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気質の良い、反応性の高い、柔軟なコンピューティングシステムは、グローバルな気候目標を達成する上で不可欠です。それらはエネルギーの生産と消費を最適化するのに役立つからです。世界がますます多くのエネルギーを消費し続ける中、2050年までにネットゼロを達成できる可能性はますます夢物語のように見えます。米国エネルギー情報庁（EIA）は、世界のエネルギー消費が効率向上と再生可能エネルギーの設置容量よりも速いペースで2050年までに増加し続けると予測しており、中期の気候目標が消費者行動や政策措置の大幅な変更なしに達成するのは困難である可能性があることを示しています。
IEAの国際エネルギー展望2023によると、「世界人口の増加、地域的な製造業の拡大、およびより高い生活水準がエネルギー消費の成長をエネルギー効率の進歩を上回るように推し進めている」と結論されました。この人口増加と生活水準の上昇の大部分は、出生率が高く経済が急速に発展しているグローバルサウスによって牽引されています。現在、開発途上国は富裕国に比べて、一人当たりの電力使用量がはるかに少ないですが、将来近い将来のエネルギー需要の約85%が先進国外から予想されると世界経済フォーラムは述べています。
発展途上国が典型的な化石燃料に基づく発展軌道を飛び越えて、コストのかかる大規模な再生可能エネルギーインフラを直接構築する必要があると予想されています。富裕国は、人口増加と関連するインフラ整備が主にピークに達したところで、気候金融とクリーンエネルギーの輸出を通じて、これらの国々をサポートすることが考えられます。
しかし、長い間開発途上国のエネルギー消費が大幅に増加していると同時に、再生可能エネルギーの拡大が停滞している状況に直面しています。発展途上国のエネルギー消費の曲線を逆転させている市場トレンドや産業セクターは特定できませんが、最近のForbesのレポートによると、エネルギー消費の増加を4つの主要要因に要約できます：1）「加速するAIのエネルギー需要」、2）「エネルギー転換と資産クラスとしての金属へのラッシュ」、3）「引退者の非弾力的な需要」、4）「北米住宅供給の再構築」。
このうち、人工知能によるエネルギー需要の急激な増加が最も大きな課題です。昨年、Science Alertが報告したところによると、「現在、IT業界全体が世界のCO2排出量の約2%を占めています」。そして、これは猛スピードで増えています。テクノロジーの調査やコンサルティングを行うガートナーは、通常のビジネスシナリオでは、2030年までにAIセクターがグローバル電力消費量の3.5%を占めることになると予測しています。現在、人工知能の二酸化炭素排出量は、ビットコインとほぼ同じくらい大きく、つまり多くの国々全体と同じくらいのエネルギーを消費しています。
ますますAIが活用される世界のエネルギー需要は暴走気味です。AIの成長軌道全体と、機械学習がよりスマートで効率的なエネルギー利用と生産に道を開く可能性についての全体像はまだ不明確です。パンドラの箱はつい最近開けられたばかりです。AIは適切に活用し規制すれば、世界の二酸化炭素排出量にプラスになる可能性があります。
グローバルな気候目標の達成には、包括的で前例のないシステム変革が必要です。これは、迅速かつ正確に生産と消費の複雑なパターンを認識し、対応し、予測することができる知的で反応性の高い柔軟なコンピューティングシステムなしには不可能です。既に、AIは再生可能エネルギーの予測、スマートグリッド、エネルギー需要と分配の調整、電力生産の効率最大化、新しい材料の研究開発などに不可欠です。
オイルプライス・ドットコムのヘイリー・ザレンバによる情報。
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