AIは一般に考えられているよりも水を使わない

 (californiawaterblog.com)
1 ポイント 投稿者 GN⁺ 2 시간 전 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • カリフォルニアのAIデータセンターの水使用への懸念は、実際の規模を定量化すると、州全体の人間による水使用量と比べて小さいことが分かる
  • カリフォルニアには約1,500万平方フィートのデータセンター床面積があり、すべてが蒸発冷却で常時稼働していると仮定すると、年間32,000–290,000 acre-ftの水が蒸発しうる
  • 複数のAI推定の全体範囲は2,300–400,000 acre-ft/yearと広いが、4つの推定がそろって支持する狭い値は約20,000 acre-ft/yearである
  • 約20,000 acre-ft/yearは、カリフォルニアの年間人間水使用量約4,000万 acre-ftの**0.055%**であり、より広い32,000–290,000 acre-ft/yearの範囲でも約0.08–0.7%に相当する
  • カリフォルニアではAIデータセンターの水使用について大きなパニックを感じる必要はあまりなく、政策議論には推測よりも率直な定量推定とより良い技術的根拠が必要である

AIの水使用懸念の文脈

  • AIは発展の初期段階にあり、新技術によくあるように、人間を助けるという期待と、人間の精神や文明を破壊するのではないかという恐れの両方を向けられている
  • メディアでよく扱われる懸念の一つはAIの水使用量とその波及効果であり、初期段階の推測的な不安と、公的関心を活用した擁護や研究資金の確保が入り混じる形で論じられている
  • 新技術への恐怖と期待は過去にも繰り返されてきたものであり、一部は幻想に終わり、一部はおおむね肯定的であり、一部は複雑な結果をもたらした
    • 空飛ぶクルマは幻想に近い例である
    • ワクチン、飲料水の塩素処理とフッ素処理はおおむね肯定的な例に入る
    • 監視技術とデータベース、インターネット、自動車は複雑な例と見なせる
  • AIの基盤はデータと計算を担うデータセンターであり、ラックにつながれた大規模コンピュータの倉庫には、エネルギー、冷却用の水、物理的な用地が必要である
  • データセンターの大きな電力需要は地域の電気料金に影響しうる一方、水使用は主に電力使用で生じた熱を冷やす冷却需要から発生する
  • カリフォルニアの水に関する議論は、ときに科学的根拠の弱い不安に動かされることがあり、データセンターの水使用もそのような懸念の対象になっている
  • カリフォルニアのデータセンターの水使用量は概して大きくないが、データセンター活動がより多く、水インフラがあまり整っていない他州では、より大きな問題になりうる

カリフォルニアのデータセンター水使用量の推定

  • AI産業の水使用をめぐる大衆的な議論や記事、報道には懸念が反映されている
  • AI企業や施設がエネルギー・水・その他の資源使用を十分に透明に開示していないという批判は、競争の激しい産業という性質上、事実である可能性が高い
  • 明示的な水使用情報が不足していることを理由に、記者、研究者、擁護団体が過度に推測にとどまる場合も多い
  • カリフォルニアのAIデータセンター水使用量の推定は、主としてエネルギー使用を冷却用水使用に変換する基本的な物理計算に基づいている
  • 計算の後、4つのAIモデルで推定値を検証し、探索した

計算の前提と範囲

  • カリフォルニアには約1,500万平方フィートのデータセンター床面積があり、これは約340エーカーに相当する
  • データセンターラックで必要な放熱量は約**2–12 kW/㎡**である
  • 効率が100%なら、この放熱は床面積1㎡あたり1日70–420mmの水を蒸発させる水準になる
  • 大規模産業用冷却システムの効率は60–90%程度とみられ、これを反映すると、床面積1㎡あたり1日80–700mmの水蒸発範囲となる
  • 年間ベースでは、データセンター床面積1㎡あたり29–255mの蒸発量であり、単位面積あたりの灌漑農業の年間蒸発量よりおよそ25–150倍大きい
  • カリフォルニアの1,500万平方フィート、すなわち140万㎡のデータセンターがすべて常時稼働し、産業用蒸発冷却のみを使うと仮定すると、年間総蒸発量は**4,000万–3億5,700万㎥**と推定される
  • これをエーカーフィートに換算すると、カリフォルニア全体で年間32,000–290,000 acre-ftの範囲になる
  • 「カリフォルニアのデータセンターが大半で蒸発冷却を使っていると仮定した場合、年間どれほどの水が蒸発する可能性があるか？」というプロンプトに対し、複数の無料AIウェブサイトが推定範囲を提示し、計算前提の範囲と出典も示すことができた

