A mesterséges intelligencia egyre nagyobb energia- és vízfogyasztóvá válik. Hogyan hat a neurális hálózatok növekedése az éghajlatra, milyen kockázatokat és lehetőségeket teremt ez a befektetők és a globális gazdaság számára.
A mesterséges intelligencia robbanásszerű növekedése és energiaigénye
Az AI számítási teljesítmény iránti kereslet az utóbbi években megugrott. Az olyan nyilvános neurális hálózatok elindításával, mint a ChatGPT 2022 végén, a világ vállalatai felgyorsultan vezetik be a mesterséges intelligencia modelleket, ami óriási adatok feldolgozási igényt támaszt. Iparági becslések szerint 2024-re a mesterséges intelligencia már a globális adatközpontok teljes energiafogyasztásának körülbelül 15-20%-át teheti ki. Az AI rendszerek működtetéséhez szükséges teljesítmény 2025-re elérheti a 23 GW-ot – ez összehasonlítható egy olyan ország, mint az Egyesült Királyság összes villamosenergia-fogyasztásával. Összehasonlításképpen ez a szám meghaladja a Bitcoin bányászás teljes energiafelhasználását, ami azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia a legenergiaigényesebb számítási formák közé tartozik.
Ez az exponenciális dinamika a technológiai cégek nagyszabású befektetéseivel van összefüggésben az infrastruktúrába: szinte minden héten új adatközpontok nyitnak meg, és néhány havonta speciális gépi tanulási chipek gyártása indul. Az ilyen infrastruktúra bővítése közvetlenül növeli az elektromos energiafogyasztást, amely szükséges a modern neurális hálózatokat kiszolgáló ezernyi szerver táplálásához és hűtéséhez.
Kibocsátások a világváros szintjén
Az ilyen magas energiafogyasztás elkerülhetetlenül jelentős üvegházhatást okozó gázkibocsátást von maga után, ha az energia részben fosszilis tüzelőanyagokból származik. Egy nemrégiben végzett kutatás szerint 2025-re a mesterséges intelligencia felelős lehet évente 32-80 millió tonna szén-dioxid (CO2) kibocsátásért. Ez ténylegesen az AI "szénlábnyomát" egész városok szintjére emeli: például New York éves kibocsátása körülbelül 50 millió tonna CO2. Először látható, hogy egy olyan technológia, amely eddig szigorúan digitálisnak tűnt, hasonló mértékű hatással van az éghajlatra, mint a nagy ipari szektorok.
Fontos megjegyezni, hogy ezek a becslések konzervatívnak számítanak. Főként a szerverek működtetéséhez szükséges villamosenergia termeléséből származó kibocsátásokat veszik figyelembe, míg az AI teljes életciklusa – a berendezések (szerverek, chipek) gyártásától az újrahasznosításig – további szénlábnyomot generál. Ha az AI töretlenül folytatódik, a vele kapcsolatos kibocsátások rendkívül gyorsan növekedni fognak. Ez bonyolítja a globális erőfeszítéseket az üvegházhatású gázok csökkentésére, és komoly kihívás elé állítja a technológiai cégeket: hogyan illeszthetik be a mesterséges intelligencia robbanásának növekedését a szén-dioxid-semleges kötelezettségvállalásaikba.
A neurális hálózatok vízlábnyoma
Egy másik rejtett erőforrás-igény a mesterséges intelligencia részéről a víz. Az adatközpontok óriási mennyiségű vizet fogyasztanak a szerverek és berendezések hűtésére: a párologtató hűtés és a légkondicionálás nem működhet vízforrások nélkül. A közvetlen fogyasztáson kívül jelentős vízmennyiség szükséges közvetve is – az erőművekben a turbinák és reaktorok hűtésére, amikor azt az elektromos energiát termelik, amelyet a számítási klaszterek elnyelnek. Szakértők becslése szerint a mesterséges intelligencia rendszerek 2025-ben akár 312-765 milliárd liter vizet is felhasználhatnak. Ez megegyezik az emberiség által évente elfogyasztott palackozott víz mennyiségével. Így a neurális hálózatok óriási vízlábnyomot formálnak, amely eddig gyakorlatilag észrevétlen volt a nagyközönség számára.
A hivatalos becslések gyakran nem tükrözik a teljes képet. Például a Nemzetközi Energiaügynökség körülbelül 560 milliárd liter vizet említett, amelyet az összes adatközpont felhasznál a világban 2023-ban, azonban ebbe a statisztikába nem tartozik bele az erőművek által felhasznált víz. A mesterséges intelligencia valós vízlábnyoma többször is meghaladhatja a hivatalos becsléseket. Az iparág legnagyobb szereplői egyelőre nem sietnek az adatok felfedésével: a Google nemrégiben közzétett jelentése a mesterséges intelligencia rendszeréről kifejezetten jelezte, hogy nem számolja bele a harmadik fél erőműveiben történt vízfogyasztást a metrikákba. Ez a megközelítés kritikát kap, mivel a víz jelentős része éppen a mesterséges intelligencia elektromos szükségleteinek kielégítésére fordítódik.
