え、同じ割合が影響はプラスとマイナスが同等になると答えました。

企業も研究者も、計算とデータセンターのエネルギー使用を削減する方法を継続的に模索しています。

実際、計算に使用されるハードウェアではかなりのエネルギー効率向上が達成されていますが、効率向上の速度は鈍化している一方で、AIの計算需要は加速しています。

実際、AIがエネルギー使用に与える影響は、コンピューティングの直接的な電力使用を超えています。エネルギーはほぼすべての経済活動に不可欠な投入であり、産業を動かし、現代生活のインフラを支えています。

研究はエネルギー消費と経済産出の間に強い相関があることを示しており、エネルギー使用はGDP成長と密接に結びついています。したがって、AIが経済生産性を向上させれば、総エネルギー使用量の急増につながる可能性があります。さらに、経済を支えるために化石燃料を継続的に使用することは、電力生産の環境影響を拡大し、気候変動に寄与します。

しかし、AIに関しては、実際にエネルギー使用を削減できる可能性があります。これは需要側管理やエネルギーインフラのレジリエンス向上によって実現できます。

短期的には、エネルギー生成に化石燃料を依存することで、大気汚染の増加、水質悪化、そして気候変動の悪化がもたらされます。

近い将来、天然ガスがデータセンターの主要電源であり続けると予想される一方、グローバルな調査・コンサルティング会社Gartnerは、今後3〜5年で太陽光や風力エネルギーの変動を調整するためのバッテリーエネルギー貯蔵システムの急速な成長を予測しています。同社は調査ノートで次のように述べました：

グリーン水素、地熱、小型モジュラー原子炉などの新しいクリーンなオンサイト電力代替手段が登場し始め、10年末までにデータセンターマイクログリッドの実用的な燃料代替となるでしょう。

AIのグリーンポテンシャルと気候排出のトレードオフ

AIは明確で大規模な環境影響を持つ一方で、新たな研究は現在のAI使用レベルに伴う環境リスクが思ったより低いことを示しています。また、AIは実際に環境の進展と経済成長を支援することができます。

AIが現在のペースで拡大し続けた場合の潜在的な環境結果を予測するために、Environmental Researchに掲載された「Watts and bots: the energy implications of AI adoption」という研究で、ウォータールー大学とジョージア工科大学の科学者は米国の経済活動データと、さまざまな職業・産業で技術がどれだけ広く採用されているかの推定を組み合わせました。

産業レベルでは、科学者らはエネルギー使用の年間増加が0〜12ペタジュール（PJ）に、炭素排出は0トンから272千トン（ktCO₂）に達すると推定しています。

AIが全国レベルでどれだけのエネルギーとCO₂を追加できるか

経済全体で集計すると、AI導入によりさらに28 PJのエネルギー使用が生じ、これは年間全国エネルギー消費の約0.03％に相当します。また、年間896千トンのCO₂排出が加わり、これは国内の年間CO₂排出量の約0.02％に相当します。

これは、米国エネルギー情報局のデータによれば、国内の83％が依然として化石燃料（石炭、石油、天然ガス）に依存しているためです。

化石燃料は有機体の化石化した残骸から形成され、数百万年かけて生成されるため、再生可能資源とはみなされません。供給は有限ですが、電力生成、輸送、産業プロセスにとって重要なエネルギー源です。特に、これらの燃料の使用は温室効果ガス（GHG）を放出し、気候変動に寄与します。

研究者は、米国におけるAI関連の電力消費はアイスランドの総エネルギー使用量に匹敵するものの、国内外のレベルで意味のある影響を与えるには依然として小さいことを発見しました。

「エネルギー使用の増加は均一ではなく、データセンターに電力を供給する場所でより顕著に感じられるでしょう」と、ウォータールー大学環境学部の教授であり、カナダ研究チェアのエネルギー転換専門家である環境経済学者フアン・モレノ・クルス博士は述べました。地域的観点からは、電力供給と排出が倍増する地域もあり、「大きな問題」になる可能性があると指摘しています。

しかし、より大規模な視点では「AIのエネルギー使用は目立たないだろう」とモレノ・クルスは付け加えました。

研究者はデータセンターが所在する地域経済への影響は調査していませんが、いくつかの励みになる結果を見出しました。

「AIの使用が気候にとって大きな問題になると考え、回避すべきだと信じる人々に対し、別の視点を提供しています」と彼は述べました。「気候への影響はそれほど大きくなく、AIを活用してグリーン技術を開発したり、既存技術を改善したりすることができます。」