推定結果の意味

  • AIが示した年間蒸発損失推定の全体範囲は2,300–400,000 acre-ft/yearと広い
  • 別計算から得られた32,000–290,000 acre-ft/yearの範囲も依然として広いが、妥当な推定と見なせる
  • 4つの推定すべてが支持する、より狭い値は約20,000 acre-ft/yearである
  • この水量は個人の感覚では大きいが、カリフォルニアの年間総人間水使用量である約4,000万 acre-ftと比べると小さい
  • 約20,000 acre-ft/yearは、カリフォルニアの年間人間水使用量の約**0.055%**であり、経済的に効率のよい水使用先の一つである可能性がある
  • より広い初期推定値である32,000–290,000 acre-ft/yearを使うと、カリフォルニアの年間人間水使用量の**0.08–0.7%**に相当する
  • この範囲は、カリフォルニアの灌漑農地700万エーカーのうち10,000–100,000エーカーに供給できる水量と近い
  • 乾燥した西部以外の一部地域では、大都市の水使用量が保全努力によって減る時期に、新たな産業用水需要が生まれ、余剰給水能力を持つ都市にとって望ましい収入源になりうる
  • 水問題はすべて地域的である、という結論につながる
  • ブログ記事を書いている間の呼吸で蒸発した水の方が、4つのAI推定で生じた増分の水蒸発量より多かったかもしれない、という表現を通じて、個々のAIクエリの追加的な水使用は小さいものとして描かれている

カリフォルニアが得るべき教訓

  • カリフォルニアでAIデータセンターの水使用をめぐってパニックに陥る必要はない
    • Central Arizona研究では、その地域でビール生産がデータセンターより多くの水を消費していたと述べている
    • AIには人類文明の終末のような、より重要な懸念がありうるという表現も添えられている
  • AI推定は妥当で、適切に幅を持たせた範囲を提供した
    • AIは迅速な予備推定に有用である
    • 質問をうまく行えば、AIは計算過程の大部分を示してくれる
    • 議論の都合で定量的推定が抜け落ちがちな公共・政策評価において、AIは予備推定を素早く作成し、形式化する助けになりうる
  • 率直で妥当な推定値のない浅い議論、記事、「技術」レポートには注意すべきである
  • 政策レポートには、より良い技術的根拠が必要である
  • 「事実は事実だが、認識は現実だ」という表現のように、水を含む公共的な言説は、根拠、データ、定量化によって鍛えられていない言葉にしばしば妨げられる
  • AIがある今、恐怖と期待を扱う議論で率直な推定を試み、それを活用しない言い訳はほとんどない
  • 現代の技術と制度があっても、人間社会、技術、理解は、ゆっくりと神秘的に進化してきた5万年の人間の脳に依存しており、個人と集団の神経ハードウェアの限界の中で働くしかない

参考資料

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1件のコメント

 
GN⁺ 2 시간 전
Hacker News の意見

  • データセンターでは閉ループ冷却システムが今でも継続的に建設されている。全面的な蒸発冷却は電力効率がより高く、その分安価だという利点があり、あえてそうしている理由は水が豊富で安く供給されているからだ
    この国で工業用水がどれほど安く設定されているか実感のない人は多い。うちの親はチェリー果樹園をやっていたが、好きなだけ使っても年間の水道料金はエーカーあたり100ドルだった。だからデータセンターの水消費は、非効率なスプリンクラー灌漑で蒸発して失われる水の一部にすぎない

