論文の概要: From Stacks to Circuits: A Regenerative Socio-Technical Roadmap for AI Infrastructure within Planetary Boundaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10544v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 08:11:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-11 16:42:38.004597
• Title: From Stacks to Circuits: A Regenerative Socio-Technical Roadmap for AI Infrastructure within Planetary Boundaries
• Title（参考訳）: スタックから回路へ:惑星境界内のAIインフラストラクチャのための再生的ソシオ技術ロードマップ
• Authors: Han-Teng Liao, Karen Ang,
• Abstract要約: 線形サプライサイドの"スタック"に代表されるジェネレーティブAIの現在のスケーリングトラジェクトリは、重要な熱力学と材料コストを外部化しながら、パフォーマンス密度を優先する。 本研究では、人工知能基盤を最終的に惑星の限界によって支配されるシステムの体系として再編成する再生社会技術ロードマップを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Current scaling trajectories for Generative AI, typified by linear supply-side "stacks," prioritize performance density while externalizing significant thermodynamic and material costs. As the "Twin Transition" of green and digital transformation accelerates, the industry faces technology gaps - including Scope 3 emissions and e-waste recycling - that impede sustainable scaling and lead to social tensions. This study proposes a Regenerative Socio-Technical roadmap that repurposes the Sustainable Production and Consumption system map to reframe artificial intelligence infrastructure as a system-of-systems governed ultimately by planetary limits. By integrating the Institute of Electrical and Electronics Engineers International Roadmap for Devices and Systems (IEEE IRDS) sustainability considerations for semiconductor facilities, the study proposes a metabolic circuit framework that centers "Values and Needs" within production and consumption relationship loops. This study identifies critical gaps in current Nvidia-centric roadmaps and proposes a competing reference architecture. It demonstrates how a spontaneous order of resource parsimony and planetary accountability can provide an actionable pathway for regulatory compliance and industrial resilience in the digital circular economy.
• Abstract（参考訳）: 線形サプライサイドの"スタック"に代表されるジェネレーティブAIの現在のスケーリングトラジェクトリは、重要な熱力学と材料コストを外部化しながら、パフォーマンス密度を優先する。 グリーン・デジタル・トランスフォーメーションの「ツイン・トランジション」が加速するにつれ、業界は、持続可能なスケーリングを阻害し、社会的緊張につながるスコープ3の排出や電子廃棄物のリサイクルなど、テクノロジーのギャップに直面している。 本研究では,サステナブル生産・消費システムマップを再利用した再生型社会・技術ロードマップを提案する。 半導体設備のサステナビリティを考慮に入れたIEEE IRDS(Institute of Electro and Electronics Engineers International Roadmap for Devices and Systems)を統合することにより、生産・消費関係ループに「価値とニーズ」を集中するメタボリック回路フレームワークを提案する。 本研究は、現在のNvidia中心のロードマップにおける重要なギャップを特定し、競合する参照アーキテクチャを提案する。 これは、資源パーシモニーと惑星の説明責任の自発的な順序が、デジタル円経済における規制コンプライアンスと産業のレジリエンスの実用的な経路をいかに提供できるかを示すものである。

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