StarCoder2-Instruct徹底解説：オープンソースによる次世代コード生成AIの実力と可能性

はじめに：AI普及の陰に潜む“見えないコスト”

近年、対話型AIや画像生成AIといった高度な人工知能(AI)技術の普及は目覚ましく、私たちの生活やビジネスに大きな変化をもたらしています。しかし、その裏側にはあまり語られてこなかった「エネルギー消費」の問題があります。こうした中、Googleが初めて自社のAIモデルである「Gemini」におけるプロンプト処理時の電力消費データを公開したことは、大きな注目を集めました。

Google Geminiとは何か？

Google Geminiは、Google DeepMindが開発している最新のマルチモーダルAIモデルです。テキスト、画像、音声などのさまざまな情報を統合して処理できる能力を持ち、競合するOpenAIのGPTシリーズやMetaのLLaMAに対しても非常に高い性能を誇ります。Geminiは現在、Google Cloudをはじめ様々な製品に組み込まれており、多くの企業や開発者が日常的に利用するAI基盤となっています。

初公開されたAIプロンプト1件あたりの消費電力

今回Googleが公開したデータによれば、Geminiモデルが1つのAIプロンプト（入力と応答）を処理するのにかかる電力は平均で約2.9ワット秒（0.0008kWh）とのことです。単独で見ると小さな数値かもしれませんが、Geminiは全世界で毎日膨大な数のプロンプトに応答しているため、合算すると天文学的な電力量になります。

例えば、毎日10億件のAI問答が処理されたとすれば、1日あたりおよそ800,000kWhもの電力が必要になります。これは何千世帯もの家庭の1日分の電力消費量に匹敵します。

AIのエネルギー消費が問題視される理由

AIのエネルギー問題は、単に電気代が高くなるというレベルではなく、以下のような多面的な影響をもたらします。

環境への影響: 多くのデータセンターでは未だに化石燃料を使用して電力を供給しており、AIの利用に伴い温室効果ガスの排出量も増加する可能性があります。
資源の集中: AIトレーニングや運用が主に大規模企業で行われるため、エネルギーや計算資源の偏在性が深刻化します。
持続可能性への懸念: AI普及が加速する中、エネルギー使用効率の改善が遅れれば、地球規模での持続可能性に対する負荷が増します。

Googleが取り組む省エネ対策

GoogleはGeminiの電力データ開示と同時に、AIの持続可能な開発に向けた施策も発表しています。代表的な取組は以下の通りです。

AI効率の向上: 処理能力あたりの電力消費を削減するため、新たなモデルアーキテクチャや圧縮技術を開発中。
再生可能エネルギー: Google Cloudのデータセンターは再生可能エネルギー100%運用を目指しており、一部リージョンでは既に達成済み。
Carbon Footprint APIの提供: クラウドユーザーが自らの使用環境に伴う二酸化炭素排出を把握・制御できるよう、情報の提供を行っています。