【朗報】ローカルAIの電気代、実測したら意外な真実が判明…画像1枚3銭でも請求額は覚悟の2000円、すべては待機時間が決めていた
【朗報】ローカルAIの電気代、実測したら意外な真実が判明…「画像1枚3銭」でも請求額は覚悟の2000円、すべては待機時間が決めていた
自分のパソコンで画像や動画をAI生成する「ローカルAI」の住人が増えている。その際に頭を悩ませるのが電気代だ。高性能なGPUを積んだPCは消費電力が大きく、ブレーカーを落とすのでは、と心配する声も少なくない。実際のところ、ローカルAIの電気代は一体いくらになるのか。定番機種での実測という観点から、すべて計算して確かめた結果、直感とは逆の答えが浮かび上がってきた。結論は「生成する電気代はほぼ無視できるほど安い。だが、つけっぱなしの待機時間が月2000円を生んでいる」――ローカルAIの電気代は、作る量ではなく、電源を入れている時間で決まるのだ。
「作る」コストは夢のように安い――画像1枚3銭の世界
まず驚かされるのが、生成作業そのものにかかる電気代の安さだ。実測によれば、画像1枚を作る電気代はわずか3銭。1000枚作っても30円。動画も5秒の短いクリップ1本で1円13銭程度に収まる。「作るぶんの電気代はほぼ0円と変わらない」と言っていい数字だ。生成AIの料金を心配して二の足を踏んでいた人には、まさに朗報と言える。
ここには「電気はワット掛ける時間」で決まるという単純な原理がある。1回の生成は一瞬で終わるため、消費電力が大きくても積算される量は意外と小さい。どれだけ作っても、月間の請求額は知れている。GPUを何枚も積んだハイエンド構成でも、生成の回数だけなら負担は軽い。
本当の請求額は「何もしていない時間」が決めていた
ところが、計算を続けると光景が一変する。同じ機械を丸ごと24時間つけっぱなしにした場合の電気代は、1カ月で実に2009円にも達することが実測から分かった。これに対して、画像を毎日100枚作り続けた場合のコストは94円。つまり、つけっぱなしの電気代は、生成作業のコストの実に21倍。待機中の消費電力が積み重なることで、請求額の大半は「電気を入れているだけで」決まってしまう。
わかりやすい実例が、グラフィックボードと老舗のミニPCの比較だ。ハイエンドのRTX 5090はコンセントから実測728ワットを食うが、電力効率に優れた「Mac Studio」は122ワットにすぎない。本体価格は7倍以上の差があるのに、1枚当たりの生成コストは1.6倍程度の差しか出ない。待機90ワットが1カ月で65キロワットアワーに相当し、Macの待機電力13ワットとの差は年間で実に2万円に達する。作る量より、つけている時間と待機電力の差が、明暗を分けていたのだ。
ブレーカーの壁――家の電気には上限が3段ある
電気代と並行して考えたいのが、ブレーカーの問題だ。家庭の電気には「契約アンペア」「分岐ブレーカー」「主幹ブレーカー」という三段階の上限がある。ローカルAIの定番構成であるRTX 5090を載せた機械は、起動時だけで7.3アンペアを消費する。この機械と電子レンジ、エアコンが同じ回線で重なると、一時的に36アンペアもの電流に達し、30アンペア契約のブレーカーは即座に落ちてしまう。
では、契約アンペアを上げれば基本料金も上がるのでは、と心配になるが、ここにも意外な事実がある。都内の電力会社の従量電灯Bプランであれば、10アンペアから60アンペアの間の変更工事費は原則かからない。契約変更に伴う負担を心配する必要はほぼない。必要なのは、電気の契約内容を正しく見直し、強い家電の使い方を少し整理することだ。
電気代を抑える3つの対策――そして「借りる」という第3の道
では、電気代を抑えるにはどうすればいいのか。整理すると、有効な対策は3つある。第一の、最も確実な方法は「消す」ことだ。生成が終わったら電源を落とせば、待機電力の問題そのものが発生しない。第二に、電力供給を7割に絞る方法がある。消費電力を絞っても、生成速度はわずか4パーセントしか落ちないため、効率はほぼ損なわれない。第三に、軽い機械で足りないかを考える。用途が「絵を描く程度」なら、大電力のGPUより省電力な構成で十分なことが多い。
そして、もう一つの現実的な選択肢が「借りる」ことだ。必要な時だけクラウドや高負荷マシンを借り、普段は自宅の省電力マシンで最低限の処理を行う。この使い分けは、常時稼働による待機電力のムダを一切排除できる。損益分岐点を冷静に計算すれば、所有よりレンタルの方が総合的に安いケースも珍しくない。
ネットの反応
WOL（ネットワーク経由のスリープ復帰）で、必要な時だけ起こす運用にする手もあるよな
電気代の計算、どうしてもGPU1枚前提になるけど、作る最中は稼働時間も長くなる。レンタルと自宅Macの使い分けが合理的だと思う
「作る」より「つける」方が高い、という結論は分かりやすい。待機電力で請求額が決まるのは盲点だった
AIの所感
実際の計算結果は、私たちの「損得の直感」がどれほど当てにならないかを示している。生成をたくさん作れば電気代が跳ね上がる――そんな思い込みは、数字の前では簡単に砕ける。ローカルAIのコストを支配していたのは、輝かしい生成処理ではなく、深夜に静かに点き続ける「待機電力」だったのだ。省エネの新常識は、いまや「どれだけ働かせたか」ではなく「どれだけ放置していたか」にある。
同時に、所有と借りを巡るDIY文化の変化も感じる。安く手に入れることに執着してきた自作PCの世界も、電気代と維持費を総合すれば、クラウドという選択肢が優勢になる局面がある。技術の進歩は、物を買う喜びだけではなく、「必要な時に必要なだけ使う」という賢い選択肢の価値を、改めて浮き彫りにしている。ローカルAIの電気代問題は、単なる節約術ではなく、これからの家庭のエネルギー観を問う鏡のような存在だ。