論文の概要: The Fallacy of Sustainable Generative AI: Limitations in EU Environmental Regulation of Data Centres and Paths Forward

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.22604v1
• Date: Sat, 13 Jun 2026 10:30:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.133528
• Title: The Fallacy of Sustainable Generative AI: Limitations in EU Environmental Regulation of Data Centres and Paths Forward
• Title（参考訳）: 持続可能な生成AIの誤り--EUにおけるデータセンタとパスの環境規制の限界
• Abstract要約: データセンターは電力網や淡水資源に重大な環境負荷をもたらす。 現在のEU政策では、持続可能なハイパースケールデータセンターの拡大を推し進めている。 我々は、データセンター事業者とEU委員会に対して、効率の最適化による生態的な利益を実証するための新しい戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.73886152750469
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the age of Artificial Intelligence (AI), Large Language Models, Generative AI and larger frontier AI models, data centres create a significant environmental burden on electricity grids and fresh water resources. Requiring data centre operators and Big Tech under the recast Energy Efficiency Directive (recast EED) to quantify, report and disclose the facility-level energy and water impacts seems to be a step into the right direction towards more transparency and accountability. Yet when two recast EED approved benchmarks - the Power Usage Effectiveness (PUE) and Water Usage Effectiveness (WUE) - can be skewed to create a false sense on efficiency gains, current EU policy pushing for sustainable hyperscale data centre expansion appears misplaced. This paper argues that current PUE and WUE reporting frameworks illustrate what we term the "efficiency paradox," according to which positive scores require retrofitting larger AI data centres at the expense of energy supply and people's water access. Countering this efficiency paradox requires a new strategy for data centre operators and the EU Commission to demonstrate the ecological gains of optimising for efficiency through individual reporting and additional policy interventions. We make three policy proposals to show how this strategy can be formalised in practice: (i) measures to reveal and certify efficiency improvements, (ii) documentation of trade-offs in PUE and WUE improvements and, (iii) a monitoring framework of their diminishing returns and countereffects over time. Implementing these measures will ensure that the recast EED common rating scheme is fit-for-purpose, balancing sustainability with AI innovation for local communities.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)時代、大規模言語モデル、生成AI、そしてより大きなフロンティアAIモデルにおいて、データセンターは電力網と淡水資源に重大な環境負荷を発生させる。 施設レベルのエネルギーと水のインパクトを定量化し、報告し、開示するために、データセンターのオペレータとビッグデータを必要とすることは、透明性と説明責任を高めるための正しい方向へのステップである。 しかし、2つのEED承認ベンチマーク(PUE(Power Usage Effectiveness)とWater Usage Effectiveness(Water Usage Effectiveness))が、効率向上に関する誤った感覚を生み出すために歪められた場合、持続可能なハイパースケールデータセンター拡張を推し進める現在のEUの方針は、誤りのように見える。 本稿は,現在のPUEおよびWUEレポートフレームワークが「効率パラドックス」と呼ぶものを説明するものであることを主張する。 この効率のパラドックスを計算するには、データセンター運営者やEU委員会にとって、個別の報告や追加の政策介入を通じて効率を最適化する生態的な利益を示す新しい戦略が必要である。 我々は、この戦略が実際にどのように形式化されるかを示すために、3つの政策提案を行っている。 一 効率の向上を明らかにし、証明する措置 (二)PUE及びWUE改善におけるトレードオフの文書及び 三 利益率の低下及び効果の経時変化のモニタリングの枠組み これらの措置を実装することで、リキャストEED共通格付けスキームが目的に適合し、サステナビリティと地域コミュニティのAIイノベーションのバランスをとることが保証される。

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