Spotřeba energie umělé inteligence v centru pozornosti. ChatGPT, Stable Diffusion, Midjourney vyžadují obrovské množství energie

Na webu se objevuje stále více informací o tom, jak škodlivý je pro životní prostředí jakýkoli nástroj založený na strojovém učení, obecně známý jako AI. Najdete zde výpočty o tom, kolik automobilů vyprodukuje uhlíkovou stopu srovnatelnou s tréninkem ChatGPT nebo kolik energie je potřeba k vygenerování jednoho obrázku, jak jsme psali v tomto článku. Pod palbou je také téma spotřeby vody datovými centry vybavenými akcelerátory AI. Je skutečně důvod bít na poplach? Jak už to v životě bývá, odpověď je, že je to složité.

Nejrůznější nástroje umělé inteligence, jako jsou ChatGPT, Stable Diffusion, Midjourney atd. ve skutečnosti vyžadují obrovské množství energie, aby vůbec něco vygenerovaly. Modely, které za nimi stojí, fungují tak, že procházejí gigantická množství dat zpracovávaných tisíci akcelerátory, z nichž každý spotřebovává několik set wattů. Když k tomu připočteme energii spotřebovanou síťovou infrastrukturou a energii potřebnou k chlazení serverů, začneme mluvit o terawatthodinách energie. Vzhledem k tomu, že v současné době roste jako houby po dešti stále více nástrojů umělé inteligence, které vytvářejí problémy k řešení, je snadné začít tyto terawatthodiny násobit a shromáždit svět k energetické a vodní katastrofě vyvolané v oblacích oxidu uhličitého produkovaného umělou inteligencí. A pokud by byl vývoj infrastruktury UI zcela neomezený a stále pokračoval současným tempem, mohlo by se tak skutečně stát. V praxi je však situace složitější.

Téma masivní spotřeby energie a vody datovými centry není ničím novým a je téměř stejně staré jako internet. Již několik let exponenciálně roste množství dat, které lidstvo zpracovává, a z tohoto důvodu není nouze o varování, že by se množství energie spotřebované datovými centry mohlo vymknout kontrole. Podle zprávy Mezinárodní agentury pro energii IEA se datová centra v současnosti podílejí na celosvětové spotřebě energie 1-1,5 %. To je poměrně hodně. Dobrá zpráva? Od roku 2010 se toto procento zvýšilo relativně málo, ačkoli internetový provoz se za tu dobu zvýšil 20krát.

Co se stalo? Za prvé se výrazně zlepšila účinnost používaného hardwaru a softwaru. Budování, vybavování a provozování dalších datových center je také prostě kosmicky drahé, takže v určitém okamžiku se peníze staly brzdou růstu.

Na druhou stranu se překvapivě ukázalo, že elektrárny nerostou na stromech a najít pozemek a postavit na něm vhodnou budovu není snadné. Například mnoho datových center se nachází v Kalifornii a Singapuru a již léta využívají maximum prostoru a energie, které mají k dispozici. V praxi tedy rozvoj umělé inteligence v mnoha případech neznamená zvýšení spotřeby energie datových center, ale pouze změnu způsobu, jakým bude energie, kterou mají k dispozici, rozdělena mezi různé typy služeb.

Samozřejmě existují místa, která jsou k investicím tohoto druhu vstřícnější, jako například Irsko, kde datová centra již nyní spotřebovávají 18 % energie v zemi, a je jasné, že tím to nekončí. Ale ani tam nemůže být rozvoj infrastruktury nekonečný, protože i když si serverovny kolem sebe postaví vlastní větrné a solární elektrárny, budou v zamračených dnech bez větru vydány na milost a nemilost klasičtějším zdrojům energie, kterých není nekonečně mnoho.

To neznamená, že problém neexistuje. Z výše zmíněné zprávy IEA sice vyplývá, že je obtížné přesně určit, jaký vliv mají výpočetní farmy s umělou inteligencí v současné době na spotřebu energie a produkci oxidu uhličitého, ale zdá se, že tempo růstu celkového výpočetního výkonu a apetitu akcelerátorů po energii předbíhá tempo zlepšování energetické účinnosti hardwaru a infrastruktury, takže v konečném důsledku by umělá inteligence měla přispívat k růstu celkové spotřeby energie datových center. Jak jsme již zmínili, všichni nyní chtějí hardware pro trénování nějakého modelu, dokonce i společnosti a instituce, které dosud neměly zájem budovat vlastní serverovny. A rozhodně ne všechny jsou potřeba, takže v příštích letech se na neúspěšné a zbytečné projekty AI vyplýtvá spousta energie a vody, a plýtvání energií a vodou jsou věci, které by se stávat neměly.

Než ale někdo začne křičet, že AI rozpouští ledovce a zabíjí lední medvědy, je tu ještě jeden malý fakt. V současné době je největším spotřebitelem energie v datových centrech a síťové infrastruktuře zpracování a streamování videa. Jeden den provozu TikToku potenciálně vyprodukuje více oxidu uhličitého než trénink největšího modelu umělé inteligence, který může trvat týdny nebo měsíce. To je jen způsob, který vám ponecháme k zamyšlení.

Zdroj: redakce, Mezinárodní agentura pro energii IEA