論文の概要: Small is Sufficient: Reducing the World AI Energy Consumption Through Model Selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01889v1
- Date: Thu, 02 Oct 2025 10:58:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 16:59:21.095332
- Title: Small is Sufficient: Reducing the World AI Energy Consumption Through Model Selection
- Title（参考訳）: モデル選択による世界AIエネルギー消費量の削減
- Authors: Tiago da Silva Barros, Frédéric Giroire, Ramon Aparicio-Pardo, Joanna Moulierac,
- Abstract要約: Green AIは、より小さく、より効率的なモデルを通じて、エネルギーのソリエティを強調する。
モデル選択を適用することで、AIのエネルギー消費を27.8%削減し、2025年には世界中で31.9TWh節約できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2548794659022398
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The energy consumption and carbon footprint of Artificial Intelligence (AI) have become critical concerns due to rising costs and environmental impacts. In response, a new trend in green AI is emerging, shifting from the "bigger is better" paradigm, which prioritizes large models, to "small is sufficient", emphasizing energy sobriety through smaller, more efficient models. We explore how the AI community can adopt energy sobriety today by focusing on model selection during inference. Model selection consists of choosing the most appropriate model for a given task, a simple and readily applicable method, unlike approaches requiring new hardware or architectures. Our hypothesis is that, as in many industrial activities, marginal utility gains decrease with increasing model size. Thus, applying model selection can significantly reduce energy consumption while maintaining good utility for AI inference. We conduct a systematic study of AI tasks, analyzing their popularity, model size, and efficiency. We examine how the maturity of different tasks and model adoption patterns impact the achievable energy savings, ranging from 1% to 98% for different tasks. Our estimates indicate that applying model selection could reduce AI energy consumption by 27.8%, saving 31.9 TWh worldwide in 2025 - equivalent to the annual output of five nuclear power reactors.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)のエネルギー消費と炭素フットプリントは、コストの上昇と環境への影響により重要な問題となっている。
これに対し、グリーンAIの新たなトレンドが生まれ、大規模モデルを優先する"より大きい方がよい"パラダイムから、より小さくより効率的なモデルを通じてエネルギーのソリエティを強調する"小さくて十分"へとシフトしている。
我々は、推論中のモデル選択に焦点をあてることで、AIコミュニティが今日のエネルギーソリエティをどのように採用できるかを探求する。
モデル選択は、新しいハードウェアやアーキテクチャを必要とするアプローチとは異なり、与えられたタスクに対して最も適切なモデル、単純で容易に適用可能な方法を選択することである。
我々の仮説は、多くの産業活動と同様に、モデルサイズの増加とともに限界効用率が減少する、というものである。
したがって、モデル選択を適用することで、AI推論のための優れたユーティリティを維持しながら、エネルギー消費を大幅に削減することができる。
我々はAIタスクの体系的な研究を行い、その人気、モデルサイズ、効率を分析する。
各種タスクの成熟度とモデル導入パターンが達成可能な省エネに与える影響について検討した。
我々の推定では、モデル選択を適用することで、2025年に全世界で31.9TWhを節約し、AIエネルギー消費を27.8%削減できる。
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