AIブームの陰で過熱する「AI半導体」の“深刻なごみ問題”とは？/ 12/22(月) / TechTargetジャパン
AI（人工知能）技術の盛り上がりが続く中、AI技術に関する演算を実行するための集積回路やその関連部品（AIチップ）需要が生まれている。2022年11月にAIチャットbot「ChatGPT」が登場して以来、AI業界では競争が激化している。世界中のハードウェアベンダーが、高性能と最先端機能を持つAIチップの開発に躍起になっている一方、古いAIチップのリサイクルや資源収集における持続可能な取り組みはあまり重視されていない。
プロセッサベンダーは、新しいAIチップを続々と打ち出している。その代表例がNVIDIAだ。同社の急速な成長をけん引しているのはAIチップだ。
こうしたAIチップの急激な成長と普及に伴い、AIチップの開発に関する倫理的な問題も浮上している。再利用性に配慮したAIチップ製造に使用する材料、持続可能な資源の確保、環境への配慮、AIチップの寿命について、電子廃棄物への影響に関する問題提起もある。環境に配慮したAIチップ製造について考えてみよう。
「AIチップのリサイクルプログラム」は存在するのか？
資源の枯渇とAIチップの廃棄に伴う環境問題への懸念が広がる中、個人利用者だけではなく、AIチップを大量に使うデータセンターにもリサイクルの仕組みが求められている。だが今のところ、そのようなリサイクル制度は十分に整備されていない。
一部の地域や自治体には電子機器の回収制度を設けているが、AIチップに特化した制度の整備は進んでいない。Best Buyなど、一部の家電量販店は消費者向けにリサイクルプログラムを提供しているが、データセンターにはあまり選択肢がない。プロセッサベンダーがそのようなプログラムを用意しているならば、企業は古いGPU（グラフィックス処理装置）を送り返したり、リサイクルセンターに持ち込んだりできる。ただしこうした取り組みはまれであり、材料や部品を回収できる保証はなく、それらを再利用可能な状態に再生できる保証もない。
リサイクルには複数の障害がある。半導体やマイクロチップは非常に小さく、リサイクル可能な材料を取り出すのが困難だ。取り出す工程では汚染や排出量増を伴うことがほとんどで、取り出せる量も限られる。リサイクルされない製品は、埋立地や発展途上国のリサイクル施設に送られる可能性がある。電子デバイスとシステムの将来の発展に関する予測をまとめたロードマップ「International Roadmap for Devices and Systems」は、「こうした施設は環境安全指針を整備していなかったり、児童労働を実施していたりする可能性がある」と指摘している。
AIチップ製造業界は、AIチップから半導体を分離する技術やリサイクル技術、再利用性を考慮した設計技術を進化させるとともに、環境を優先した製造を実現する循環型経済を構築しなければならない。
環境に影響を与えるAIチップ産業の急成長
AIチップを再生できれば理想的だが、容易ではない。部品は使っているうちに経年劣化し、完全には復元できない。再生チップでは、新たなAIアプリケーションが要求するレベルの性能を発揮できない可能性がある。以下は、AIチップ産業の急速な成長におけるさまざまな要因と、それらがもたらす環境への影響の例だ。
チップの寿命と需要
半導体業界は急速に変化しており、状況を複雑にしている。チップの標準的な寿命は3～5年だが、プロセッサベンダーはそれよりも速いペースで高性能かつ先進的なチップを生産している。
新型チップの部品製造には時間を要する。製造工程は複雑かつ精密だ。半導体工場では、シリコンウエハーの洗浄に必要な超純水（極めて高い純度を持つ水）を作るために水を消費する。この工程は時間と資源を消費し、無駄も発生する。これらの部品の需要が供給を上回ると、環境問題を悪化させる要因になる。
再生できない材料の使用
