AIデータセンター建設を動かすのはチャットボットでなくAIエージェント：Wired

この記事は、AI企業とその批判者がエネルギー使用をどう考えるかの変化をたどっている。長年、標準的な擁護論はチャットボット1回の問い合わせだった。OpenAIのCEO Sam Altmanはアーモンド1粒に必要な水をChatGPTへの3万8千回の問い合わせに例え、個々のAI利用を取るに足らないものに見せた。その比較は今、二つの方向から疑問視されている。第一に、エージェントが計算を変える。WiredのMaxwell Zeff氏は、ウェブサイトを作るために何時間も稼働し数十回も自己プロンプトを出す可能性のあるエージェントを描写し、1万を超えるエージェントが270万件のメッセージを送って数学問題を解いたOpenAIの実験は大量の処理能力を消費した。第二に、非公開AI企業の情報開示不足により、外部の人間が独自の推計を行っている。気候科学者のZeke Hausfather氏はブログ記事で、自身の毎日のClaude利用を冷蔵庫2台分以上のエネルギーと見積もった。

記事はその個人規模の推計を産業規模の建設につなげている。Metaの新しいMuseエージェントは、何十億人もの人のために働くよう作られ、各ユーザーが専用のクラウドコンピュータを持つとされる。Metaは今年後半にAIメガネと統合する計画だ。その構想は、10基の天然ガス発電所で電力供給されるルイジアナ州のHyperionデータセンターのようなプロジェクトを説明する助けになる。Sustainable AIのBoris Gamazaychikov氏が言うように、今提案され建設されているデータセンターが訓練する技術は3〜5年先のもので、チャットボットの窓とはまったく異なる趣のものになる。

結果を左右するのは、エージェント利用がMetaの描く構想と同じくらい広まるかどうか、そしてそのフットプリントを誰かが測定できるかどうかだ。記事はエージェントのエネルギー使用に関する情報が大幅に不足していると指摘し、Gamazaychikov氏のグループは今月中にクローズドモデル上で動くエージェントのより精密な計算を含む研究を発表する計画だ。一方、データセンター開発業者は小型モジュール炉の成熟を待っておらず、今すぐガスタービンを設置している。これは短期的な排出経路がすでに固定されつつあることを示唆する。