Pravděpodobně jste se zamýšleli nad tím, zda je možné tento technologický motor nadále pohánět, aniž by planeta nakonec prosila o slitování. Je to trochu jako snažit se zdvojnásobit počet aut ve městě, aniž by se rozšířila jediná ulice; nakonec se systém zhroutí. Něco velmi podobného se děje s umělou inteligencí: prožíváme fascinující revoluci, ale současná energetická infrastruktura by mohla selhat, pokud nezměníme způsob, jakým tyto stroje poháníme.
Na první pohled se používání chatovacího programu zdá neškodné, ale to, co se děje v zákulisí, je kolosální stroj. Aby tyto modely reagovaly na naše rozmary, jsou potřeba datová centra, která neustále spotřebovávají elektřinu. Dopad je tak obrovský, že trénování pokročilého modelu může do atmosféry uvolnit množství uhlíku podobné emisím 125 transkontinentálních letů mezi New Yorkem a Pekingem nebo emisí pěti aut za celou jejich životnost. Není to žádná maličkost.
Účet za elektřinu pro jazykové modely
Abychom to technicky zvládli, tréninkové systémy jako GPT-3 vyžadují ohromující množství energie, dosahující 78 437 kWh. Pro srovnání, to je zhruba to, kolik by španělská rodina spotřebovala po dobu více než dvou desetiletí. Mějte však na paměti, že trénink je jen část problému; inference, tedy situace, kdy uživatel položí otázku a umělá inteligence odpoví, představuje 70 % až 80 % celkové spotřeby.
Tato poptávka vedla giganty jako Google k přiznání, že jejich emise uhlíku vzrostly za pět let o téměř 50 %, zatímco Microsoft zaznamenal nárůst o 30 %. Problémem není jen elektřina, ale také voda. Odhaduje se, že napsání krátkého textu o délce sta slov spotřebuje asi 519 mililitrů vody na chlazení systémů a některé trendy virálních obrázků spotřebovaly miliony litrů, což odpovídá spotřebě vody v malém městě.
Kde bereme energii pro napájení umělé inteligence?
Aby se zabránilo potopení planety, technologické společnosti žonglují se zdroji energie. Mnohé sázejí na kombinaci solární, větrné a vodní energie . Například Google se snaží provozovat svá datová centra na 100% obnovitelné energii prostřednictvím masivních smluv o nákupu energie. Slunce a vítr jsou však nepředvídatelné a závislé na počasí , což vyžaduje investice do extrémně drahých baterií, aby se zajistilo, že servery nikdy nebudou výpadky.
Proto jaderná energie ve Spojených státech znovu získala na popularitě. Jako stálý zdroj s extrémně nízkými emisemi CO2 je ideální pro datová centra, která potřebují fungovat 24 hodin denně, 7 dní v týdnu bez přerušení. Ve skutečnosti se předpovídá, že za několik let bude dodatečná poptávka po energii pro umělou inteligenci tak obrovská, že by k pokrytí určitých výpočetních uzlů bylo zapotřebí energie deseti jaderných elektráren .
Umělá inteligence jako řešení plýtvání energií
Není to ale jen tak beznadějné. Někteří tvrdí, že se díváme na špatnou stranu mince. Pokud analyzujeme situaci ve Španělsku, datová centra spotřebují přibližně 1 % elektřiny, což představuje pouze 0,2 % celkové spotřeby energie v zemi. I ve scénáři, kdy by se poptávka zvýšila pětinásobně, bychom stále hovořili o 1% dopadu na celostátní součet. Skutečná magie se stane, když k úspoře energie použijeme umělou inteligenci.
Ukazuje se, že 70 % energie, kterou spotřebováváme v průmyslu a budovách, se kvůli neefektivitě plýtvá. A právě zde se umělá inteligence stává naším nejlepším spojencem, protože dokáže analyzovat tisíce proměnných v reálném čase a snížit toto optimalizovatelné plýtvání o 20 %. Spočítáme-li si to, investování 1 % energie do umělé inteligence k využití 15 % celkové spotřeby země je výhodné pro životní prostředí.
Chytré domy a sítě budoucnosti
Díky tomu, že se to dostává do každodenního života, transformuje ambientní inteligence naše domovy. Díky termostatům a světlům, která se učí našim zvykům, se zařízení rozhodují, jak ušetřit energii, aniž bychom museli hnout prstem. Umělá inteligence shromažďuje data a upravuje klimatizaci na základě toho, zda jsme doma, či nikoli, díky čemuž jsou informace stejně cenným zdrojem jako samotná elektřina.
- Inteligentní sítě: Digitální elektrické sítě, které upravují distribuci energie podle skutečné poptávky.
- Chytré měřiče: Umožňují uživateli kontrolovat své výdaje a komunikovat s dodavatelem elektřiny.
- Vlastní spotřeba: Integrace Solární panely řízené umělou inteligencí minimalizovat dopad na životní prostředí.
Nové přístupy v technologickém rozvoji
Nejde jen o to, kolik energie do toho vkládáme, ale také o to, jak umělou inteligenci navrhujeme. Zajímavým příkladem je čínský model DeepSeek-R1, který využívá rozdělený trénovací systém. Tím, že se jeho servery nespoléhají výhradně na nejvýkonnější GPU na trhu, mohou během trénovací fáze spotřebovat až o 75 % méně energie. I když je pravda, že spotřeba se při interakci s uživatelem zvyšuje, otevírá to dveře k udržitelnějšímu rozvoji , který je méně závislý na růstu surových dat.
Velkým dilematem dneška je, zda bychom měli zastavit technologický vývoj, dokud nenajdeme perfektní metodu, nebo se nadále učit za pochodu. Mnoho odborníků naléhá na vývojáře, aby se probudili a přijali fakt, že zdroje planety jsou omezené , a opustili představu, že více dat a více tokenů vždy povede k lepším výsledkům, bez ohledu na environmentální náklady.
Umělá inteligence se prezentuje jako dvousečná zbraň: na jedné straně nenasytná poptávka po elektřině a vodě, která ohrožuje klimatické cíle, a na druhé straně bezprecedentní optimalizační kapacita schopná eliminovat neefektivitu v naší ekonomice. Klíčem bude přechod na stálé a čisté zdroje energie, jako je jaderná energie nebo pokročilé obnovitelné zdroje, a zároveň přepracování modelů tak, aby byly agilnější. V konečném důsledku však celková rovnováha naznačuje, že potenciální úspory, které může umělá inteligence společnosti přinést, daleko převyšují náklady na udržování provozu jejích serverů.
