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環境が代償を払う
インドにおけるデータセンターの急速な成長は、特に同国の AI 市場が急速に成長し続ける中、持続可能性の課題を引き起こしています。
現在、世界的には、再生可能エネルギーや原子力などの低炭素エネルギー源が電力の40.9%を供給しているが、インドは依然として電力の70%以上を石炭に依存しており、再生可能エネルギーの貢献度はわずか25%に過ぎない。この化石燃料への依存度が高いため、IITバラナシによると、キロワット時(kWh)あたり平均約820グラムのCO₂という高い炭素強度が生じています。これは、G20平均の445グラムのCO₂/kWhのほぼ2倍です。
2023年、インドの電力部門は約14億トンのCO₂換算を排出した。CREAによると、2021-22年度のインドの総炭素排出量の約半分は電力部門に由来すると推定されている。
インドのエネルギーと排出量(ETV Bharat Creative)
同様に、同国はすでに何百万人ものインド人に影響を与えている水不足も考慮する必要があり、マハラシュトラ州とカルナータカ州のテクノロジーハブは既存のデータセンターインフラのためにすでにストレスを感じている。
インドにおけるAIの持続可能な前進の道
AI が産業を再構築し続ける中、専門家は、その環境への影響がすでに感じられていると警告しています。しかし、インドには、気候に配慮したAIインフラをゼロから構築するユニークな機会があります。専門家らは、AIが次の気候問題にならないようにするために国が従わなければならない原則を概説した。
AIが優れているためにはグリーンでなければならない(ETV Bharat Creative)
Dikshant Dave 氏は、イノベーションは不可欠ですが、地球を犠牲にしてはならないと強調します。「新しいモデルアーキテクチャ、エネルギー効率の高いチップ、液体冷却、再生可能エネルギーによるデータセンターはすべて、この分野を持続可能性に向けて動かしています。AI は害を軽減できますが、意図的な設計の選択と強力な説明責任が必要です。」
アビシェク・アガルワル氏は、政府と企業の両方によるAIの急速な導入を強調し、イノベーションと長期的な安定性のバランスを取る必要性を強調した。「インドは、グリーンAI技術を模索するために、学界、産業界、政府間の協力を奨励すべきだ」とアガルワル氏は付け加えた。「適切な計画があれば、AIは経済成長と環境健全性の両方を促進できます。」
マノジ・ダンダ氏とニティン・ラホティ氏もこの意見に同調し、インドにとっては最初から物事を正しく行うチャンスだと述べている。インドがテクノロジーの成長を持続可能性政策と連携させれば、天然資源に負担をかけることなく責任を持ってAIを拡張するための世界的なモデルになる可能性があると彼らは述べた。
専門家らは、インドのAIが強力かつ地球に優しいものとして進化するために政府と企業が従うことができるいくつかの対策を共有している。
全面的な主な推奨事項 (ETV Bharat Creative)
インドは電力を石炭に大きく依存していることをよく認識しており、再生可能エネルギー源からのクリーンエネルギーの割合を増やすことで、電力部門の排出量抑制に積極的に取り組んできました。
同国は、2030年までに設備容量の約50%を非化石燃料エネルギー源から達成することを目指している。しかし、AI が電力需要を加速させるにつれて、低炭素システムへの移行はますます困難になる可能性があります。慎重な計画がなければ、この急増は、2070年までにネットゼロエミッションを達成するというインドの長期目標の障害となる可能性がある。

Date: 2025/11/24(月)