Már most is a vízfogyasztás mértéke aggodalmat kelt számos régióban. Az Egyesült Államok és Európa szárazabb területein a közösségek ellenzik az új adatközpontok építését, félve attól, hogy azok a helyi forrásokból ki fogják vonni a korlátozott vizet. Maguk a vállalatok is észlelik a saját szerverfarmjaik "szomját": a Microsoft értesítette, hogy 2022-ben globálisan 34%-kal (6,4 milliárd literre) nőtt az adatközpontjaik vízfogyasztása, amely jelentős mértékben az AI modellek tanításával kapcsolatos terhelés növekedésének volt tulajdonítható. Ezek a tények hangsúlyozzák, hogy a vízfaktor gyorsan elsődleges szerepet játszik a digitális infrastruktúra környezeti kockázatainak értékelésében.
A technológiai óriások átláthatósága
Párhuzamosan, de az AI energia- és vízfogyasztásával kapcsolatos adatok nyilvánosan elérhető információk nagyon korlátozottak. A nagy technológiai vállalatok (Big Tech) fenntarthatósági jelentéseikben általában összesített mutatókat közölnek a kibocsátásokról és a forrásokról, anélkül, hogy külön kiemelnék az AI-hoz kapcsolódó részesedést. Az adatközpontok működésének részletes információi – például mennyi energia vagy víz megy kifejezetten a neurális hálózatok számításaira – legtöbbször a vállalatokon belül maradnak. Szinte teljesen hiányzik a "környezetbarát" fogyasztásra vonatkozó információ, például a víz, amely az adatközpontok igényeihez szükséges villamos energia előállítása során használják.
Ennek eredményeként a kutatóknak és elemzőknek detektívszerűen kell dolgozniuk, hogy a töredékes adatok alapján újból összerakják a képet: a vállalati bemutatók foszlányait, az AI számára eladott szerver chipek számának becslését, az energiatársaságok adatait és egyéb közvetett mutatókat. Ez az átláthatatlanság megnehezíti az AI teljes ökológiai lábnyomának megértését. A szakértők szigorú információ-nyilvánossági szabványok bevezetését sürgetik: a vállalatoknak számot kell adniuk az adatközpontjaik energiafogyasztásáról és vízfelhasználásáról kulcsfontosságú területek, beleértve az AI-t. Az ilyen átláthatóság lehetővé tenné a társadalom és a befektetők számára, hogy objektíven értékeljék az új technológiák hatását, és ösztönözné az iparágat, hogy keresse az utakat a környezetre gyakorolt terhelés csökkentésére.
Környezetvédelmi kockázatok
Ha a jelenlegi tendenciák fenntartják magukat, az AI növekvő „étvágya” súlyosbíthatja a meglévő környezeti problémákat. További tízmillió tonna üvegházhatású gáz kibocsátása évente megnehezíti a Párizsi Megállapodás klímacéljainak teljesítését. A friss víz fogyasztása milliárd literben világszerte vízkészletek globális hiányos állapota mellett történik, amely várhatóan 56%-ra emelkedik 2030-ra. Más szavakkal, fenntarthatósági intézkedések nélkül az AI expanziója konfliktusba kerülhet a bolygó ökológiai korlátaival.
Ha semmit nem változtatunk, az ilyen tendenciák a következő negatív következményekhez vezethetnek:
- A globális felmelegedés felgyorsulása az üvegházhatást okozó gázok növekedése miatt.
- A friss víz hiányának fokozódása számos, amúgy is száraz területen.
- A terhelés növekedése az energiarendszerekre és a társadalmi-ökológiai konfliktusok növekedése a korlátozott erőforrások körül.
Már most is helyi közösségek és hatóságok reagálnak ezekre a kihívásokra. Egyes országokban korlátozásokat vezetnek be az "energiafaló" adatközpontok építésére, megkövetelik a víz újrahasználatának rendszereinek alkalmazását vagy a megújuló energia beszerzését. A szakértők rámutatnak arra, hogy drasztikus változások nélkül az AI ipara a tiszta digitális szférából a környezeti válságok forrásává válhat – a szárazságtól a klímavédelmi tervek meghiúsulásáig.
