AIの「知能」には物理的な代償がある。最新の分析によれば、半導体製造時のCO2排出量は2030年までに約33%増加し、2億4,700万トンのCO2換算に達する見通しだ。AI向け高帯域幅メモリ（HBM）の需要急増が主因である。
排出量急増の構造
| 項目 | 現状 | 2030年予測 |
|---|---|---|
| 半導体製造CO2排出 | 約1億8,500万トン | 2億4,700万トン |
| 増加率 | — | +33% |
| 主因 | — | AI向けHBM需要の急増 |
| 比較 | — | オーストラリア1国の年間排出に匹敵 |
なぜAI半導体はCO2を多く排出するのか
AI向けの半導体、特にHBMは、通常のメモリチップと比較して製造工程が複雑だ。複数のダイを垂直に積層するプロセス（TSV技術）は、従来の2D製造よりもはるかに多くのエネルギーと化学薬品を消費する。
さらに、最先端のEUVリソグラフィ装置は1台あたり年間数十万kWhの電力を消費し、クリーンルームの空調・浄水設備も膨大なエネルギーを必要とする。
「グリーンAI」の矛盾
AI企業はしばしば「AIで気候変動を解決する」と主張する。しかし皮肉なことに、そのAIを動かす半導体の製造自体が、地球環境への負荷を増大させている。
NVIDIAのJensen Huangは、新世代GPUのワットあたり性能の向上を強調するが、それは「使用時」の電力効率であり、「製造時」のCO2排出は別問題だ。
業界の対応
TSMC、Samsung、Intelなどの主要半導体メーカーは、再生可能エネルギーへの転換を進めている。しかし、需要の増加速度が効率改善のペースを上回っているのが現状だ。
半導体産業がAIの恩恵を享受しつつ、環境負荷をどうコントロールするか——テクノロジーの進歩が必ずしも「善」ではないことを、この数字は突きつけている。
出典: StyleTech、Reuters