インドにおけるAIの取り組み

インドにおけるAIの取り組み
公共部門のリーダーシップに導かれて、インドはAI分野と半導体インフラで進歩し始めています。現在、世界で最も急速に成長している開発者ベースをホストしており、GitHub の公開生成 AI プロジェクトで 2 位にランクされています。政府の主力であるIndiaAIミッションは、1030億ルピー以上の資金で立ち上げられ、「AI for All」というスローガンのもと、データ品質の向上、土着モデルの構築、スタートアップの支援、医療、農業、エネルギー、教育、金融などの分野での現実世界の問題を解決するためのAIの使用の奨励など、AIの民主化を目的としている。
IndiaAI の重要な柱は、18,693 個の GPU を備えた大規模なコンピューティング施設の構築であり、これは世界最大級のものであり、国産の AI ソリューションを強化するように設計されています。すでに 17,300 個の GPU が導入されており、全国の容量は 34,000 個を超えており、コンピューティング、クラウド、AI サービスのオープンマーケットプレイスをサポートしています。
このミッションでは、インド固有のモデル用のデータセットプラットフォームである AIKosha や、医療、農業、持続可能な都市、教育のための AI センターオブエクセレンスの創設も導入されました。
インドの AI のブレークスルーには、政府が資金提供する最初のマルチモーダル LLM である BharatGen や、リアルタイム言語翻訳用の Bhashini、Sarvam-1 (2B パラメーター)、Hanooman の Everest 1.0、インド語向けのオープンソースのビデオトランスクリエーションプラットフォームである Chitrelekha などのツールが含まれます。
並行して、インド半導体ミッションは国内のチップ製造能力を構築しており、タタ・エレクトロニクスとPSMCはグジャラート州ドレラに最初のファブを建設し、2026年後半までにチップを納入する予定だ。最近の CG Semi の OSAT 施設の開設と、SEMICON India 2025 でのインド初の国産チップの発表は、同国のテクノロジーへの野心における大きなマイルストーンとなります。
インドのデータセンターインフラ
インドにおけるAIの取り組みは、同国のデータセンター容量の増加にもつながった。Avener Capitalによると、インドはデータセンターの数で世界14位にランクされており、アジア太平洋地域で2番目に急速に成長している市場です。
コリアーズのレポートによると、同国のデータセンター容量は過去6〜7年間で4倍に増加し、2025年4月時点で1,263メガワット(MW)に達している。ムンバイがデータセンター容量の大部分を占め、41%のシェアを占め、チェンナイ(23%)、デリーNCR(14%)がそれに続きます。
コリアーズのレポートによると、容量は2030年までに4,500MWを超えると予測されており、今後5〜6年間で約20〜250億ドルの投資が見込まれています。ムンバイは引き続き市場全体を支配する一方、ハイデラバード、バンガロール、プネーなどの小規模な成長市場では在庫レベルが数倍に増加する可能性があり、ハイデラバードが主要なハブとして台頭する可能性があると述べています。
インドのデータセンター市場の動向(ETV Bharat Creative)
アベナー・キャピタルも同様の推定を提示しており、インドのデータセンター容量は2030年までに5,000MWに達する可能性があると示唆している。現在のデータセンター市場を100億ドルと評価し、25%の年平均成長率(CAGR)で成長すると予想しています。

Date: 2025/11/23(日)