Befektetők nézőpontja: ESG-faktor
A mesterséges intelligencia gyors fejlődésének környezeti aspektusai egyre fontosabbá válnak a befektetők számára is. Abban az időszakban, amikor az ESG (környezetvédelmi, társadalmi és irányítási faktorok) elvek előtérbe kerülnek, a technológiák szén- és vízlábnyoma közvetlenül befolyásolja a cégek értékelését. A befektetők azt kérdezik maguktól: vajon a "zöld" politikai fordulat, amelyet vállalnak, nem eredményez-e megnövekedett költségeket az AI-ra építő cégek számára? Például a szigorúbb szén-dioxid-szabályozás vagy a vízfogyasztásra vonatkozó díjak bevezetése megnövelheti azoknak a vállalatoknak a költségeit, akiknek neurális hálózati szolgáltatásai sok energiát és vizet fogyasztanak.
Másrészt azok a vállalatok, amelyek már most befektetnek az AI környezeti hatásainak mérséklésébe, előnyhöz juthatnak. Az adatközpontok megújuló energiára való átállása, a chipek és szoftverek fejlesztése az energiahatékonyság növelése érdekében, valamint az újrahasználatra szánt vízrendszerek bevezetése csökkenti a kockázatokat és javítja a hírnevet. A piac értékeli a fenntarthatósági előrelépéseket: a világ szerte egyre több befektető építi be az ökológiai mutatókat az üzleti értékelési modelljeibe. Ezért a technológiai vezetők számára kiemelt kérdés, hogy hogyan továbbra is növeljék az AI kapacitását, miközben teljesítik a fenntarthatósággal kapcsolatos társadalmi elvárásokat? Akik megtalálják az egyensúlyt az innovációk és a természet iránti felelősség között, hosszú távon nyernek – mind imázs, mind üzleti érték tekintetében.
A fenntartható AI felé vezető út
A probléma nagysága ellenére az ipar lehetőséget kap arra, hogy a mesterséges intelligencia növekedését a fenntarthatóság irányába terelje. A világ technológiai vállalatai és kutatói már dolgoznak olyan megoldásokon, amelyek csökkenthetik az AI ökológiai lábnyomát anélkül, hogy megakadályoznák az innovációt. A kulcsfontosságú stratégiák közé tartoznak:
- Az AI modellek és berendezések energiahatékonyságának növelése. Optimalizált algoritmusok és speciális chipek (ASIC, TPU stb.) kifejlesztése, amelyek gépi tanulási feladatokat kevesebb energiafelhasználással végeznek el.
- Átállás tiszta energiaforrásokra. Megújuló forrásokból (napenergia, szélerő, víz- és atomenergia) származó villamosenergia használata az adatközpontok táplálására, hogy nullára csökkentsük az AI működése miatt keletkező szén-dioxid-kibocsátást. Számos IT-óriás már "zöld" szerződéseket köt, hogy tiszta energiát szerezzenek szükségleteik kielégítésére.
- A vízfogyasztás csökkentése és újrahasznosítása. Új hűtési rendszerek (folyékony, merítéses) bevezetése, amelyek lényegesen kevesebb vizet igényelnek, valamint a technikai víz újrahasználata. Adatközpontok helyének megválasztása a vízi helyzet figyelembevételével: előnyben részesítve a hideg éghajlattal rendelkező területeket vagy elegendő vízforrással rendelkező régiókat. Kutatások azt mutatják, hogy a tudatos helyválasztás és hűtési technológiák használata akár 70-85%-kal is csökkentheti az adatközpont víz- és szénlábnyomát.
- Átláthatóság és elszámoltathatóság. Kötelező monitoring és nyilatkozat bevezetése az AI-infrastruktúra energia- és vízfelhasználásáról. A nyilvános elszámoltathatóság ösztönzi a vállalatokat az erőforrások hatékonyabb kezelésére és lehetővé teszi a befektetők számára, hogy nyomon követhessék előrehaladásukat a környezet terhelésének csökkentésében.
- AI alkalmazása az erőforrások kezelésére. Párhuzamosan, de a mesterséges intelligencia segíthet a probléma megoldásában. A gépi tanulási algoritmusokat már használják a hűtés optimalizálására az adatközpontokban, a terhelések előrejelzésére és a feladatok olyan elosztására, amely minimalizálja a csúcs terheléseket a hálózatokon és növeli a szerverek kihasználtságát.
A következő néhány év kulcsfontosságú lesz a fenntarthatóság elveinek integrálásában a gyorsan növekvő AI területének középpontjába. Az ipar egy kereszteződésnél áll: vagy a hagyományos irányvonalat követi, kockáztatva, hogy környezeti korlátokkal ütközik, vagy a problémát új technológiák és üzleti modellek ösztönzésének eszközévé alakítja. Ha az átláthatóság, innovációk és a források iránti felelősség a mesterséges intelligencia stratégiák szerves részévé válik, akkor a "digitális értelem" a bolygó iránti gondoskodással együtt fejlődhet. Pontosan ezt az egyensúlyt várják a befektetők és a társadalom általában az új technológiai korszaktól.
