A を 最近のレポート MIT Technology Review は、AI の現在および将来のエネルギーへの影響の範囲が、よく言っても曖昧である 3 つの重要な方法を強調しています。それは、曖昧で不完全なデータ、他の分野のエネルギー効率の向上における大規模な言語モデルの役割に関する根拠のない主張、そして、現在の予測が想定しているように、AI は遍在的に成長することになるのかどうかです。
AI企業にエネルギー使用量や環境負荷の開示を義務付ける規制はないため、圧倒的多数 公式な数字を公表しない。OpenAI や Google などの企業は、自社のプラットフォームを通じて AI クエリのエネルギー フットプリントについてもう少し透明性を高め始めていますが、これらの数値は公式なものではなく、明確な根拠がありません。
さらに、個別のクエリも AI のエネルギーフットプリントを上昇させているものではありません。大規模な言語モデルを使用したチャットは AI のエネルギー消費にある程度の影響を与えていますが、テクノロジー分野の内外で膨大な数のシステムやプロセスに AI が横行する統合と比較すると、これは大海の一滴です。
大規模な言語モデルのトレーニングと運用により、膨大な量のエネルギーやその他のリソースが消費されますが、支持者はすぐにそのことを指摘します AI は、幅広い産業のエネルギー効率を高めるのに役立ちます、それ自身のエネルギー フットプリントを補って余りある可能性と。しかしMITはこれらの主張に異議を唱え、そのような効率性の向上はまだ実現していないことを強調している。また、AI の効率向上に関する数字が不足している一方で、新しいデータセンターが猛烈なペースで計画されています。
しかし、一部の専門家は、こうした憂慮すべき主張が正当であるかどうか疑問に思っている。実際、AI バブルがすでに崩壊している可能性があるという兆候があります。当惑させるほど巨額の投資にもかかわらず、大規模な言語モデル 彼らの仕事があまり上達していません。OpenAI が先月 GPT-5 を発売した “は、会社自体からも大失敗だと考えられていましたと MIT は報告しています。そして、投資家が AI やデータセンターに注ぎ込んだ数十億ドルに利益をもたらし、利益が得られる可能性は低いようです 実現が遅い。
Praetorian Capital CIO Harris Kupperman 氏は、「2025 年に建設される AI データセンターは、年間 400 億ドルの減価償却費を被り、150 億ドルから 200 億ドルの収益を生み出すことになる」と予測しています。ながら 彼 とfuturismに語った 同氏はAIの有用性を認識していると続け、「大規模な資本の配分ミスも見かけると認識する」と付け加えた。私は狂気のバブルを認識しており、傲慢も認識しています。」
政治的、財政的、環境的意思決定に対する AI の影響の規模を見ると、カーテンの後ろを覗くと、確固たる合意主導の予測ではなく、蔓延する曖昧さと数学的アクロバットが見えてくることが非常に懸念されます。そして、私たちはすでに、これらの潜在的に性急な決定の結果に苦しんでいます。エネルギー貧困はますます増加しており、消費者はテクノロジー部門の積極的な AI 統合推進の費用を負担しています。しかし、問題は光熱費の処罰をはるかに超えています – 経済全体が危機に瀕している可能性がある。
The integration of AI is causing a significant increase in global energy consumption, leading to a resurgence of fossil fuel investments and higher energy bills, while shifting policymaker priorities away from clean energy.
Experts express skepticism about the reliability of current AI energy projections due to vague data, unproven claims about AI’s energy efficiency benefits, and uncertainty about its future omnipresence.
Despite massive investments, there are growing indications that the AI bubble may be bursting, with large language models showing limited improvement, profits slow to materialize, and financial experts projecting significant capital misallocation.
Artificial intelligence is changing our energy landscape on a global level. Runaway AI integration is suddenly causing huge growth trends in energy consumption in developed nations where growth had previously flatlined for years. It is causing a resurgence of fossil fuel investments and raising energy bills for consumers, and it’s pushing policymakers to change their priorities away from a focus on clean energy production to producing as many new energy projects as quickly as possible to meet soaring demand projections. But are these projections reliable? Experts aren’t so sure.
A recent report from the MIT Technology Review highlights three key ways in which the scope of AI’s current and future energy impact is still fuzzy at best: vague and incomplete data, unfounded claims about the role of large language models in increasing energy efficiency in other sectors, and whether AI is ever going to grow as omnipresent as current projections assume.
There are no regulations requiring AI companies to disclose their energy usage or environmental impact, so the vast majority don’t release any official numbers. While companies like OpenAI and Google have started to become a little bit more transparent about the energy footprint of an AI query through their platforms, these numbers are not official and lack clear grounding.
Plus, individual queries are not what’s driving up AI’s energy footprint. While your chats with large language models are having some impact on AI’s energy consumption, it’s a drop in the ocean compared to the rampant integration of AI into a huge number of systems and processes both within and outside of the tech sector.
While training and operating large language models eat up an enormous amount of energy and other resources, proponents are quick to point out that AI will be instrumental in making a huge breadth of industries more energy-efficient, with the potential to more than make up for its own energy footprint. But MIT challenges these claims, highlighting that such efficiency gains have not yet come to fruition. And while numbers on AI’s efficiency gains are lacking, new data centers are being planned at a breakneck pace.
“AI’s integration into almost everything from customer service calls to algorithmic “bosses” to warfare is fueling enormous demand,” reports the Washington Post. “Despite dramatic efficiency improvements, pouring those gains back into bigger, hungrier models powered by fossil fuels will create the energy monster we imagine.”
But some experts wonder if these alarmist claims are warranted. In fact, there is some indication that the AI bubble might already be bursting. Despite disconcertingly enormous levels of investment, large language models aren’t getting much better at what they do. OpenAI’s launch of GPT-5 last month “was largely considered a flop, even by the company itself,” reports MIT. And it’s looking unlikely that investors are going to see a return on the billions they’ve poured into AI and data centers, with profits slow to materialize.
Praetorian Capital CIO Harris Kupperman projects that the “AI datacenters to be built in 2025 will suffer $40 billion of annual depreciation, while generating somewhere between $15 and $20 billion of revenue.” While he told Futurism that he recognizes the utility of AI, he went on to add: “I also recognize massive capital misallocation when I see it. I recognize an insanity bubble, and I recognize hubris.”
When you look at the scale of AI’s influence on political, financial, and environmental decisionmaking, it’s quite concerning that a peek behind the curtain reveals not solid and consensus-led projections but pervasive fuzziness and mathematical acrobatics. And we’re already suffering the consequences of these potentially rash decisions. Energy poverty is creeping higher while consumers are footing the bill for the tech sector’s aggressive AI integration push. But the problem goes way beyond punishing utility bills – the whole economy could be on the line.
“Over the past few years, the tech industry’s plans for artificial intelligence have grown from ambitious to outright treacherous, with the amount of money invested in the space so high it now poses a serious risk to the broader economy,” writes Futurism.