    • アリゾナ中部にもアルファルファ畑がある。アルファルファは植物が可能な速度に近いレベルで水と日光をセルロースに変える
      さらに悪いことに、その畑の所有者が外国企業であることも少なくない。地球でもっとも乾燥した地域のひとつで、数十年規模の干ばつの真っただ中に膨大な水を使い、その農場が生み出した富は海外へ流出していく
    • SFとLAの間を運転すると、政府がほぼただ同然の水をもっと寄こさないと不満を言う水のストロー連中の看板を数えきれないほど目にする。新鮮な農産物なしで暮らしたいわけではないが、実質的に砂漠でアーモンドを育てるのは、財政的に高コストな作業であるべきだと思う
      その結果、おやつ用ナッツの袋が少し高くなるなら仕方ない。おいしいナッツのために川を干上がらせることがもう成り立たないなら、それは受け入れられる
    • 何かが安いからといって、資源を枯渇させないとか、どこかの共同体の暮らしを悪化させないという意味ではない。人々は西部へ送水管を引いて五大湖を枯らそうとし続けている。社会的・生態学的な限界があり、こういうAI企業にそこまでの価値はない

  • AIの水使用量を農業や都市と比べるのはやや誤解を招く。都市の水使用は衛生や飲料水のように人命に関わる、事実上必須のものが多く、農業用水も食べて生きるために必要だ。選択的なものを必須のものと比較すべきではない
    代わりに洗車場やウォーターパークのような都市の選択的用途と比べるべきだ。あるいは、人間が同様の作業をするのに必要な水と比べてもよい。たとえばAIで15分の報告書作成タスクを回すのと、人間を数時間生かしておくのに必要な水を比べる、というような話だ。それでもAIの水使用量は悪く見えないかもしれないが、より正直な比較になる

    • 「食べて生きるため」って、だから砂漠のど真ん中でアルファルファを育てて、水利権を維持するために畑に水をあふれさせて、そのアルファルファを中国へ送っていたわけか。私たちが食べるためだったんだね
    • わかりやすい「選択的」な比較対象としてはゴルフ場の灌漑がある。もっと詳しい記事を見たが今は見つからず、軽く検索すると米国のゴルフ場は年間5,000億ガロン、すべてのデータセンターはAIデータセンターだけでなく全部合わせて年間1,800億ガロンを使うと出てくる
    • 都市の水使用のほぼ半分は住宅の造園用灌漑で、その大半は芝生への散水に使われている。これはまさに必須でも基本的生活必需品でもない
      造園用灌漑は年間およそ350万エーカーフィートを使っており、推定されるAIデータセンター使用量より10～100倍多い
    • 洗濯機や乾燥機が絶対必要ではないのと同じ意味で、AIも絶対必要ではない。洗濯を機械でやる必要はないし、熟練労働をAIでやる必要もないが、時間とエネルギーをかなり節約してくれるのは事実だ
    • 記事にはアリゾナのビール生産がアリゾナのデータセンターより多くの水を使っていたというデータがある。強く反対する人もいるだろうが、私たちはビールを絶対に必要としているわけではない。ビールとAIのどちらかを選べと言われたら簡単な選択で、毎回AIを選ぶ
      人を生かすのに必要な水と、農業に必要な最低限の水だけを数えれば、今私たちが使っている水のごく一部にすぎないはずだ。データセンターを最低生存基準と比較するのはあまり面白くなく、この文章の要点は全体として水使用が非効率であり、AIはその浪費全体の中ではかなり小さな発生源だという点にある

  • 数か月前のある記事[1]では、Googleが透明性を求める地元住民に対して水需要を秘密にし、それが営業機密だと主張していたという話があった
    そのため訴訟になり、1日あたり200万～800万ガロンの飲料水を使う予定だと明らかになった[2]。公務員の発言を見ると、処理可能容量の限界に近いように見える
    「その水供給は本来2060年、あるいは2060年代まで必要ないはずだったのに、突然2030年代の問題になった」
    「需要を超えれば新たな水源を探さなければならないだろう」
    なので、元記事の主張とどう整合するのかよくわからない。少なくとも特定の場所、特に準備の不十分な場所には不均衡な影響を与えているように見える
    [1] https://pivot-to-ai.com/2026/03/06/how-much-water-do-the-dat...
    [2] https://www.wsls.com/news/local/2026/02/26/google-data-cente...