テクノロジー大手は効率的で持続可能な AI システムに向けて準備

テクノロジー大手は効率的で持続可能な AI システムに向けて準備を整えています
テクノロジー大手は AI データセンターの排出量を認識しており、二酸化炭素排出量の増加を最小限に抑える方法を検討しています。野心的な目標はまだ完全には実現されていませんが、Meta、Amazon、Microsoft、Google などの大手企業は、チップレベルの液体冷却設計や、原子力や再生可能エネルギーなどの新しいカーボンフリーエネルギープロジェクトに投資することで、持続可能な AI を実現するための取り組みを強調しています。
昨年、マイクロソフトは米国ペンシルベニア州にあるスリーマイル島原子力発電所の全出力837MWについて、約80万世帯に電力を供給するのに十分な20年間の電力購入契約(PPA)を締結した。2028年から、このクリーンエネルギーは、同社の成長するAIデータセンターのネットワークをサポートするために使用されます。
Meta と Microsoft は、鉄鋼やコンクリートなどの高排出材料を人工木材製品に置き換えることで、データセンターで持続可能な建設慣行を採用しています。この切り替えにより、Meta は二酸化炭素排出量が 41% 削減されると推定し、Microsoft は最大 65% の削減を予測しています。両社はこれらの取り組みを、Meta がバリューチェーン全体でネットゼロ排出を目標とし、Microsoft がカーボンネガティブになることを目指している 2030 年の野心的な気候目標と一致させています。
2023年、Googleのデータセンターの電力使用量は17%増加し、排出量は13%増加しました。これに対処するために、同社はエネルギー効率が 67% 向上した第 6 世代テンソルプロセッシングユニット (TPU) を含む、より効率的な AI インフラストラクチャを開発しました。2024年には、電力消費量が27%増加したにもかかわらず、クリーンエネルギー調達とハードウェア効率の向上により、データセンターの排出量が12%削減されたと報告した。
Google は 2024 年の環境レポートで、自社のセンターの効率が業界平均の 1.8 倍になり、エネルギーの 64% がカーボンフリー源から来ていると述べました。同社はまた、2030年までに24時間年中無休のカーボンフリーエネルギーで稼働する計画も明らかにした。
最近発表された論文の中で、Google はソフトウェア、ハードウェア、インフラストラクチャにわたる研究イノベーションを詳述し、AI システムの効率を高め、環境への影響を最小限に抑えるのに役立ちました。最近の 12 か月間で、Gemini Apps のテキストプロンプトの中央値のエネルギーと総二酸化炭素排出量は、それぞれ 33 倍と 44 倍に減少したと報告されています。Google は、プロンプトごとに必要な電力プロビジョニングコストと水の削減にも投資しています。
効率戦略の概要を説明し、テクノロジー大手は、よりスマートなモデルアーキテクチャの実装、アルゴリズムの最適化、推論のためのカスタムハードウェアの活用、リソースの動的管理、高度なソフトウェアスタックの展開、24時間年中無休のカーボンフリーエネルギーを動力源とするデータセンターの運営、消費する水の120%の補充を目指すデータセンター、冷却戦略の指針となる科学的根拠に基づいた評価の適用など、いくつかの取り組みを強調しました。
より環境に優しいAIのために、ITUは企業に対し、AIのトレーニングと運用から得られるエネルギー使用量と排出量を完全に開示するよう求めています。Google が現在明らかにしたものと同様に、透明性、比較可能性、持続可能性を確保するために、AI 固有のレポート基準と、計算あたりのエネルギーやトレーニングサイクルあたりの排出量などの効率ベンチマークを作成することが求められています。

Date: 2025/11/22(土)

専門家が持続可能な AI システムを提唱

専門家が持続可能な AI システムを提唱
専門家らは、AI システムによる環境への影響を認めながらも、責任、持続可能性、効率性に根ざした意思決定を行えば、未来はより環境に優しいものになる可能性があるという意見に同調しています。
Utho Cloud の Manoj Dhanda 氏は、AI の初期の財務的および環境的コストは新しいテクノロジーの典型ですが、イノベーションが効率を高めると述べています。「消費電力の削減によるチップ設計の改善、必要なリソースが少ない小型で高性能なモデル、エネルギーと水の使用量を削減するよりスマートな冷却システムなど、AI の進歩により、これはすでに起こっています」と彼は言います。
Dhanda 氏は、思慮深い設計と展開を提唱し、データセンターに再生可能エネルギーを供給し、グリーン冷却を使用し、透明性のあるレポートを採用し、モデル効率を継続的に最適化するよう求めています。「だからこそ、私はAIを環境に対する継続的な危険とは見なしていません。むしろ、AIが最終的によりクリーンで、より効率的で、持続可能なものになるように、それは私たちが賢明に対処する必要がある責任です」と彼は付け加えた。
AI は責任を持って構築されれば強力で持続可能 (ETV Bharat Creative)
Zigment AI の Dikshant Dave 氏は、AI の利点は否定できないが、環境への影響を無視すると長期的な損害が発生するリスクがあると述べています。「今後の道は、導入を遅らせることではなく、責任を持って拡張し、AI の各ブレークスルーが持続可能性の前進と確実に一致するようにすることです」と彼は言います。「真のイノベーションは、新しい問題を生み出すことなく問題を解決します。」
Google の透明性レポートと効率性への積極的な投資を称賛し、ハードウェアとインフラストラクチャは持続可能性の向上に向けて進化していると付け加えました。「モデルがよりスマートになるにつれて、最適化が改善される可能性が高くなります。つまり、AI はエネルギーまたは水の単位あたりにより多くの出力を提供できるようになり、よりクリーンで効率的な AI への軌道を大規模に継続できるようになります」と彼はさらに述べています。
インド判事のアビシェク・アガルワル氏も同様の感情を共有している。エネルギーを大量に消費するコンピューティングデバイスがどのように小型化され、より効率的になったかについて言及し、「歴史は、新しい技術は多くの場合、大量のリソース使用から始まりますが、時間の経過とともにより効率的になることを示唆しています」と彼は言います。

