Zpráva OSN mění pohled na AI: Do roku 2030 spotřebuje tolik vody jako 1,3 miliardy lidí

Nová zpráva Institutu pro vodu, životní prostředí a zdraví Univerzity OSN (UNU-INWEH) odhaduje, že datová centra umělé inteligence (AI) budou do roku 2030 spotřebovávat tolik vody, kolik odpovídá základním ročním potřebám 1,3 miliardy lidí v subsaharské Africe.

Nová zpráva Institutu pro vodu, životní prostředí a zdraví Univerzity OSN (UNU-INWEH) odhaduje, že datová centra umělé inteligence (AI) budou do roku 2030 spotřebovávat tolik vody, kolik odpovídá základním ročním potřebám 1,3 miliardy lidí v subsaharské Africe. Tato zjištění naznačují, že ekologické náklady AI jsou systematicky podceňovány, protože současná hodnocení se zaměřují především na emise uhlíku z trénování velkých jazykových modelů a přehlížejí širší dopady na spotřebu vody a půdy.

Spotřeba vody je primárně spojena s chlazením a napájením datových center, zatímco půdní stopa vyplývá z energetické infrastruktury a dodavatelských řetězců potřebných k jejich výstavbě a provozu. Zpráva zdůrazňuje, že počáteční náklady na trénování modelů jsou výrazně překonány náklady na jejich provoz (tzv. inference), které tvoří 80 až 90 procent celkové spotřeby energie AI. Například trénování modelu GPT-4 společnosti OpenAI spotřebovalo až 70 gigawatthodin elektřiny, zatímco provoz ChatGPT, který denně odpovídá na miliardy dotazů, vyžaduje odhadem obrovských 383 GWh.

S ohledem na náklady na provoz modelů se předpokládá, že datová centra pohánějící AI spotřebují do roku 2030 celkem 945 terawatthodin elektřiny. To je trojnásobek kombinované spotřeby elektřiny Pákistánu, Bangladéše a Nigérie, kde dohromady žije přes 650 milionů lidí. Celková spotřeba vody AI dosáhne do stejného roku 9,3 bilionu litrů.

Řešení environmentálního dopadu AI nebude tak jednoduché jako pouhý přechod na zelenější zdroje energie, upozorňuje zpráva. Například opuštění uhlí ve prospěch bioenergie by sice mohlo snížit emise uhlíku spojené s náklady na elektřinu o 70 procent, ale zároveň by to mohlo způsobit nárůst spotřeby vody třicetinásobně a půdní stopy stonásobně. Miriam Aczel, hlavní autorka zprávy a výzkumnice UNU-INWEH, uvedla, že je překvapilo, jak často volby, které se z uhlíkového hlediska jeví jako nejekologičtější, mají nakonec negativnější dopad na vodu nebo půdu. Dodala, že pokud budeme udržitelnost AI posuzovat pouze podle uhlíku, můžeme si myslet, že obnovitelné zdroje činí infrastrukturu AI čistou, ale ve skutečnosti to řeší jeden problém a vytváří jiné, často v místech, která o to nežádala.

Paradoxně, zvýšení energetické účinnosti AI může ve skutečnosti zvětšit její celkovou ekologickou stopu. Kaveh Madani, spoluautor a ředitel UNU-INWEH, vysvětlil, že efektivnější a dostupnější AI a energie znamenají větší spotřebu AI, což celkovou stopu činí výrazně větší, než kolik se ušetří díky zvýšení účinnosti. Tato zjištění zdůrazňují potřebu komplexního přístupu k udržitelnosti AI, který zohledňuje všechny environmentální dopady a hledá řešení, jež nebudou jen přesouvat problémy z jedné oblasti do druhé.