    • Pivot to AIの筆者です。影響はローカルだが、その地域では本当に深刻だ
      それに、AIハイパースケーラーが使用量を秘密にしようとして訴訟まで起こすのは、その使用量が見栄えのいい数字だからではない

  • 牛肉バーガー1個を作るのに使う水に匹敵するには、プロンプトを何百万回も投げなければならない
    二酸化炭素排出量も、何万回ものプロンプトでようやく近い規模になる。AIに対する正当な懸念は多いが、現時点では水使用量や二酸化炭素排出量はそのひとつではない。ヴィーガンになれば、自分のAIによる水消費や二酸化炭素排出を数千倍以上相殺できる

    • プロンプト次第だ。動画プロンプトを使えば、30秒の動画1本で電子レンジを15分間回すのと同じくらいの電力を使う
    • いいね。では再生不能電力で動くAIをなくして、動物も食べるのをやめよう
    • 水については同意する。二酸化炭素は実際にはエネルギー消費の間接指標で、電源構成によって変わるので、根拠がもう少し必要だ
      排出量に関して並行して取るべき他の方法があるという点には同意する
    • 出典が必要だ
      肉は、水がそれほど不足していない地域、たとえば農村で「生産」できる。データセンターは都市部で拡大したがる
      この資料では100件のプロンプトで水0.5リットルを使うとしている
      https://www.eesi.org/articles/view/data-centers-and-water-co...
      今年、Googleが検索1回で水1滴、あるいは5滴ほど使うと報告していたのを覚えている
    • うちでは何頭か牛を飼っているが、ほとんど別途水をやっていない。冬は雪で十分だし、雨が降ると小川の流れ込む小さな池ができる。牛たちも給水器から出る井戸水よりその二つを好む。牧草飼育で、トウモロコシのようなものもほとんど与えていない
      何千ポンドもの牛肉を得るあいだ、水はほとんど使わなかった。毎分1ガロンしか出ない湧水ベースの低流量井戸を使っているのに、追加消費を感じないほどだ
      一方で、「ヴィーガン」作物であるトウモロコシのようなものは米国の多くの地域で灌漑されており、水を多く使い、たいてい非常に非効率だ

  • こういうものはたいてい説得力があるのだろうか？ 一般的なパターンは、人々がまず立場を決め、それを裏づけるDOI付き論文を1本見つける、というものだ。象と乗り手の比喩のような話だ。誰かの主張が間違っている証拠を示しても、考え直させるどころか、さらに踏み込んで新しいDOI論文を探させることが多い
    今は情報化時代の中でも前例のない時期で、人々がWikipedia、Google、LLMを批判的に使えば、多くの分野の基礎的な力を素早く身につけられる。もし情報へのアクセスや検索が制約だったのなら、事実に対する合意はもっと大きくなっていたはずだ
    だが実際の情報の使い方は、私たちが考えるのとは逆に近いと思う。私たちは十分な情報があれば現実の正確なモデルを作れると信じている。実際には社会心理学者のほうが正しそうだ。たいていは先に現実モデルを作り、その後でそれを支持する情報を探す。したがって情報総量を増やすと、各自が自分のモデルを支える情報を選び出す能力が高まる
    これはこうした試みが無価値だという意味ではない。ただ、事実が世論を大きく動かすとはあまり思わない
    より多くの情報とより良い検索が興味深いのは、真実を探す人と確証を探す人の分化を加速させる点だ。前者は主に反証情報を探し、後者は支持情報を探す。一般に前者のほうが、少なくとも人間を除く世界をモデル化することには成功しやすい。しかし他人が何かを真だと信じているとき、その人の事実関係を正面から叩くやり方が望む結果を得る最善のアプローチではないことも多い