同氏は、気候研究、エネルギー管理、農業科学におけるAIのプラスの影響を強調し、「エネルギーを必要とするAIに背を向けるべきではなく、その効率と持続可能性を向上させるべきだ」と述べている。
Mobisoft Infotech の Nitin Lahoti 氏は、AI のエネルギーと水の需要を懸念事項として認めていますが、AI の将来については楽観的な見方を保ち、長期的には AI がよりクリーンでスマートになることを期待しています。
「業界はすでに、より小型で効率的なモデルと、より少ない電力を使用する新しいハードウェアに移行しています。データセンターは、より優れた冷却と再生可能エネルギー源を実験しています」と彼は言います。「この種のイノベーションにより、AI クエリごとの影響は減少し続けるでしょう。」
同氏はまた、AIデータセンターから放出される余剰熱を再利用する革新的な方法を模索する必要性を呼びかけており、ライス大学による新しい研究は、低コストの屋上平板太陽熱集熱器を備えたコンパクトな熱ブースト電力システムを使用して、この無駄な熱を使用可能な電力に変換する「経済的に説得力のある」方法を提供している。彼らは、アメリカ最大のデータセンターハブの2つでその性能を検証し、同じ廃熱から年間60〜80%多くの電力を回収しました。

ETVバーラトを選ぶ
ハイデラバード：世界で最も強力な人工知能モデルの称号は、テクノロジー大手がユーザーのニーズをよりよく理解し、タスクをより効率的に実行できる新しい高度なモデルを展開し続ける中、所有者が変わり続けています。このテクノロジーの利点は、医療から農業、教育、ガバナンス、金融などに至るまで、考えられるほぼすべての分野に影響を与え、業界全体の生産性の向上に役立つだけでなく、科学研究の進歩においてかけがえのない役割を果たしているため、見逃すことはできません。これにより、これまで以上に優れた生成 AI も実現し、ユーザーはテキストプロンプトだけで高品質の画像やリアルなビデオを作成できるようになりました。
AI の倫理的な使用と実装をめぐる議論は続いていますが、同様に緊急の懸念は、AI が環境に与える影響、特にこれらのシステムに電力を供給するために必要な電力消費量の増加と、過熱を防ぐための大量の水です。国連や国際エネルギー機関などの組織は、主に AI 開発をサポートするデータセンターのエネルギー需要によって引き起こされ、テクノロジー大手の二酸化炭素排出量の増加を記録しています。
生成AIを使用すると、ユーザーはAIチャットボットとチャットし、テキスト、画像、ビデオを生成できます((Getty Images))
これらのモデルをトレーニングするための環境コストは、まったく別の話です。OpenAIは2018年に、最大のAIモデルのトレーニングに必要な「コンピューティング」の量が3〜4か月ごとに倍増していることを明らかにしました。当時の研究者らは、GPT-3(1,750億パラメータ)のトレーニングは1,287メガワット時(MWh)の電力を消費し、552トンの二酸化炭素を生成し、これはガソリン乗用車123台の年間排出量に相当すると推定した。エポックのレポートによると、最近のフロンティアAIモデルのトレーニング要件が過去4年間で毎年4〜5倍に増加しているため、それ以来、排出量はエスカレートしていると考えられています。国立通信金融研究所(NICF)によると、データセンターは2040年までに世界の全排出量の14%を占める見込みです。
Google は 1 つのテキストプロンプトで排出量レベルが低いことを示しましたが、主に AI の取り組みにより、全体的な二酸化炭素排出量は指数関数的に増加しています。国際電気通信連合(国連デジタル技術機関)と世界ベンチマーク・アライアンスが発表した「Greening Digital Companies 2025」レポートによると、電力を大量に消費するデータセンターのエネルギー需要に牽引され、AIに特化した大手テクノロジー企業4社(Google、Microsoft、Meta、Amazon)の事業による間接的な炭素排出量は、2020年から2023年の間に平均150%増加しました。

