Umělá inteligence mění způsob, jakým pracujeme, studujeme nebo hledáme informace. Málokdo si ale uvědomuje, že za každou odpovědí stojí tisíce serverů, které spotřebovávají obrovské množství energie i vody. Nové studie naznačují, že i zdánlivě jednoduchý úkol, jako je napsání krátkého e-mailu pomocí AI, může mít překvapivě velkou vodní stopu.
Výzkumný tým profesora Shaoleie Rena z University of California, Riverside, se zaměřil na dopad velkých jazykových modelů na životní prostředí. Jejich výpočty ukazují, že vytvoření přibližně stoslovečného e-mailu pomocí umělé inteligence může představovat vodní stopu okolo 519 mililitrů vody. Nejde však o vodu, kterou by servery přímo spotřebovaly při samotném výpočtu. Do výsledku je započítáno chlazení datových center i výroba elektřiny potřebné pro jejich provoz.
Proč AI potřebuje vodu?
Datová centra, která provozují modely jako ChatGPT, Gemini nebo Claude, obsahují desetitisíce výkonných procesorů. Ty během provozu vytvářejí obrovské množství tepla, které je nutné neustále odvádět. Mnoho moderních serverových center využívá odpařovací chlazení, při kterém voda odvádí teplo a následně se mění na páru. Další část vodní stopy vzniká při výrobě elektřiny, protože elektrárny rovněž využívají vodu pro chlazení nebo výrobu energie.
Výzkumníci odhadují, že s rostoucím rozšířením umělé inteligence by mohla celosvětová AI infrastruktura do roku 2027 představovat odběr 4,2 až 6,6 miliardy kubických metrů vody ročně. Pro lepší představu jde o objem odpovídající přibližně polovině ročního odběru sladké vody ve Spojeném království. Autoři zároveň upozorňují, že jde o modelovaný scénář založený na předpokládaném růstu AI a nikoliv o přesně naměřenou hodnotu.
Vodní stopa jednotlivých požadavků se může výrazně lišit. Záleží například na tom, kde se datové centrum nachází, jaká je venkovní teplota, jakým způsobem je chlazeno nebo z jakých zdrojů pochází elektřina. Krátká otázka typu „Kolik je 2 + 2?“ bude mít úplně jinou stopu než generování dlouhé analýzy, vytvoření obrázku nebo několikaminutová konverzace. Rostoucí nároky na infrastrukturu potvrzují také samotné společnosti. Microsoft ve své environmentální zprávě uvedl, že jeho celosvětová spotřeba vody vzrostla meziročně přibližně o 34 %. Google zaznamenal nárůst kolem 20 %. Obě firmy spojují vyšší odběr především s rozšiřováním cloudových služeb a rozvojem umělé inteligence.
Odběr není totéž co spotřeba
Je důležité rozlišovat mezi odběrem a spotřebou vody. Odběr znamená, že voda projde chladicím systémem a následně se vrací zpět do přírody, často pouze s vyšší teplotou. Spotřeba označuje vodu, která se odpaří nebo jinak opustí místní koloběh. To znamená, že miliardy kubických metrů vody nejsou nenávratně ztracené, přesto mohou představovat významnou zátěž pro oblasti, které dlouhodobě trpí nedostatkem vody.
S každou novou generací modelů rostou jejich schopnosti i výpočetní nároky. Moderní AI už negeneruje pouze text, ale také obrázky, videa, hudbu nebo složité programové kódy. To vše vyžaduje stále výkonnější hardware a větší datová centra. Experti proto upozorňují, že vedle výkonu a rychlosti bude stále důležitější sledovat také energetickou a vodní efektivitu celé infrastruktury. Umělá inteligence bezpochyby patří mezi nejvýznamnější technologie současnosti a její přínosy jsou obrovské. Vedle rychlého rozvoje ale stále více odborníků upozorňuje, že by technologické firmy měly transparentně zveřejňovat spotřebu energie i vody a investovat do efektivnějších systémů chlazení. Zatímco jeden dotaz do chatbota svět nezmění, miliardy požadavků denně už představují infrastrukturu s reálným dopadem na životní prostředí. Právě hledání rovnováhy mezi technologickým pokrokem a udržitelností bude jednou z největších výzev umělé inteligence v následujících letech.