    • Yuval Noah HarariのNexusを読むとよい。彼はこれを情報に対する素朴な見方と呼び、「相互主観的」現実の存在を知らない態度だとみなしている。Angela Cooper-WhiteのThe Encyclopedia of Psychology and Religionにある「intersubjectivism」の項目も参考になる
      もっとも深く複雑な用法は、ポストモダン哲学の構成主義、あるいは社会心理学の社会構成主義に関係している。現実は関係性と社会の中の参加者たちによって共同で構成されるという考え方だ
      これはナラティブや物語を真実の源へと押し上げるポストモダニズムや構成主義的思考の終着点だ。ある意味では、教義や神々の体系を十分に信じれば、その物語が合意された現実として具体化すると考える宗教的・迷信的思考へ戻っていくようにも見える
      歴史的に、ユング心理学と宗教は、人類が相互主観的現実と集団の「情報衛生」を扱うために蓄積してきた知恵と技法の共同保管庫だった。宗教はいわば原型的な心理学であり、ユングは錬金術の伝統を通じてこれを受け継いだ。JungのPsychology and Alchemyを見ればよい。ところが20世紀後半から21世紀にかけて、客観的に検証可能な定量測定だけに集中することで、個人の内的思考・観照・夢の生活のような私的で主観的な質的現象を扱っていた技法が過去へと消えつつある
      White Rose: 何かを想像したり信じたりすれば、それが現実になると思ったことはある？ 単に意志の力だけで？
      Angela: うん。実際そう信じていた。でもそれが現実世界じゃないと、少しずつ認めるしかなくなっている。私がそうなってほしいと思っていても
      White Rose: まあ、結局は現実をどう定義するか次第って気もするね
      https://vimeo.com/387207936

  • これはもう何度も出てきた話だが、大衆の認識がどれほど大きく外れているのかには毎回驚かされる。Pete Buttigiegが1週間ほど前にTulsaでタウンホールをやったのだが、誰かが画像1枚を生成するのに水1万ガロンかかると引用していた[0]
    [0]: https://www.youtube.com/watch?v=MCc-ipWVShY&t=1h5m43s

    • 正直、どちらの側も水にここまで執着しているのは妙だ
      データセンター反対派は水使用量を過大評価しているが、とにかくできるだけ多く、できるだけ早く建てるべきだと考える側も、「実はそんなに水を使わない」という話がデータセンターのもっと現実的な問題を somehow 無効化すると考えているようだ
    • この問題のもうひとつの側面は、事実関係に同意しないと、相手が怒っている対象そのものに反対していると解釈されることだ。誰かがClaudeに質問するたびにAIが純水を500京ガロンずつ破壊しているという話に同意しないと、すぐにGrokが未成年のヌードを作ることに全面賛成する人みたいに扱われる
      ある種の人々は怒りを得て、その怒りを愛し、誰にもそれを奪わせない
    • それこそがポピュリズムで、悲しいことに極めて効果的だ
      一方で中国とインドは、データセンター建設のために無料電力、1ドルあたり1ドルの設備投資補助、25年の税免除を提供している[0][1]
      HNが、私たちの産業全体の基盤であり、HNユーザーが報酬を得る理由でもあるインフラを締めつけたがっているのは興味深い。AI反対のかなりの部分が、世論調査で繰り返し見られるように、「おしゃべり階級」と他のホワイトカラー層から出ていることをよく示している[2][3]
      自分の政党の中でも、かつて炭鉱労働者や自動車労働者に「コードを学べ」と言い、ブルーカラー労働者を見下し、製造業や熟練職の人々の懸念を無視して彼らを右傾化させた人たちが、今まったく同じように振る舞っているのを見るのは滑稽だ
      修正: 返信できない
      「AIデータセンターがすべてのHNユーザー、あるいは大半のHNユーザーの稼ぎ方そのものではない」
      ほとんどのデータセンターは推論やモデル学習専用ではなく、さまざまな種類の計算を同じ施設でコロケーションしている。しかもインフラ層の採算性を締めつければ、生態系全体が海外へ移る
      2010年代初頭の米国では半導体ファブに対して同様の反対があり、CHIPS Actが署名・施行されるまでの10年足らずで、ほぼエコシステム全体が流出した
      ドイツの原発や、米国の多くの地域におけるグリーンテックも同じだった
      [0] - https://www.reuters.com/world/asia-pacific/china-offers-tech...
      [1] - https://www.reuters.com/world/india/india-gives-20-year-tax-...
      [2] - https://www.cnbc.com/amp/2026/02/25/top-earners-are-more-afr...
      [3] - https://www.pewresearch.org/social-trends/2023/07/26/which-u...

