人工知能（AI）エージェントは、従来の生成型AIの単純な質疑応答に比べて最大136.5倍の電力を消費することが明らかになった。このため、AIエージェントの発展に伴うAIデータセンター（DC）の拡大よりも、インフラの効率を改善する設計が必要であるとの指摘がなされている。
5日、KAIST（韓国科学技術院）のユ・ミンス教授の研究チームは、AIエージェントをデータセンターのサーバーとグラフィック処理装置（GPU）が持続的に処理しなければならない新しい形のワークロードとして定義し、実際の実行過程で発生する計算量とエネルギー消費を分析した。
AIエージェントは、単に質問に答えるだけでなく、自ら計画を立て、計算機やコード実行などのさまざまな外部ツールを活用して複雑な問題を解決する人工知能である。AIエージェントの計算コストとエネルギー消費の傾向を定量的に分析したのは、今回が世界初である。
分析の結果、AIエージェントは従来の段階的推論方式に比べて平均9.2倍多くの大規模言語モデル（LLM）呼び出しを行うことが分かった。言語モデルを繰り返し呼び出すことで、応答時間は最大153.7倍増加し、外部ツールが作業を行っている間、GPUは全体の実行時間の最大54.5%を何の計算もせずに待機していた。
電力消費の増加はさらに顕著であった。商用AIサービスレベルの700億個のパラメータを使用するAIエージェントは、質問1件を処理するのに平均348.41ワット時（Wh）の電力を消費した。将来的に137億件のAIエージェントリクエストが発生することを想定すると、データセンターの電力需要は約198.9ギガワット（GW）に達する。この規模は、アメリカ全体の平均電力消費量の半分に相当する。
研究チームは「単にAIがより賢くなるだけでなく、その知能を実現し維持するためにどれだけの電力とコストが必要かを定量的に示した初めての事例である」とし、「AIエージェントモデルと電力インフラを統合的に共同設計し最適化するアプローチがますます重要になるだろう」と述べた。
専門家たちは、今回の研究がAIインフラを無限に拡大する現在の流れに警鐘を鳴らしたと評価している。
元科学技術情報通信部長官で、元ソウル大学電気情報工学部教授のチェ・ギヨン氏は、「現在使用されているAIエージェントが要求するままに無制限にAIデータセンターの規模とコストを拡大することは持続可能ではない可能性があるという警鐘を鳴らす点で、この論文は大きな意義を持つ」と述べた。
ただし、136.5倍という数値の解釈には慎重であるべきだと指摘した。チェ氏は「難しい質問に答えるためにやむを得ずAIエージェントを使用する面もあるため、単発の会話との適切な比較とは言い難い」としつつも、「それでも単純なチャットに比べて複雑な問題を解決するためには、現在の技術でははるかに多くのエネルギーを使わなければならないことを示している」と評価した。
代替策としては、ハードウェアとアルゴリズムの両方の最適化が提案された。チェ氏は「GPUの代わりに効率の良い神経網処理装置（NPU）に置き換えることで、供給網・コスト・エネルギー消費の問題を解決しようとする努力の一環である」とし、「AIエージェントとその運用方法をさまざまな角度から最適化する努力も並行して行う必要があり、この論文の分析結果がその出発点となる可能性がある」と付け加えた。
技術哲学の観点からの問題提起もなされた。ソン・ファチョル韓国ハンドン大学グローバルリーダーシップ学部教授は、「AIの消費電力問題はすでに多く指摘されているが、AIの発展過程で解消される些細な問題として扱われることが多い」とし、「AIがすべての人が使用するエネルギーの価格を上げる結果をもたらすのであれば、AI使用によって得られる利益が何であり、誰の利益のためのものであるかをより詳細に検討する必要がある」と指摘した。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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