AIデータセンターの水使用量：全体に占める割合は極めてわずか

人工知能技術の急速な発展に伴い、世界のデータセンターの数と規模は拡大し続けており、エネルギー消費と水資源利用に関する議論も一段と活発化している。最近、Ars Technicaの分析記事は、世界全体の水使用量という観点から見ると、AIデータセンターの水使用量は実際には「焼け石に水」に過ぎないが、特定の地域への影響は無視できないと指摘した。

総量における「取るに足らなさ」

研究機関のデータによると、2025年における世界のAIデータセンターの水使用量は約XX億立方メートルで、世界全体の水使用量のわずか0.XX%程度に過ぎない。それに対し、農業用灌漑水は70%超、工業用水は約15%、生活用水は約12%を占める。これは、すべてのデータセンターの冷却水消費量を合計しても、一部の大規模農業灌漑地区の年間水使用量にも及ばないことを意味する。記事では米国エネルギー省の研究が引用されており、2030年までにAIの演算能力が約10倍に増加したとしても、データセンターの総水消費量は世界全体の水消費量の0.1%を超えないとされている。

この結論は、AIの環境問題に悲観的な見方をしていた多くの人を驚かせた。大規模言語モデル（GPT-4など）を1つ学習させるには数千万リットルの冷却水が必要であり、これは中規模都市の1日の水使用量に相当する。しかし記事の著者Kyle Orlandが指摘しているように、数字は大きく見えても、世界の水循環という大きな文脈の中では「一滴の水」に過ぎない。

局所的な負荷：中規模データセンターの「増幅効果」

「たとえ中規模のデータセンターであっても、水資源の乏しい地域に建設されれば、地域住民の水コスト上昇や生態系流量の減少を招く可能性がある。」――記事より抜粋

問題は、データセンターが均等に分散しているわけではないという点にある。データセンターは電力コストが低く、ネットワークインフラが整備された地域に集中する傾向があるが、そのような地域はまさに水資源が乏しい地域と重なることがある。例えば、米国アリゾナ州、チリ北部、インドのバンガロールなどでは、データセンターが住民や農業と同じ地下水帯水層を巡って競合している。カリフォルニア大学の研究によると、400メガワット規模のデータセンター1基の1日あたり冷却水使用量は4,000万リットルに達することがあり、これは数万人の生活用水量に相当する。

記事は、総量において局所的な不均衡を無視することは危険な単純化であると強調している。AIデータセンターのグローバルなウォーターフットプリントは小さいが、水不足地域においては「ラクダの背骨を折る最後の一本の藁」になりかねない。

冷却技術の進化とトレードオフ

水消費量を削減するため、多くの企業が新型冷却技術の採用を進めている。従来の蒸発式冷却（冷却塔）は大量の水を消費するが、液冷、間接蒸発冷却、および再利用技術によって淡水使用量を大幅に削減できる。例えば、Googleは2023年にデータセンターの平均水効率（WUE）が0.4 L/kWhに低下し、5年前と比べて50%改善したと発表した。Microsoftはアリゾナ州で、循環冷却液と空気放熱を活用した「ゼロウォーター冷却」の実証実験を行っている。

しかしこれらの技術は、より高い電力消費や初期投資コストを伴うことが多い。一部の環境団体は、データセンター事業者が水消費を電力駆動の圧縮機冷却などによるより高い炭素排出に転換するだけでは、環境問題の根本的な解決にはならないと指摘している。編集者の見解として、AIの「軍拡競争」において、企業は演算能力の指標だけを追うのではなく、水資源をESG（環境・社会・ガバナンス）評価体系に組み込む必要がある。

政策と業界の姿勢

現在、米国や欧州連合ではすでに複数の州・加盟国がデータセンターに対して水使用量データの申告を義務付け、認可審査を地域の水資源計画と連動させ始めている。2025年には米国エネルギー省が「データセンター水資源効率化プログラム」を開始し、中小規模のデータセンターに節水改修の補助金を提供している。一方、AIチップメーカーもチップの発熱量削減に取り組んでおり、冷却需要を源流から減らす努力を続けている。

総じて、記事はバランスの取れた視点を提示している。AIデータセンターの総水消費量に過度に怯える必要はないが、局所的な影響の深刻さを軽視してもならない。渋滞時に1台の車が排出する排気ガスはわずかでも、集積すればスモッグを生み出すのと同様に、データセンターの水資源問題もまた「グローバル」と「ローカル」という2つの次元を区別して対処する必要がある。

本記事はArs Technicaより翻訳・編集