二つの革命、架け橋なし：社会代謝エネルギー体制とAI移行の間の接続フレームワークの欠如

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:A critical argument that institutional energy models structurally exclude regime-level discontinuities like an AI transition, offering a theoretical basis for improving scenario frameworks.

🏛政策担当者:Suggests that current energy planning scenarios may underestimate AI-driven demand shifts, urging inclusion of non-linear transition dynamics in national energy strategies.

主要な機関のエネルギーシナリオ（IEA、Shell、IMF、IPCCが作成したものを含む）は、既存の産業用化石燃料レジームに内在する変数から構築されている。本稿は、このようなモデルは、レジームレベルの不連続性を表現する枠組みを含んでいないため、AI移行条件下では構造的に不完全になり得ると主張する。社会代謝に関する文献は、人間のエネルギー利用における確認済みの不連続的移行を2件記録しており、それぞれが先行レジームに対して30〜100倍のエネルギー倍率を生み出しており、AIが3番目の移行となり得るかどうかを問うための分析基盤を提供している。現在、社会代謝レジーム分析とAI移行に関する議論を、機関のエネルギー・モデリングに使用可能な形で結びつける確立された統合的枠組みは存在しない。機関のエネルギー計画シナリオの全範囲は、2100年までにわずか520〜838EJに及び、この窓は非常に狭いため、歴史的な倍率よりもはるかに控えめな不連続性の結果でさえ、この範囲外に収まることになる。機関のモデルに欠けているのはデータではなく、このクラスのいかなる規模の不連続性も表現するための構造的アーキテクチャである。本稿は、この欠如が、ここで検討した文献および機関の記録において見て取れ、偶発的なものではなく構造的なものであると主張し、AI主導の移行がエネルギー不連続性として記録される因果メカニズムを特定し、接続枠組みが含むべき内容を明示し、収束への実践的な経路を提案する。AIエネルギー需要を予測するのではなく、このような枠組みの欠如が、機関のエネルギー計画にとってますます重大なものとなっていると主張する。特に、競争的および地政学的圧力が、一方的に緩和される可能性が低い条件下で、AIインフラと能力の展開を加速し続けているためである。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Major institutional energy scenarios (including those produced by the IEA, Shell, IMF, and IPCC) are constructed from variables endogenous to the existing industrial fossil-fuel regime. This paper argues that such models may become structurally incomplete under AI-transition conditions, as they do not contain a framework for representing regime-level discontinuity. The sociometabolic literature documents two confirmed discontinuous transitions in human energy use, each producing an energy multiplier of 30–100× over its predecessor regime, and provides the analytical foundation for asking whether AI could constitute a third. No established integrative framework currently connects sociometabolic regime analysis to AI-transition discourse in a form usable for institutional energy modelling. The full range of institutional energy-planning scenarios spans just 520–838 EJ by the year 2100, a window so narrow that even discontinuity outcomes far more conservative than the historical multipliers would still fall outside this range. The institutional models do not lack data; they lack the structural architecture to represent a discontinuity of any magnitude in this class. This paper argues that this absence is visible in the literature and institutional record examined here, that it is structural rather than accidental, identifies the causal mechanism by which an AI-driven transition would register as an energy discontinuity, specifies what a connecting framework would need to contain, and proposes practical paths to convergence. Rather than forecasting AI energy demand, it argues that the absence of such a framework is increasingly consequential for institutional energy planning, particularly as competitive and geopolitical pressures continue to accelerate AI infrastructure and capability deployment under conditions unlikely to moderate unilaterally.

• openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.20726236first seen 2026-07-07 04:39:27