論文の概要: The Environmental Impact of AI Servers and Sustainable Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06063v1
• Date: Wed, 24 Dec 2025 01:09:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-25 16:54:51.613844
• Title: The Environmental Impact of AI Servers and Sustainable Solutions
• Title（参考訳）: AIサーバと持続可能なソリューションの環境影響
• Authors: Aadi Patel, Nikhil Mahalingam, Rusheen Patel,
• Abstract要約: 本研究では,AIサーバ運用の環境フットプリントを評価する。 予想では、2024年のデータセンターの電力需要は、2030年までに約415 TWhから945 TWhに増加する可能性がある。 米国だけでも、2030年までにAIサーバーは年間200～300億ガロンの水を消費し、24～4400万トン分の二酸化炭素を排出すると予想されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid expansion of artificial intelligence has significantly increased the electricity, water, and carbon demands of modern data centers, raising sustainability concerns. This study evaluates the environmental footprint of AI server operations and examines feasible technological and infrastructural strategies to mitigate these impacts. Using a literature-based methodology supported by quantitative projections and case-study analysis, we assessed trends in global electricity consumption, cooling-related water use, and carbon emissions. Projections indicate that global data center electricity demand may increase from approximately 415 TWh in 2024 to nearly 945 TWh by 2030, with AI workloads accounting for a disproportionate share of this growth. In the United States alone, AI servers are expected to drive annual increases in water consumption of 200--300 billion gallons and add 24--44 million metric tons of CO2 quivalent emissions by 2030. The results show that the design of the cooling system and the geographic location influence the environmental impact as strongly as the efficiency of the hardware. Advanced cooling technologies can reduce cooling energy by up to 50%, while location in low-carbon and water-secure regions can cut combined footprints by nearly half. In general, the study concludes that sustainable AI expansion requires coordinated improvements in cooling efficiency, renewable energy integration, and strategic deployment decisions.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の急速な拡張により、現代のデータセンターの電気、水、炭素需要が大幅に増加し、持続可能性への懸念が高まった。 本研究は,AIサーバ運用の環境フットプリントを評価し,これらの影響を軽減するための技術的・インフラ的戦略を検討する。 定量的予測とケーススタディ分析によって支援された文献に基づく手法を用いて,地球規模の電力消費,冷却関連水利用,二酸化炭素排出量の傾向を評価した。 予測によると、2024年のグローバルデータセンターの電力需要は、2030年までに約415 TWhから945 TWhに増加する可能性がある。 米国だけでも、2030年までにAIサーバーは年間200～300億ガロンの水を消費し、24～4400万トン分の二酸化炭素を排出すると予想されている。 その結果, 冷却システムの設計と地理的位置が, ハードウェアの効率と同じくらい環境影響に強く影響していることが示唆された。 先進的な冷却技術は冷却エネルギーを最大50%削減し、低炭素領域と防水領域の場所はフットプリントをほぼ半分に削減することができる。 一般的に、持続可能なAI拡張には、冷却効率、再生可能エネルギーの統合、戦略的展開決定の協調的な改善が必要であると結論付けている。

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