AIチップを構成するのは、トランジスタ、半導体、回路、絶縁体、配線、コネクターなどの電子部品だ。これらの部品を製造するためには、銅、ガリウム、ゲルマニウム、シリコンなどの主要材料の他、さまざまな希土類元素（レアアース）や重要鉱物などが必要になる。
これらの資源の大半は有限であり、企業がチップを製造すればするほど、これらの有限資源の枯渇が進む。ガリウム、ヒ素、セレンなど一部の化学物質は、人体や環境に害を及ぼす危険性のある有害物質だ。製造プロセスでは電力や水、労働力も必要になり、適切な管理を怠れば環境に負荷を掛ける廃棄物が発生する。
電子廃棄物の増加
国際連合（UN）のレポート「The global E-waste Monitor 2024」によると、世界の電子機器廃棄量は、2010年以降、公式に報告されているリサイクル量の5倍の速さで増加している。2022年には6200万トンの電子廃棄物が発生し、2010年の3400万トンから82％増加した。電子廃棄物の量は2030年には2022年から32％増加して、8200万トンに達すると国際連合は推定している。電子廃棄物の総量のうち、適切にリサイクルされたのは22.3％であり、電子廃棄物のリサイクルで賄われたレアアースはおよそ1％に過ぎなかった。
プロセッサベンダーが監視や改善を怠れば電子廃棄物は増加の一途をたどり、部品の供給はますます難しくなる恐れがある。その結果、チップの製造による悪影響が拡大しかねない。
次回は、環境に配慮したAIチップ製造の方法を提唱する。
TechTargetジャパン
https://news.yahoo.co.jp/articles/c18b03b16351d3f0c9188609e75ecbc0253690ce?page=1
AI 붐의 그늘에서 과열되는 'AI 반도체'의 '심각한 쓰레기 문제'란? / 12/22(월) / TechTarget 재팬
AI(인공지능) 기술의 열기가 계속되는 가운데, AI 기술에 관한 연산을 실행하기 위한 집적 회로나 그 관련 부품(AI 칩) 수요가 생겨나고 있다. 지난 2022년 11월 AI 채팅봇 '챗GPT'가 등장한 이후 AI 업계에서는 경쟁이 심화되고 있다. 전 세계의 하드웨어 벤더가 고성능과 최첨단 기능을 가진 AI 칩의 개발에 열을 올리고 있는 한편, 낡은 AI 칩의 재활용이나 자원 수집에 있어서의 지속 가능한 대처는 그다지 중시되지 않고 있다.
프로세서 벤더는 새로운 AI 칩을 속속 내놓고 있다. 대표적인 예가 엔비디아다. 이 회사의 급속한 성장을 이끌고 있는 것은 AI 칩이다.
이러한 AI 칩의 급격한 성장과 보급에 따라, AI 칩의 개발에 관한 윤리적인 문제도 부상하고 있다. 재이용성을 고려한 AI칩 제조에 사용하는 재료, 지속가능한 자원 확보, 친환경, AI칩 수명에 대해 전자폐기물에 미치는 영향에 관한 문제제기도 있다. 환경을 배려한 AI칩 제조에 대해 생각해 보자.
◇「AI칩의 리사이클 프로그램」은 존재하는가?
자원 고갈과 AI 칩 폐기에 따른 환경 문제에 대한 우려가 확산되는 가운데 개인 이용자뿐만 아니라 AI 칩을 대량으로 사용하는 데이터센터에도 재활용 시스템이 요구되고 있다. 하지만, 현재로서는, 그러한 리사이클 제도는 충분히 정비되어 있지 않다.
일부 지역이나 자치체에는 전자 기기의 회수 제도를 마련하고 있지만, AI칩에 특화한 제도의 정비는 진행되고 있지 않다. 베스트바이 등 일부 가전양판점은 소비자용으로 재활용 프로그램을 제공하고 있지만 데이터센터에는 별로 선택사항이 없다. 프로세서 벤더가 그러한 프로그램을 준비하고 있다면, 기업은 낡은 GPU(그래픽스 처리 장치)를 되돌려 보내거나 재활용 센터에 반입할 수 있다. 다만 이러한 대처는 드물고, 재료나 부품을 회수할 수 있는 보증은 없으며, 그것들을 재이용 가능한 상태로 재생할 수 있는 보증도 없다.