この研究は、再生可能エネルギー源や産業プロセスを最適化することで、エネルギー効率と排出削減の解決策に貢献できると指摘しています。

結論を導くために、研究者は経済のさまざまなセクター、各セクターの雇用、そしてそれらのどの部分がAIで実行可能かを分析しました。彼らは米国以外でも、他国で同様の研究を繰り返し、AI導入の世界的影響を測定し、エネルギー使用と排出への技術の影響をより包括的に把握することを計画しています。

研究の限界として、データの入手可能性が限られ、粒度の違いが分析に影響すること、エネルギー使用の空間分布に関する情報が不足していること、AIが生産性に与える影響を従来低コストで行われていたタスクに限定して想定し、新たなタスクの創出や資本など他の生産形態への影響を考慮していないことが指摘されました。

研究者は、この研究を通じて、経済全体でAI使用が拡大することの広範な意味合いを理解するための有用な基盤を提供することを目指しています。

そして、彼らの調査結果は、AI導入によるエネルギー使用と排出の増加規模は「全体的な経済活動と比較して比較的控えめ」であることを示しています。

したがって、AIがさまざまなセクターを革命的に変え、社会の多様な側面を再構築する中で、研究は経済的利益と生産性向上を、エネルギー需要とそれに伴う炭素排出の増加の可能性とバランスさせる必要があると訴えています。

そのバランスを取るために、研究は再生可能エネルギーへの投資、エネルギー効率の高いAI技術の強調、AI集中的産業における排出増加を相殺する戦略の策定、そしてAIを活用した気候変動への脆弱性緩和を提案しています。

AIのエネルギーと環境への影響を継続的に分析・監視することで、変革的技術の持続可能な発展を実現できると、研究は述べています。

AIへの投資：データセンター、チップ、そして気候リスク

現在進行中のAI熱狂の最大の受益者はNvidia（）で、ゲーム部門、プロフェッショナル・ビジュアライゼーション、ロボティクスに加えてAIソリューションとソフトウェアを提供するフルスタックコンピューティングインフラ企業です。

Nvidiaは時価総額4.3兆ドルで世界で最も価値のある企業で、先月株価が52週高値の212ドルに達した際に5兆ドルを超えました。本稿執筆時点でNVDA株は179.5ドルで取引されており、年初来で33.2％上昇、過去5年間で1,450％以上の上昇です。

AI企業によるインフラへの巨額投資の結果、チップメーカーのNvidiaのデータセンタービジネスは記録的な512億ドルの収益を上げ、前四半期比で25％、前年同期比で66％増加しました。顧客にはGoogle、Amazon、Meta、Microsoft (MSFT ) 、Oracleが含まれます。

同社によれば、この事業は強力なAIモデル、エージェントアプリケーション、コンピューティングの加速によって支えられています。NvidiaのBlackwell GPUチップの販売は「桁外れ」で、クラウドGPUは完売しています。

その結果、同社はAIファクトリーや専門的なコンピューティングインフラ、その他合計500万GPUに及ぶインフラプロジェクトを発表し、「すべての市場、クラウドサービスプロバイダー、主権国家、モダンビルダー、企業、スーパーコンピューティングセンター」を網羅しています。

「コンピュート需要はトレーニングと推論の両方で加速し続け、指数関数的に成長しています。我々はAIの好循環に突入しました。AIエコシステムは急速に拡大しており、新たな基盤モデルメーカーやAIスタートアップが増え、産業や国を超えて広がっています。AIはあらゆる場所で、すべてを同時に行っています」と、CEOのJensen Huangは最近のNvidia第3四半期決算説明で述べました。

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結論：AIの気候への影響と投資の要点

AIがますますパーソナライズ化し、複雑な問題を推論・解決できるようになる中、その導入とエネルギー消費はまだ初期段階です。この技術の拡大はデータセンターの大規模な建設を促進し、既存の電力システムに圧力をかけ、電力需要と炭素排出に関する懸念を生じさせています。

しかし、最新の研究が示すように、AIの全国規模のエネルギー影響は控えめでありながら、局所的な影響は大きくなる可能性があります。これは、基盤となる電力ミックスが低炭素源へとシフトするかどうかにかかっています。したがって、AIはエネルギー消費の推進力であるだけでなく、エネルギー最適化のツールでもあり、グリッドの近代化、効率向上、気候志向のイノベーション加速に貢献しつつ、約束された経済的価値を解き放ちます。

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参考文献

1. Harding, A. R. & Moreno-Cruz, J. “Watts and bots: the energy implications of AI adoption.” Environmental Research Letters 20 (11), Article 114084 (2025). https://doi.org/10.1088/1748-9326/ae0e3b