エネルギー・環境コストEnvironmental Cost

一度に使う分と少しずつ積み重なる分

モデルを学習させることは、計算をとてつもなく多く繰り返す作業です。専用チップを数千枚、数週間休みなく動かすので、その間に電気を大きく使います。この分は一度終われば再びかかりません。

学習を終えたモデルを使うことは、一件ごとに見ればずっと小さいです。問題は回数です。一日に数億回も答えを作り出せば、小さな分がずっと積み重なります。サービスが長く動くほどこの合計は大きくなり、ある時点からは学習にかかった分を上回ることもあります。

だからどちらが大きいかという問いには一つの答えでは答えられません。作っただけで数人しか使わないモデルなら学習の分がほとんどすべてで、世界中が一日に何度も使うモデルなら使う分のほうが圧倒的です。

計算だけが電気を使うわけではありません

チップが計算をすれば、その分だけ熱が出ます。その熱を逃がさなければ機械が持ちこたえられないので、冷やす装置も一緒に動きます。データセンターが使う電気のうち少なくない分が、この冷やす作業に使われます。

冷やし方によっては水も使われます。水を循環させて熱を運ぶ設備を使うと、一部が蒸発して消えます。水が豊富な地域なら大きな問題ではありませんが、不足している地域では電気より先に水が問題になります。

ここに機械を作って捨てる分も加わります。専用チップを作る工程自体がエネルギーを多く使い、数年使って性能が見劣りすると入れ替えられます。使っている間の電気だけを数えると、この前後の分がまるごと抜け落ちます。

数字を言い切りにくい理由

「一回尋ねるといくら」という数字をあちこちで見かけますが、資料によって大きく開きます。第一の理由は境界線です。計算にかかった電気だけを数えるか、冷やす分まで数えるか、機械を作った分まで数えるかによって、答えが何倍も変わります。

第二は条件です。質問が短いか長いか、答えをどれくらい長く受け取るか、どんな大きさのモデルを使うか、複数の要求をまとめて処理するかによって、一件にかかる計算量が数十倍まで開きます。第三は電気をどこから引いているかです。同じ電気量でも発電方式によって出る温室効果ガスは大きく変わります。

第四は公開の度合いです。実際の数値を握っているのは設備を動かしている会社ですが、すべてを明らかにするわけではありません。だから外からは推定で計算することになり、前提が違えば結果も変わります。ある数字を見るときは、何まで数えたかも一緒に見る必要があります。最終確認: 2026-09

減らす方向で手を付けられること

一番大きな分は「そもそも大きなモデルを使う必要があったか」から出てきます。簡単な分類や決まった形式の整理は小さなモデルでも十分なのに、習慣的に大きなモデルを呼び出すと計算が何十倍にも跳ね上がります。用途に合わせて大きさを選ぶだけでもかなり減ります。

作る側でも方法があります。大きなモデルの判断を小さなモデルに移し替えたり、数字を粗く扱うように変えて計算量を減らしたり、よく出る答えを保存しておいて計算し直さないようにする方法です。設備の側では、電気がきれいな時間帯や地域に作業を移す方法も使われます。