Umelá inteligencia môže čoskoro spotrebovať viac vody ako ľudstvo

 

KĽÚČOVÉ ZISTENIA:

• Dátové centrá minuli vlani miliardy litrov vody na chladenie.

• Do roku 2030 spotrebujú tri percentá globálnej elektriny.

• Zvyšovanie efektivity čipov neznižuje celkovú spotrebu prírodných zdrojov.

Rozvoj systémov umelej inteligencie spôsobuje rapídny nárast spotreby prírodných zdrojov na planéte. Inštitút UNU-INWEH spadajúci pod OSN zverejnil analýzu o environmentálnej stope výpočtovej infraštruktúry AI. Výskumný tím viedol Kaveh Madani, ktorý zosumarizoval namerané údaje o spotrebe elektrickej energie a chladiacej vody.

Vlani spotrebovali globálne dátové centrá úhrnne 448 terawatthodín elektrickej energie. Tento objem prekonal národnú spotrebu väčšiny krajín a vygeneroval približne 189 miliónov ton oxidu uhličitého. Produkcia takéhoto množstva výpočtovej sily si zároveň vyžiadala spotrebu 4,5 bilióna litrov vody.

Prognózy expertov naznačujú zrýchlenie tohto trendu do konca aktuálneho desaťročia. V roku 2030 by mala infraštruktúra pre AI spotrebovávať 935 terawatthodín, čo predstavuje tri percentá predpokladanej globálnej produkcie elektriny.  

Množstvo spotrebovanej chladiacej vody by podľa správy postačovalo na pokrytie potrieb pitnej vody pre celú ľudskú populáciu. Odbery pre obrovské dátové centrá spôsobujú lokálne environmentálne problémy, najmä v regiónoch s nedostatkom zrážok. Dokument analyzuje prípad z Uruguaja, kde prevádzka serverov prispela k akútnemu nedostatku pitnej vody.

Zástupcovia technologického sektora argumentujú, že vývoj nových generácií procesorov neustále zvyšuje ich energetickú účinnosť. Podľa dát OSN však tento predpoklad priamo naráža na ekonomický princíp známy ako Jevonsov paradox.

Zlepšenie efektivity výpočtov znižuje ich cenu, čo následne spôsobuje plošné zvýšenie miery využívania technológie. Namiesto znižovania celkovej environmentálnej stopy tak dochádza k exponenciálnemu rozširovaniu hardvérových kapacít a počtu serverov.

Ďalším priamym dôsledkom tohto cyklu je produkcia ťažko recyklovateľného elektronického odpadu. Autori odhadujú, že do roku 2030 systém vygeneruje ročne 2,5 milióna ton zastaraných čipov a ďalších súčiastok. Tento odpad sa hromadí v krajinách s obmedzenými zdrojmi, čo prehlbuje globálne environmentálne rozdiely. Inžinieri preto stoja pred dôležitou úlohou zapracovať limity spotreby priamo do návrhu softvérových algoritmov.  

PREČO JE TO DÔLEŽITÉ: Presná kvantifikácia spotreby zdrojov je podmienkou pre vytvorenie udržateľnej a férovej technologickej infraštruktúry do budúcnosti.

Zdroj: theconversation.com foto: ChatGPT