Date: 2025/11/19(水)

数十億の AI プロンプト、数十億ドルのエネルギーコスト

数十億の AI プロンプト、数十億ドルのエネルギーコスト: データセンターが加熱すると地球への影響が懸念
Google と OpenAI は、Gemini や ChatGPT などの AI ツールのクエリごとのエネルギーと水のコストを明らかにし、大規模な AI 導入に対する環境への懸念の高まりを浮き彫りにしています。
クエリからデータセンターまで、AI プロンプトはエネルギーを消費しています (ゲッティイメージズ)　著者 imgモハマド・ファイサル著　公開日: 11 年 2025 月 5 日午後 00 時 IST
両側にサーバーラックが並ぶ長い通路を描いたデータセンターの内部(ゲッティイメージズ)しかし、消費者レベルの生成 AI アプリケーションの環境コストを特定することは依然として困難であり、最近まで憶測にとどまっていました。OpenAI が投げた数字と Google が共有した詳細なアカウントのおかげで、平均的な AI クエリのエネルギーと水の消費量の公式推定値がついに得られました。
ChatGPTとGeminiのユーザークエリの環境コスト
2025 年 6 月に遡ると、OpenAI の CEO である Sam Altman 氏は、1 つの ChatGPT クエリのエネルギー消費量を明らかにするブログを書きました: 0.34 ワット時の電力 (オーブンが 1 秒強で使用する電力、または高効率電球が数分で使用する電力) と 0.32176 ミリリットルの水 (小さじ約 15 分の 1)。同氏は、数値がどのモデルを参照しているかは明らかにせず、推定値がどのように計算されたかを説明する文書も提供しなかった。
しかし、Google は最近、AI モデルの炭素排出量、エネルギー使用量、水の消費量を測定する方法を詳述した論文を発表しました。双子座のプロンプトごとのエネルギーインパクトは、テレビを見る時間が9秒未満に相当すると述べています。
この方法論によると、Gemini Apps のテキストプロンプトの中央値は 0.24 ワット時 (Wh) のエネルギーを使用し、0.03 グラムの二酸化炭素換算 (gCO2e) を排出し、0.26 ミリリットル (または約 5 滴) の水を消費します。
Google はこれを、世界中の AI サービスを提供する上で重要な要素をすべて考慮した包括的な推定値と呼んでおり、わずか 0.10 Wh のエネルギー、0.02 gCO₂e、0.12 mL の水を測定する簡略化された推定値よりもかなり高いです。現在の推定値のほとんどはアクティブなマシンの使用状況のみを考慮しており、過度に楽観的な数値になっていると述べていますが、その方法論は、AI の真のエネルギー、炭素、水のフットプリントが単純化されたモデルが示唆するよりも大幅に高いことを明らかにしています。
Google の方法論では、アクティブ計算だけでなく、ハードウェア、データセンター、モデル運用にわたるシステムダイナミクス全体も考慮されています。
実際のチップ使用率を含む全システムの電力使用量
信頼性と拡張性に必要なアイドル状態の機械エネルギー
TPUとGPUにとどまらないCPUとRAMの消費
冷却や配電などのデータセンターのオーバーヘッド(PUEで測定)
特に冷却システムの水の使用量
Gemini アプリのテキストプロンプトの中央値の簡略化された推定値は 0.10 Wh、0.02 gCO₂e、0.12 mL の水ですが、Google の包括的な推定値は 0.24 Wh、0.03 gCO₂e、0.26 mL の水であり、世界中で AI を提供する上で重要な要素をすべて考慮しています。
Google は、Gemini のエネルギー使用量を提供することに加えて、現実世界の運用効率をよりよく反映するために、AI のリソース消費量を測定する際の業界全体の一線性を提唱しています。「私たちの調査結果と方法論を共有することで、より効率的な AI に向けた業界全体の進歩を促進することを目指しています。これは責任あるAI開発に不可欠です」とGoogleは述べています。
懸念の原因は依然として残っています
業界の専門家や関係者は、透明性への一歩として Google の動きを賞賛する一方で、AI は従来のコンピューティングよりも多くのリソースを必要とし、数十億のユーザークエリによって引き起こされる負荷は、単一のプロンプトと比較するとまったく異なるものになることも強調しています。
「今日の使用状況は制御されているように見えるかもしれませんが、本当の課題は、そのようなクエリが毎日何十億もの送信されたときに何が起こるかです。そのとき、その影響は大きくなります」と、Utho Cloud の創設者兼 CEO である Manoj Dhanda 氏は ETV Bharat に語っています。
特に、Axios が入手したデータによると、OpenAI の ChatGPT だけでも毎日 25 億件以上のプロンプトが表示され、これは毎年 9,125 億件以上のリクエストが発生します。Gemini、Grok、Copilot、Character AI などのツールを導入すれば、世界中で毎日の AI プロンプトの数はさらに増えるでしょう。

