大規模言語モデル（LLM）の急激な台頭は驚くべきことではありません。2023年の初めから、LLMは技術の進歩における最大の議論のテーマとなってきました。人々はLLMを、人類にとっての「火」のようなものと考えています。
これらのLLMは現在、数百万人のユーザーに提供されており、彼らは「今日の天気は？」から「この算数の宿題を説明して」まで、多岐にわたる質問を投げかけています。私はローカルLLMを使って以下の画像を作成しました。驚異的です！
LLMが気候変動、経済的平等などの人類の現在の問題をすべて解決するのかどうかは明らかではありません。しかし、確実に言えるのは、それらが膨大な電力要求を持ち、それが現在どのように業界を形成しているかということです。
簡略化して言えば、今日のLLMは次に来る単語を予測する計算を実行するためにGPUを必要とします。例えば、自宅にある通常の個人用デスクトップでも、技術的にはLLMを実行できますが、非常に遅いペースで動き、あなたをイライラさせるでしょう。そのため、現在、すべての大企業は自社のデータセンターを数千台の商用GPUで構成するように改造する競争にあり、それが数百万人のユーザーにサービスを提供するために使用されます。しかし、ここで問題が発生します。以前、データセンターのエネルギー要件は単純で、ニーズのために通常の商業契約に頼ることができました。それはもはや通用しません。これらの膨大な電力を消費するGPUにはより多くのエネルギーが必要であり、そのため現在、データセンターはオンサイト発電へと移行しています。
これらのデータセンターの新しいGPU計算によるエネルギー要件が高いため、再生可能エネルギーの導入は苦戦しています。したがって、これらのトレンドの変化により、データセンターのエネルギー要件を満たすための唯一の実行可能な解決策は、オンサイトのガス・タービンです。
これは明らかに、かつては一般的だったガス・タービンの価格を引き上げました。例えば、General Electric (GE) LM2500やGeneral Electric (GE) LM6000といったマシンは、並外れた価格になっています。例えば、データセンターのブームの前、私たちはLM2500マシンを約150万〜250万ドルで扱っていました。現在、同じマシンは1,500万ドルを超える価格を要求しています。LM6000についても同様の状況です。
これらのマシンの信頼性は疑いようがありません。これらは1960年代に米国海軍のために導入されたマシンです。これらのマシンは軍事的な要求のために構築されました。しかし、これらのタービンには懸念点が一点あります。それは、その排出量です！