ШІ і екологія: скільки шкоди природі завдають сервери штучного інтелекту?

Сучасний штучний інтелект — це не лише потужний інструмент для вирішення найрізноманітніших завдань, а й великий споживач енергії. Під капотом технологій на кшталт ChatGPT від OpenAI, Claude від Anthropic, Gemini від Google DeepMind, Copilot від Microsoft та багатьох інших ховаються дата-центри з тисячами серверів, які працюють цілодобово. Вони споживають гігантські обсяги електроенергії та справляють помітний вплив на довкілля.

Щоб натренувати одну таку модель, потрібно обробити мільярди текстових та візуальних даних, що потребує тисячі чи навіть десятки тисяч графічних процесорів (GPU). Це споживає сотні мегават-годин електроенергії — обсяги, порівнянні зі споживанням цілого міста. Наприклад, тренування GPT-3 оцінювали приблизно в 300–600 тонн вуглекислого газу (CO₂). Для новітніх моделей, таких як GPT-4 або Gemini Ultra, цифри можуть бути ще вищими через ускладнені архітектури та обробку мультимодальних даних (тексти + зображення + відео).

Але на цьому екологічний вплив не закінчується. Сервери працюють цілодобово, обслуговуючи сотні мільйонів користувачів по всьому світу. Щоденні запити — від банального «яка погода?» до генерації складних текстів, зображень чи коду — акумулюють тисячі мегават-годин споживаної електроенергії щороку. І хоча провідні компанії (Microsoft, Google, Amazon, NVIDIA) активно декларують перехід на «зелену» енергію, значна частина електроенергії досі виробляється з вугілля, газу та нафти.

Ще одна проблема — виробництво обладнання. Для серверів ШІ потрібні потужні графічні процесори, наприклад NVIDIA A100 чи H100, які виготовляють із рідкоземельних металів. Видобуток цих матеріалів призводить до значного забруднення води та ґрунтів, вирубки лісів і деградації екосистем у країнах, де їх видобувають. Це створює додатковий екологічний тиск, який споживачі зазвичай не бачать.

Водночас охолодження дата-центрів вимагає ще й водних ресурсів. Для підтримки нормальної температури серверів щорічно використовують тисячі кубометрів води, що може виснажувати запаси прісної води, особливо у посушливих регіонах.

Щоб зменшити негативний вплив, технологічні компанії дедалі частіше переходять на відновлювану енергію (сонце, вітер) та впроваджують більш енергоефективні алгоритми й архітектури моделей. OpenAI, Microsoft, Google та інші гіганти ставлять собі за мету стати вуглецево-нейтральними або навіть вуглецево-негативними у найближчі десятиліття. Але досягти цього непросто, і поки що кожен запит до ШІ — від найпростішої відповіді до складного коду — супроводжується реальними викидами вуглецю та споживанням енергії.

Тож, користуючись перевагами штучного інтелекту, варто пам’ятати, що ми також маємо відповідальність — як суспільство та як споживачі. Без значних інвестицій у «зелені» технології та енергоефективність ШІ ризикує стати не лише корисним інструментом, а й додатковим фактором забруднення планети.

Більше новин читайте на GreenPost.