AIの隠れた炭素コスト: チャットボットがクエリごとに排出する量

Alex Rivera著 | 2025年3月15日

GPT-4のクエリは2.4 Whを消費し、これは標準的なGoogle検索の0.24 Whの約10倍に相当する。これはOpenAIの2025年推論開示によるものだ。この差は、大規模言語モデルのスケーリング方法に関するより広範な疑問を呼び起こしている。

研究室がクエリデータを共有し始める

OpenAIとGoogleはそれぞれ2025年に推論エネルギー使用に関する限定的な数値を公開した。開示内容は、漠然とした割合ではなく、クエリあたりのコストをワット時で示したものだった。OpenAI Inference Energy Report Google AI Sustainability Update

研究者たちはこれらの数値を、ウェブ検索の古いベンチマークと比較した。10倍の差は複数のテストで一貫していた。

小規模な研究室も独自の推定値を発表した。AnthropicはClaudeのクエリあたり2.9 Wh、MetaはLlama-3の推論で1.8 Whを測定した。Reuters

これらの報告は、トレーニングだけでなく推論負荷に関する初の協調的な調査となった。

Why Scope 3 Matters For AI

Scope 3は、サプライチェーンやユーザー機器からの間接排出を対象とする。AI事業者の多くは依然として直接的なデータセンター電力のみを報告している。

この省略により、フットプリントの大部分が測定されないままとなっている。ハードウェア製造と冷却は、単一の実行で使用される電力を上回ることが多い。

欧州の規制当局は、より完全な内訳を求めている。企業は開示内容の拡大を迫られている。

Scope 3の数値がなければ、モデル効率に関する主張は不完全なままとなる。

Energy-Efficient Models Face Real Limits

mixture-of-expertsルーティングなどの新技術により、クエリあたりのアクティブパラメータを削減できる。初期テストでは特定のタスクで38%のエネルギー削減を示した。The Verge

ただし、アクティブセットが小さくなりすぎると精度が低下する場合がある。チームはリリースごとに速度と品質のバランスを取らなければならない。

ハードウェアのアップグレードは役立つが、同時に製造排出量を増加させる。純利益はマーケティングの主張よりも小さいままにとどまる。

現時点で、能力と消費電力の間の根本的なトレードオフを解消する方法はない。

The Debate Moves To Policy Tables

効率向上は使用量の増加を上回ると主張するアナリストもいる。一方で、毎年これらの節約を相殺するクエリ量の増加を指摘する声もある。

投資家向け電話会議では、トークンあたりのカーボン強度に関する質問が増えている。取締役会はこれらの数値を収益と並んで追跡するようになった。

擁護団体は、クラウドコンピューティングで使用されているものと同様の標準化された報告ルールを求めている。

議論は技術的ベンチマークから必須の開示基準へと移行した。

What To Watch In The Next Quarter

100万トークンあたりのワット時を記載した更新されたモデルカードに注目。

より多くの研究室が次回のサステナビリティ報告書でScope 3プロトコルを採用するかどうかを追跡する。Bloomberg

データセンターゾーンにおける推論排出量の上限を設定する規制提案に注目。

これらのシグナルは、開示が自主的なメモから必須の慣行へと移行するかどうかを示すだろう。