Downcodes の編集者は、ケンブリッジ大学と中国科学院の研究者が、2030 年までに生成 AI によって毎年 iPhone に相当する電子廃棄物が 10 億個以上生成される可能性があると予測する論文を Nature 誌に発表したことを知りました。この研究は、AIの開発を制限することを目的としたものではなく、AIが環境に与える影響を事前に評価し、持続可能な解決策を探ることを目的としています。研究チームは、さまざまな成長モデルを通じて、電子廃棄物の量は2030年には40万～250万トンに増加し、最大1,000倍に増加する可能性があると予測しています。 2023 年のベースライン データは若干異なる可能性がありますが、それでも電子廃棄物に対する生成 AI の波の影響を反映しています。
画像出典注：画像はAIにより生成され、画像認証サービスプロバイダMidjourney
研究チームは論文の中で、エネルギー消費は長い間注目されてきたが、このプロセスに関連する物理的物質や、古い電子機器の廃棄物の流れには十分な注目が集まっていないと指摘した。彼らの研究は、AI サーバーの数とその結果生じる電子廃棄物を正確に予測することを目的としたものではなく、将来の課題の規模を明らかにし、可能な循環経済ソリューションを探るために最初の大まかな推定値を提供することを目的としています。
研究者らは、低、中、高成長モデルを含むさまざまな成長シナリオ モデルを使用して、必要なコンピューティング リソースとその耐用年数を分析しました。その結果、2023 年の電子廃棄物量は 2,600 トンでしたが、廃棄物の量は 2030 年までに 40 万トンから 250 万トンに増加する可能性があり、その増加は 1,000 倍に達する可能性があります。
過去 2 年間に多くのコンピューティング インフラストラクチャが導入され、これはまだ廃棄物としてカウントされていないため、2023 年の 2,600 トンという数字は若干誤解を招く可能性があることに注意してください。しかし、このデータは、生成型 AI の波の前後における電子廃棄物の変化の参照基準として実際に使用できます。
研究者らは、耐用年数に達したサーバーを廃棄せずにダウングレードしたり、通信コンポーネントや電源コンポーネントを再利用したりするなど、電子廃棄物の増加を遅らせるいくつかの考えられる方法を提案している。さらに、ソフトウェアと効率の向上により、特定のチップまたは GPU の有効使用時間を延長することもできます。この調査では、最新のチップに迅速にアップデートすることが有益である可能性があると述べています。アップグレードが間に合わないと、企業は 1 台のハイエンド GPU の作業を完了するために、2 台の低パフォーマンスの GPU を購入する必要があり、電子廃棄物の発生がさらに悪化する可能性があるためです。 。
研究者らは、これらの緩和策を講じることにより、電子廃棄物の生成を 16% ～ 86% 削減できると推定しています。ただし、この削減が達成できるかどうかは、これらの措置が採用されるかどうか、およびそれらがどの程度適切に実施されるかによって決まります。すべての H100 チップが大学の低コスト推論サーバーで使用され続けることができれば、逆にチップの 10 分の 1 だけが再利用される場合、電子廃棄物の問題は将来的に大幅に軽減されます。厳しい状態が続くだろう。
ハイライト:
2030 年までに、生成 AI は毎年 10 億個以上の iPhone に相当する電子廃棄物を生み出す可能性があると推定されています。
♻️ 研究者らは、コンポーネントのダウンサイクルと再利用を通じて電子廃棄物の発生を削減することを提案しています。
? 電子廃棄物の発生を 16% ～ 86% 削減できるかどうかは、対策の採用と実施にあります。
この研究は私たちに警鐘を鳴らし、産業界と政府に対し、生成 AI によってもたらされる環境課題に注意を払い、電子廃棄物を削減して環境を保護するための持続可能なソリューションを積極的に模索して実装するよう求めています。 Downcodes の編集者は、この分野の最新の動向に今後も注目していきます。