  • たいてい、データセンターの水使用量をゴルフ場の水使用量と比較すると、この問題全体についてずっと気が楽になる

    • アルファルファと比べれば、アルファルファの水消費量がどれほど大きいか見て笑ってしまうはずだ
      カリフォルニアで通年栽培されているアルファルファ約340エーカーが、GoogleのThe Dallesデータセンターが1年で使うのと同じ水を使う
      そのデータセンターは2025年に蒸発冷却用として5億5,000万ガロンを使い、これは1,687エーカーフィートに相当した
      カリフォルニアのアルファルファ1エーカーは年間およそ5エーカーフィートの水を使う。カリフォルニアでは約100万エーカーのアルファルファが栽培されており、アルファルファには年間500万エーカーフィートの水が使われている。そしてそれは牛の飼料になる
    • 次の報告書を読むことを勧める: Proximity to Golf Courses and Risk of Parkinson Disease
      ゴルフ場のある上水道サービス区域に住む人は、ゴルフ場のない上水道サービス区域に住む人よりパーキンソン病になる可能性がほぼ2倍だった
      https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle...

  • データセンター冷却の水問題がよくわからない。プロンプトごとに冷却で大量の水が使われると言われても、ここではそうではないと主張されているが、仮にそうだとしても、冷却に「使われた」水は少し熱くなって出てくるだけではないのか？ あるいは蒸発するかもしれない。なら雨として戻ってくるはずだ
    これは水に有毒廃棄物を残す産業化学プロセスでもないし、水を植物に与えたあと別の場所へ運び出す農業でもない。ただの水循環の別経路になる
    これが人々が本当に心配すべきことなのかよくわからない。背後で世論操作でもあるのか？ 環境保護主義者やAI懐疑派を間抜けに見せるための試みなのだろうか？

    • 最も強い批判は、データセンターが処理済みの飲料水を消費することだ。飲料水はどんな非飲用水よりも希少で、再び作るのも簡単ではない
      もちろん簡単な解決策は、データセンターが自前で非飲用水を引いて処理することだ。あるいは、より多くの飲料水を引き込む外部性を価格に反映するほど水道料金を上げればよい。データセンターが自前の水処理をしなければならなくても、採算はなお合う。根本問題は、水道事業者が飲料水の価格を低く設定しすぎているため、他条件が同じならデータセンターが飲料水を選好することにある
    • すでに乾ききった地域から水を奪い、しばしば地下水をくみ上げるからだ。たとえその水が地域に雨として戻るとしても、実際にはそうではないが、同じ帯水層や水源に依存して暮らす人々が持続可能に生活するのを難しくする
    • 私が住む場所から30分行ったところでも、データセンターが農業用水に影響を与えている
      https://www.theguardian.com/global-development/2024/sep/25/m...
      https://www.bbc.com/news/articles/cx2ngz7ep1eo
    • 少し熱くなって出てくるのではなく、冷却塔で蒸発する。その結果は他の水使用と同じだ。冷却塔は海水も使えない。ほとんどのデータセンターはどうせ淡水が豊富な場所にあるが、一部はそうではない
      それでもカリフォルニアでは農業用水の使用のほうがはるかに深刻だ
    • 水が消えるわけではないが、雨として戻るなら少なくとも再び浄化しなければならない。データセンターが冷却に生の雨水を使うわけではないのだから
      それでもそこまでひどくはないだろうが、水道水や冷却用の淡水化水を蒸発させながら「消費する」作業ではある

  • ここまで理解した限りでは、LLMデータセンターの水使用量はほぼゼロに近いレベルから、中規模都市を上回るレベルまで幅がある。結局のところ、常にどう計算するか、そしてもっと根本的には、どんな物語を語りたいのか次第だ
    統計って本当に素晴らしい