Едно барање до ChatGPT преку моделот GPT-4 троши околу 0,43 Wh електрична енергија, што за 700 милиони барања дневно претставува годишна потрошувачка на енергија еквивалентна на потрошувачката на 35.000 американски домаќинства, количина на вода за пиење доволна за потребите на 1,2 милиони луѓе, а емисиите на јаглерод диоксидот би ги неутрализирала шума со големина на Чикаго.
Секоја интеракција со ChatGPT се заснова на огромна физичка инфраструктура: сервери кои ја исфрлаат електричната енергија, системи за ладење што трошат вода, чипови направени од ретки метали, бакарни кабли и силициумски плочи кои ги поврзуваат сите овие процеси во една мрежа, според најновото издание на билтенот за макроекономска анализа и трендови (MAT), енергија и анализа на глобално ниво за вода „AI“.
Парадоксално, вештачката интелигенција е и најголемиот потрошувач и најголемата надеж на енергетската транзиција, изјави авторката на анализата Катарина Станчиќ.
Додека системите за вештачка интелигенција лапаат огромни количини електрична енергија, тие исто така нудат алатки кои можат да помогнат да се користи таа енергија порационално.
Веќе денес, алгоритмите оптимизирани за енергетските мрежи можат точно да го предвидат производството од ветер и сончева светлина, да ги балансираат флуктуациите на потрошувачката во реално време, па дури и автоматски да го пренасочат вишокот енергија таму каде што е најпотребно.
Во индустријата, вештачката интелигенција ги анализира процесите на греење, ладење и транспорт за да ги намали загубите, додека во градовите се користи за управување со сообраќајот, осветлувањето и јавните згради, создавајќи ги првите контури на „паметна енергетска инфраструктура“.
Постојат и креативни решенија кои се обидуваат да го намалат еколошкиот отпечаток на самите центри за податоци.
Во Хелсинки и Стокхолм, топлината генерирана од работењето на серверот се пренасочува во системите за централно греење и се користи за загревање на станбени згради.
Во Исланд, каде што ладењето е природно олеснето од климата, енергијата се добива речиси целосно од геотермални извори, така што центрите за податоци таму функционираат како дел од затворена енергетска јамка.
Со други зборови, вештачката интелигенција може да стане дел од решението, а не само дел од проблемот.
Меѓутоа, со секој бран на техничка ефикасност во историјата доаѓаше истиот феномен што економистите го нарекуваат парадокс на Џевонс: колку нешто е поефикасно, толку повеќе го користиме.
Како што моторите станаа поекономични, автомобилите станаа почести. Како што компјутерите станаа подостапни, бројот на корисници експлодираше.
Истото сега се случува и со вештачката интелигенција – новите чипови, како што се серијата Nvidia Blackwell или TPU процесорите на Google, вршат повеќе операции од кога било досега, но ова само ја отвора вратата за уште повеќе апликации, корисници и пазари.
Резултатот е контрадикторен: системот станува „попаметен“, но вкупните трошоци за енергија и ресурси продолжуваат да растат.
Проценките на Меѓународната агенција за енергија (ИЕА) покажуваат дека центрите за податоци трошат околу 1,5 отсто од светската електрична енергија, што е еднакво на потрошувачката на цела Велика Британија.
Само мал дел од таа енергија оди директно на ВИ денес, но тој удел расте експоненцијално.
До крајот на деценијата, побарувачката за електрична енергија во центрите за податоци би можела да се удвои, најмногу благодарение на вештачката интелигенција.