재활용에는 복수의 장애가 있다. 반도체나 마이크로칩은 매우 작아 재활용 가능한 재료를 꺼내기가 어렵다. 꺼내는 공정에서는 오염이나 배출량 증가를 수반하는 것이 대부분으로, 꺼낼 수 있는 양도 한정된다. 재활용되지 않는 제품은 매립지나 개발도상국의 재활용 시설로 보내질 가능성이 있다. 전자 디바이스와 시스템의 미래 발전에 관한 예측을 정리한 로드맵 「International Roadmap for Device and Systems」는, 「이러한 시설은 환경 안전 지침을 정비하고 있지 않거나, 아동 노동을 실시하고 있거나 할 가능성이 있다」라고 지적하고 있다.
AI칩 제조업계는 AI칩에서 반도체를 분리하는 기술과 재활용 기술, 재사용성을 고려한 설계기술을 진화시키고 환경을 우선으로 제조를 실현하는 순환형 경제를 구축해야 한다.
◇ 환경에 영향을 주는 AI 칩 산업의 급성장
AI 칩을 재생할 수 있다면 이상적이지만 쉽지 않다. 부품은 사용하는 동안에 경년 열화되어 완전히 복원할 수 없다. 재생 칩으로는 새로운 AI 애플리케이션이 요구하는 수준의 성능을 발휘하지 못할 수 있다. 다음은 AI 칩 산업의 급속한 성장에 있어서의 다양한 요인과 그것들이 초래하는 환경에의 영향의 예이다.
◇ 칩의 수명과 수요
반도체 업계는 급속히 변화하고 있어 상황을 복잡하게 만들고 있다. 칩의 표준 수명은 35년이지만 프로세서 벤더는 그보다 빠른 속도로 고성능 선진 칩을 생산하고 있다.
신형 칩의 부품 제조에는 시간이 필요하다. 제조 공정은 복잡하고 정밀하다. 반도체 공장에서는 실리콘 웨이퍼 세척에 필요한 초순수(극히 높은 순도를 가진 물)를 만들기 위해 물을 소비한다. 이 공정은 시간과 자원을 소비하고 낭비도 발생한다. 이들 부품의 수요가 공급을 웃돌면 환경 문제를 악화시키는 요인이 된다.
◇ 재생할 수 없는 재료의 사용
AI 칩을 구성하는 것은 트랜지스터, 반도체, 회로, 절연체, 배선, 커넥터 등의 전자부품이다. 이들 부품을 제조하기 위해서는 구리 갈륨 게르마늄 실리콘 등 주요 재료 외에 다양한 희토류 원소(희토류)와 중요 광물 등이 필요하다.
이들 자원의 대부분은 유한하며, 기업이 칩을 제조할수록 이들 유한자원의 고갈이 진행된다. 갈륨 비소 셀레늄 등 일부 화학물질은 인체나 환경에 해를 끼칠 위험이 있는 유해물질이다. 제조 프로세스에서는 전력이나 물, 노동력도 필요하게 되어 적절한 관리를 게을리하면 환경에 부하를 가하는 폐기물이 발생한다.
◇ 전자 폐기물의 증가
국제연합(UN)의 보고서 「The global E-waste Monitor 2024」에 의하면, 세계의 전자기기 폐기량은 2010년 이후, 공식적으로 보고되고 있는 재활용량의 5배의 속도로 증가하고 있다. 2022년에는 6200만 톤의 전자 폐기물이 발생하여 2010년 3400만 톤에서 82% 증가하였다. 전자폐기물의 양은 2030년에는 2022년부터 32% 증가해 8200만t에 이를 것으로 유엔은 추정하고 있다. 전자폐기물 총량 중 적절하게 재활용된 것은 22.3%였으며 전자폐기물 재활용으로 조달된 희토류는 무려 1%에 불과했다.
프로세서 벤더가 감시나 개선을 게을리하면 전자 폐기물은 증가 일로를 걷고, 부품 공급은 점점 어려워질 우려가 있다. 그 결과 칩 제조에 따른 악영향이 확대될 수 있다.
다음 번에는, 환경을 배려한 AI칩 제조의 방법을 제창한다.
TechTarget 재팬