Date: 2025/11/18(火)

ハイデラバード：OpenAI は月曜日に DevDay 開発者カンファレンスの第 3 回を主催

ハイデラバード：OpenAI は月曜日に DevDay 開発者カンファレンスの第 3 回を主催し、エンドユーザーと開発者の両方に向けて複数の発表を行いました。このイベントの最大のハイライトは、ユーザーが会話内でサードパーティアプリケーションにアクセスできるようにする ChatGPT の新機能であり、これによりチャットボットを本格的なオペレーティングシステムに効果的に変えることができます。
サンフランシスコに本拠を置く人工知能企業は、エージェントワークフローの構築、展開、最適化を支援する 2 つの新しい安価なモデルと、AgentKit と呼ばれる新しい開発者向けのツールキットも発表しました。さらに、GPT-5 Pro、Sora 2、Sora 2 Pro を API (アプリケーションプログラミングインターフェイス) 経由で利用できるようにしました。
OpenAI DevDay 2025: 発表
ChatGPT アプリ: Canva、Booking.com、Coursera、Expedia、Figma、Spotify、Zillow から始めて、ChatGPT ではユーザーがチャット内でアプリケーションにアクセスできるようになります。
アプリ SDK: OpenAI はまた、開発者が ChatGPT 用のアプリを構築およびテストできるようにする新しい Apps SDK (ソフトウェア開発キット) も発表しました
API の Sora 2 および Sora 2 Pro: OpenAI は、最新のビデオ生成モデルである Sora 2 と Sora 2 Pro を API 経由で利用できるようにしました。どちらのモデルも、最大 12 秒の横向きおよび縦向きのビデオを生成できます。
API の GPT-5 Pro: OpenAI は API 経由で GPT-5 Pro もリリースしました。このモデルは、より深い推論とより包括的な応答のために、より多くの計算リソースを使用するように設計されています。

Date: 2025/11/17(月)

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