論文の概要: Efficiency vs Demand in AI Electricity: Implications for Post-AGI Scaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10498v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 07:50:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.835002
• Title: Efficiency vs Demand in AI Electricity: Implications for Post-AGI Scaling
• Title（参考訳）: AI電気の効率性と需要 - ポストAGIスケーリングの意義
• Authors: Doyi Kim, Jiseok Ahn, Haewon McJeon, Changick Kim,
• Abstract要約: 私たちは、AIサービスの成長と、計算エネルギーの強度と経済的なドライバーの時間とを合わせた米国シナリオを実行します。 サービス成長は電力需要に線形に変換されない。その結果は効率トラジェクトリと需要応答性に依存する。 継続的な効率の改善により、AIの電力需要は依然として緩やかまたは飽和しているため、収入主導の需要が19世紀半ばまでに支配的になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.59464335718656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As AI capabilities and deployment accelerate toward a post-AGI era, concerns are growing about electricity demand and carbon emissions from AI computing, yet it is rarely represented explicitly in long term energy-economy-climate scenario models. In such a setting, digital infrastructure scaling may be constrained by power system dynamics. We introduce an AI computing sector into the Global Change Analysis Model (GCAM) and run U.S. scenarios that couple AI service growth with time varying compute energy intensity and economic drivers. We find that service growth does not translate linearly into electricity demand: outcomes depend on efficiency trajectories and demand responsiveness. With sustained efficiency improvements, AI electricity demand remains moderated; with slower or saturating gains, income-driven demand dominates by mid-century. Sensitivity analyses show weak responsiveness to price signals but strong dependence on income growth, implying limited leverage from price-based mechanisms alone. Rather than offering a single forecast, we map conditions under which efficiency-dominant versus demand-dominant regimes emerge, providing a compact template for long run AI electricity-demand scenarios and their implications for power sector emissions.
• Abstract（参考訳）: AI能力とデプロイメントがAGI時代以降に加速するにつれ、AIコンピューティングからの電力需要や二酸化炭素排出に関する懸念が高まっている。 このような環境では、デジタルインフラストラクチャのスケーリングは、電力系統のダイナミクスによって制約される可能性がある。 我々は、AIコンピューティングセクターをGCAM(Global Change Analysis Model)に導入し、AIサービスの成長を計算エネルギーの強度と経済的なドライバーの時間に合わせた米国シナリオを実行します。 サービス成長は電力需要に線形に変換されないことが分かり、その結果は効率の軌道と需要応答性に依存する。 継続的な効率の改善により、AIの電力需要は依然として緩やかまたは飽和しているため、収入主導の需要が19世紀半ばまでに支配的になる。 感度分析は、価格シグナルに弱い応答性を示すが、所得増加への強い依存を示す。 単一の予測を提供するのではなく、効率優越と需要優越の体制が出現する条件をマッピングし、長期的なAI電力需要シナリオのためのコンパクトなテンプレートと、それらが電力セクターの排出に与える影響を提供します。

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