論文の概要: More than Carbon: Cradle-to-Grave environmental impacts of GenAI training on the Nvidia A100 GPU

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00093v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 15:00:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.073287
• Title: More than Carbon: Cradle-to-Grave environmental impacts of GenAI training on the Nvidia A100 GPU
• Title（参考訳）: カーボン以上:Nvidia A100 GPUにおけるGenAIトレーニングの環境影響
• Authors: Sophia Falk, David Ekchajzer, Thibault Pirson, Etienne Lees-Perasso, Augustin Wattiez, Lisa Biber-Freudenberger, Sasha Luccioni, Aimee van Wynsberghe,
• Abstract要約: 本研究では,Nvidia A100 SXM 40GB GPUの詳細な一次データ収集に基づく16の環境影響カテゴリについて検討した。 BLOOMをトレーニングするためのLCAの結果は、気候変動を含む16のカテゴリーのうち、利用フェーズが11を支配していることを示している。 製造段階は、ヒト毒性、がんを含む16のインパクトカテゴリーのうち6つを占める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7184780261389574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The rapid expansion of AI has intensified concerns about its environmental sustainability. Yet, current assessments predominantly focus on operational carbon emissions using secondary data or estimated values, overlooking environmental impacts in other life cycle stages. This study presents the first comprehensive multi-criteria life cycle assessment (LCA) of AI training, examining 16 environmental impact categories based on detailed primary data collection of the Nvidia A100 SXM 40GB GPU. The LCA results for training BLOOM reveal that the use phase dominates 11 of 16 impact categories including climate change (96\%), while manufacturing dominates the remaining 5 impact categories including human toxicity, cancer (99\%) and mineral and metal depletion (85\%). For training GPT-4, the use phase dominates 10 of 16 impact categories, contributing about 96\% to both the climate change and resource use, fossils category. The manufacturing stage dominates 6 of 16 impact categories including human toxicity, cancer (94\%) and eutrophication, freshwater (81\%). Assessing the cradle-to-gate environmental impact distribution across the GPU components reveals that the GPU chip is the largest contributor across 10 of 16 of impact categories and shows particularly pronounced contributions to climate change (81\%) and resource use, fossils (80\%). While primary data collection results in modest changes in carbon estimates compared to database-derived estimates, substantial variations emerge in other categories. Most notably, minerals and metals depletion increases by 33\%, demonstrating the critical importance of primary data for non-carbon accounting. This multi-criteria analysis expands the Sustainable AI discourse beyond operational carbon emissions, challenging current sustainability narratives and highlighting the need for policy frameworks addressing the full spectrum of AI's environmental impact.
• Abstract（参考訳）: AIの急速な拡大は、環境の持続可能性に対する懸念を強めている。 しかし、現在の評価は、主に二次データや推定値を用いて、他のライフサイクル段階の環境への影響を見越して、運転中の二酸化炭素排出量に焦点を当てている。 本研究は,Nvidia A100 SXM 40GB GPUの詳細な一次データ収集に基づいて,環境影響カテゴリーを16種類検討し,AIトレーニングの総合的多条件ライフサイクルアセスメント(LCA)について検討した。 BLOOMをトレーニングするためのLCA試験の結果, 気候変化(96.%)を含む16の影響カテゴリのうち, 使用相が11, 製造が11, 製造が残りの5つの影響カテゴリ(99.%) はヒトの毒性, 癌, ミネラルおよび金属の枯渇(85.%) を支配していることが明らかとなった。 GPT-4のトレーニングでは、利用フェーズが16のインパクトカテゴリのうち10を圧倒し、気候変動と資源利用の両方に約96倍の貢献をしている。 製造段階は、人毒性、がん(94\%)、富栄養化、淡水(81\%)を含む16種のうち6種を占める。 GPUコンポーネント全体でのクレードル・トゥ・ゲートの環境影響分布を評価すると、GPUチップは16のインパクトカテゴリのうち10の最大コントリビュータであり、特に気候変動(81 %)と資源利用、化石(80 %)への顕著な貢献を示していることが分かる。 一次データ収集は、データベースからの推定に比べて炭素推定の質素な変化をもたらすが、他のカテゴリではかなりの変化が生じる。 特に、ミネラルと金属の枯渇は33\%増加し、非炭素会計における一次データの重要性が証明された。 このマルチ基準分析により、サステナブルなAI談話は、運用中の二酸化炭素排出量を超えて拡張され、現在の持続可能性に関する物語に挑戦し、AIの環境影響の全範囲に対処するポリシーフレームワークの必要性を強調している。

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