論文の概要: The Environmental Cost of Digital Sovereignty: Water, Energy, and Emissions Impacts of Sovereign AI Infrastructure in the Global South
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13443v1
- Date: Wed, 15 Jul 2026 05:00:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-16 16:39:12.641338
- Title: The Environmental Cost of Digital Sovereignty: Water, Energy, and Emissions Impacts of Sovereign AI Infrastructure in the Global South
- Title（参考訳）: デジタルソブリンティの環境コスト:世界南部におけるソブリンAIインフラの影響
- Abstract要約: ソブリンAIは、グローバルサウス全体の戦略的優先事項となっている。
主権の要求を計算している物理的インフラは、水、エネルギー、炭素のコストを、それらを吸収する能力の低い国で最も困難にしている。
本稿では,アラブ首長国連邦,バングラデシュ,インド,アフリカの4つの事例を対象とした環境ストレス分析を行った。
- 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: Sovereign AI has become a strategic priority across the Global South, with over \$200 billion in state-led commitments announced between 2024 and 2026. Yet the physical infrastructure that compute sovereignty demands, above all data centers, imposes water, energy, and carbon costs that fall hardest on countries least equipped to absorb them. This paper presents a comparative environmental stress analysis across four cases: the United Arab Emirates, Bangladesh, India, and Africa (with a focus on Kenya). Using publicly available water stress data, grid carbon intensity factors, and GPU power specifications, we model the water consumption, energy demand, and carbon emissions of hypothetical sovereign AI deployments under multiple cooling technology scenarios. We find that a 1,024-GPU cluster using evaporative cooling in the UAE would consume over 30 million liters of water annually in a country classified as ``extremely high'' water stress. In Bangladesh, sovereign AI policy documents call for centralized GPU procurement but do not address where to site data centers in a country where more than a fifth of the land floods in an average year and the power grid struggles to deliver reliable supply. We identify a sovereignty-sustainability trilemma in which no country can simultaneously maximize AI sovereignty, minimize environmental impact, and maintain affordable resource access for citizens. We propose design principles for environmentally responsible sovereign AI, including mandatory water usage effectiveness reporting, climate-vulnerability siting assessments, and a preference for frugal small language models over frontier pre-training in resource-constrained settings.
- Abstract（参考訳）: ソブリンAIは、2024年から2026年の間に200億ドル以上の国家主導のコミットメントが発表され、世界南部全体で戦略的優先事項となっている。
しかし、主権を計算している物理的なインフラは、すべてのデータセンターよりも、水、エネルギー、炭素のコストを課している。
本稿では,アラブ首長国連邦,バングラデシュ,インド,アフリカ(ケニア)の4つの事例を対象とした環境ストレス分析を行った。
利用可能な水ストレスデータ、グリッドカーボン強度要因、GPUパワー仕様を用いて、複数の冷却技術シナリオの下で仮説的主権AIデプロイメントの水の消費、エネルギー需要、炭素排出量をモデル化する。
UAEの蒸発冷却を用いた1,024GPUクラスターは、毎年「極端に高い」水ストレスに分類される国で3000万リットル以上の水を消費している。
バングラデシュでは、主権あるAI政策文書は、中央集権的なGPUの調達を要求するが、平均して5分の1以上の土地が洪水を起こし、電力網が信頼できる供給を提供するのに苦労している国のデータセンターの場所を問わない。
我々は、すべての国が同時にAIの主権を最大化し、環境への影響を最小限に抑え、市民に手頃な価格のリソースアクセスを維持できる主権持続性トレンマを識別する。
本稿では,環境に責任を負う主権的AIの設計原則について提案する。水利用効率の報告,気候・加温性評価,資源制約のある環境下でのフロンティア事前学習よりも粗末な小言語モデルを優先する。
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