人工知能(AI)とジェネレーティブAIテクノロジーの台頭は、過去2年間で急速なものでした。テクノロジーに精通した一部の人々にとって、睡眠サイクルを追跡するスマートアラームから、興味に基づいて記事をキュレーションするニュースアプリまで、毎朝はAIの助けを借りて始まります。
しかし、これらのシームレスな便利さの背後には、これらのテクノロジーが増大するエネルギー危機の一部であるという隠された現実があります。ジェネレーティブAIのようなAIテクノロジーが進歩するにつれて、それらは私たちの生活を変えるだけではありません。彼らは世界の電力の巨大なシェアを要求しています。
AIがエネルギーインフラに与える影響
課題は厳しいです。最もエネルギーを大量に消費する現代のITの取り組みの1つとして、AIシステムはかなりの炭素排出量と電力を必要とします。実際、世界は彼らの要求を受け入れる準備ができていないかもしれません。
2023年、世界は生成AIの意味合いに気づき、2024年にはさまざまな分野での活用が拡大しました。したがって、これらのAIモデルを支えるデータセンターは、電力を大量に消費するようになっています。
実際、フォーブス誌は、GPT-4の訓練には50ギガワット時以上が必要であり、これはカリフォルニア州の年間電力生産量の0.02%に相当する と指摘し ています。さらに、前身のGPT-3の50倍のエネルギーを必要とします。
統計は驚異的です。世界的に見ると、データセンターとその伝送ネットワークは現在、世界のエネルギー消費量の3%を占めており、ブラジルと同程度の二酸化炭素を排出しています。
さらに、増大するエネルギー需要は衰える気配がありません。国際エネルギー機関(IEA)の予測によると、世界の電力需要は2022年の460テラワット時(TWh)から2026年までに1000TWhに急増すると予測されています。
米国だけでも、データセンターからの電力需要は2022年の200TWhから2026年には260TWhに増加すると予想されており、これは同国の総電力使用量の6%を占めています。この需要は2030年までに倍増すると予測されています。
このような背景の中で、Huddle01のCEOであるAyush Ranjan氏は、BeInCryptoとのインタビューで、 DePIN(分散型物理インフラストラクチャネットワーク)のようなソリューションの緊急の必要性を強調しました。
「AIデータセンターは、計算と冷却に大量の電力を必要とします。AIアプリケーションが現在の速度で成長し続けると、ローカルとグローバルの両方のエネルギーグリッドに大きな負担がかかり、持続不可能であることが証明されるでしょう。この負担は、AIシステムが時間とともにますます複雑になるにつれて、ますます増加します。これにより、再び排出量が増加し、グリッドが不安定になります」とRanjan氏は説明しました。
データセンターの地理的なクラスタリングは、課題を複雑にしています。たとえば、バージニア州北部は世界最大のデータセンターのハブをホストしており、800,000世帯分の電力を消費しています。この集中は、電力需要に危険な変動をもたらし、エネルギーインフラに深刻なリスクをもたらします。
DePINが課題を解決する方法
これに対して、DePINは、十分に活用されていないハードウェアリソースを活用して計算タスクをより効率的に 分散 させることにより、有望なソリューションを提供します。エネルギー消費を分散化し、エッジコンピューティングの使用を奨励することで、DePINネットワークはAIによるエネルギー負担を大幅に軽減し、AIリソースへのより持続可能で民主的なアクセスへの道筋を提供することができます。
Ranjan氏はさらに、DePINがエネルギー消費とワークロードを分散し、任意の一点の負担を軽減することを明らかにした。DePINは、巨大な中央集権的なデータセンターに頼るのではなく、複数のノードをデプロイし、多くの場合、十分に活用されていないインフラストラクチャを利用して、エンドユーザーに近い計算の負荷を軽減します。
「これにより、サーバーの負荷が軽減され、エネルギー消費が地域間でより均等に分散され、エネルギーグリッドの負担が軽減されます」とRanjan氏はBeInCryptoに語りました。
現在、データセンターの84%は米国、ヨーロッパ、中国に集中しており、データ転送のエネルギー効率が低下しています。しかし、DePINに不可欠なエッジコンピューティングは、中央集権的なデータセンターに典型的な長距離でエネルギー集約的なデータ転送を最小限に抑えます。
「エネルギー消費を複数のデバイスや地域に分散し、既存のデバイスやリソースを活用してネットワークを構築することでデータセンターやエネルギーグリッドの負荷を軽減することは、この問題を解決する上で重要であることが証明されます」とRanjan氏は断言します。
続きを読む: DePIN(分散型物理インフラストラクチャネットワーク)とは?
AIの要求に対応するDePinプロジェクト
Ranjan氏によると、Filecoin Green、 Akash Network、Render、 Grassなど、いくつかのDePINプロジェクトは、AIのエネルギー需要への対応に焦点を当てています。
特に、著名なベンチャーキャピタリスト企業であるAndreessen Horowitz(a16z)が支援 するDaylight Energyプロジェクトは 、分散型エネルギー資源(DER)を通じてエネルギーグリッド運用を変革することを目指しています。このイニシアチブは、ソーラーパネルやスマートバッテリーなどのDERからのリアルタイムデータを活用することで、グリッドの応答性を強化し、持続可能なエネルギー慣行を促進します。
さらに、Daylight Energyは9月10日、電気自動車(EV)が電力網をサポートできるようにするために、DIMO Networkとのパートナーシップを発表しました。このコラボレーションは、DIMOのEVアプリケーションプログラミングインターフェース(API)を利用してEVをエネルギー管理エコシステムに統合し、それによってすべてのEV所有者のクリーンエネルギーの使用とリアルタイムのエネルギー管理を促進します。
DePINネットワークは、頻繁な停止など、中央集権型インフラストラクチャの他の課題も解決します。たとえば、 MicrosoftとCrowdStrikeが関与した最近のIT障害 は、世界中の主要なサービスを中断しました。ただし、DePINネットワークは、単一障害点がないため、このような停止の影響を受けにくくなります。
現在、 DePINプロジェクトの時価総額 は205億ドルを超えています。さらに、DePINデバイスの総数は1,800万台を超えました。ただし、DePINは、これらのネットワークの主流の採用には高い計算能力が必要なため、スケーラビリティの課題に依然として直面しています。
「多くのDePINは、低電力のエッジデバイスから小規模なデータセンターまで、さまざまなデバイスに依存しています。ネットワークを拡張し、デプロイされたリソースを中央集権的なデータセンターの計算能力に合わせて調整することは、依然として業界の手ごわい課題です」とRanjan氏は述べています。
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しかし、DePINが世界的なエネルギー危機から世界を救うというアイデアはまだ始まったばかりですが、さらなるイノベーションと採用が不可欠です。Ranjan氏は、トークンのインセンティブがより多くの採用をもたらすのに役立つと考えています。
「エッジデバイスのハードウェアにはAIワークロードの処理に限界があるため、DePINを拡張して主流のユースケースを見るためには、幅広い採用が不可欠です。トークンのインセンティブは、使用と参加の意図を高めるのに役立ちます」とRanjanは結論付けました。
実際、AIのエネルギー需要が急増する中、DePINは計算負荷を分散化することで重要なソリューションを提供します。これにより、世界の電力インフラへの負担を大幅に軽減することができます。
DePINネットワークは、十分に活用されていないハードウェアとエッジコンピューティングを活用することで、高度なAIシステムの増大するエネルギー要件を管理するための、より持続可能なアプローチを約束します。この戦略は、エネルギー危機を回避し、テクノロジーへのより公平なアクセスを促進する可能性があります。
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