gxceed
← 論文一覧に戻る

Spatial Siting of AI Data Centers and Digital Carbon-Water Arbitrage: An Evaluation Model Based on the Carbon-Water Nexus

AIデータセンターの空間配置とデジタルカーボン・ウォーターアービトラージ：カーボン・ウォーターネクサスに基づく評価モデル (AI 翻訳)

HONGZHI LU, Mohamad Anuar Kamaruddin

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)データセット2026-07-02#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: technology
DOI: 10.5281/zenodo.20812144
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.20812144

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、AIデータセンターの立地選定において、炭素と水の両方の影響を考慮した評価モデルを提案する。デジタルカーボン・ウォーターアービトラージの概念を用いて、環境負荷を最小化する最適な配置を検討する。

English

This paper proposes an evaluation model for siting AI data centers that considers both carbon and water impacts. Using the concept of digital carbon-water arbitrage, it explores optimal locations to minimize environmental footprint.

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

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本では、AIデータセンターの急増に伴う電力消費と水使用が課題となっている。本モデルは、カーボンニュートラル目標達成やSSBJ開示における環境影響評価に活用できる可能性がある。

In the global GX context

Globally, the growth of AI data centers raises concerns about energy and water consumption. This model offers a framework for optimizing siting decisions to align with net-zero commitments and climate disclosure requirements.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers working on sustainable AI infrastructure can apply this carbon-water nexus model to data center planning.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can use the model to evaluate potential data center locations for minimizing carbon and water footprint.

🏛政策担当者:Policymakers can reference this model to guide regulations or incentives for environmentally responsible data center siting.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。