Чи замислювалися ви, скільки води витрачає штучний інтелект?
Чи знали ви, що більшість американців — цілих 75% — випивають у середньому лише 2,5 чашки води на день (приблизно 591 мл)? Це значно менше рекомендованої норми, тож три чверті людей, яких ви бачите щодня, можуть бути зневоднені. А тепер уявіть: штучний інтелект, наприклад ChatGPT, у якого немає потреб у воді для пиття, все ж «споживає» її у величезних обсягах.
Останні дослідження від Association for Computing Machinery (ACM) вказують, що один запит середнього розміру до GPT-3 потребує близько 500 мл води — це приблизно стільки ж, скільки у пляшці води на вашому столі. Під «середнім запитом» розуміють повідомлення обсягом близько 800 слів із відповіддю не більше 300 слів — уявіть, скільки слів витрачає система, коли ви просите штучний інтелект написати листа.
Попит на штучний інтелект не перестає зростати. Згідно з прогнозом McKinsey & Company до 2030 року корпорації витратять понад 5,2 трильйона доларів на будівництво нових дата-центрів, щоб задовольнити глобальні запити в галузі штучного інтелекту. Уже в 2023 році один дата-центр Google спожив понад 6,07 мільярдів галонів (приблизно 23 мільярди літрів) прісної води на системи охолодження. А з кожним новим дата-центром споживання води лише зростатиме.
Скільки води насправді потрібно для роботи штучного інтелекту?
Генеративні моделі штучного інтелекту вимагають значної кількості електроенергії. Хоча про енергоефективність і викиди парникових газів багато говорять, вживання води лишається темою менш помітною. За дослідженням ACM, американські дата-центри Microsoft під час навчання моделей AI спожили близько 185 тисяч галонів (приблизно 700 тисяч літрів) води на місці і в загальному – 1,4 мільйони галонів (5,4 мільйони літрів).
Щоб легше уявити: один мільйон галонів — це як понад 25 тисяч ванн. Дані центри вражають своїми масштабами — найбільші з них вміщують до 2,6 мільйона серверів. Всі ці пристрої потребують охолодження, яке часто забезпечується за допомогою води з місцевих джерел.
Навіть методи сухого охолодження не можуть повністю уникнути використання води, особливо коли зовнішня температура повітря висока або підвищена вологість. Незважаючи на те, що GPT-3 — це вже минуле, майбутні моделі можуть не зменшити споживання води через постійне збільшення попиту на AI.
Можна підсумувати, що попри стурбованість екологів, великий бізнес дедалі більше покладається на штучний інтелект, що стимулює зростання і водоспоживання дата-центрів.
Чи погіршується ситуація з водоспоживанням у AI-секторі?
На жаль, ситуація погіршується. Трохи дивує, що нові дата-центри штучного інтелекту часто будують у найзасушливіших регіонах США. Більше 500 майбутніх об’єктів «обживуть» райони, які вже постраждали від жорсткої посухи.
Наприклад, у Техасі прогнозують, що до 2040 року дата-центри можуть споживати близько 9% від загального водокористування штату. Це суттєве навантаження на місцеві джерела води, які й так перебувають під тиском через засухи.
Що пропонують дослідники для зменшення впливу AI на водні ресурси?
- Підвищити прозорість — відстежувати та звітувати про витрати води;
- Обирати для навчання AI моделі локації з кращими показниками водоекономії;
- Проводити інтенсивні розрахунки в години, більш ефективні для використання води.
Чи має це змінити щось для окремого користувача? Малоймовірно. Навіть відмова від однієї AI-пошти буде незначною у масштабах глобального користування, адже штучним інтелектом щодня користується понад мільярд людей. Тож індивідуальна дія практично не вплине на загальну тенденцію.
