Скільки води “пожирає” штучний інтелект: правда про екологічний слід AI
Недавнє дослідження Pengfei Li, Shaolei Ren та їхніх колег із Каліфорнійського університету в Ріверсайді показало вражаючі цифри щодо використання води під час обробки запитів штучним інтелектом (ШІ). Для одного листа на 100 слів AI споживає близько 519 мілілітрів води, що можна порівняти з пляшкою звичайної води. І це враховує не лише пряму воду, що застосовується для охолодження серверів, а й непряму – ту, яка потрібна для виробництва електроенергії.
Але це лише початок: більшість користувачів ведуть не один лист, а розмови. Оцінка витрат води для тривалої бесіди, що складається із 10–50 обмінів повідомленнями, приблизно відповідає 500 мілілітрам, однак ця кількість зростає пропорційно довжині спілкування.
Чому ж ШІ “п’є” воду?
Уявіть собі серверні – це гігантські нагрівачі, які працюють безперервно. Найпотужніші графічні процесори (GPU), які виробляє Nvidia, витрачають від 300 до 700 ватт кожен, залежно від моделі. Під час тренування великих моделей одночасно активні десятки тисяч таких чіпів тижнями або навіть місяцями. І все це створює колосальне нагрівання.
Найпоширеніший спосіб охолодження – випаровувальне охолодження. Вода циркулює по трубах біля серверів, вбирає тепло, а потім частково випаровується, відводячи нагрів у повітря. В середньому близько 80% використовуваної води випаровується, а решта повертається у локальні водні системи, іноді тепліша та з хімічними залишками.
Нові AI-центричні дата-центри значно більші за попередні, з більшою щільністю обладнання і тепловою навантаженістю. Один гіпермасштабний AI-комплекс може споживати за день більше води, ніж усе місто на 10 тисяч мешканців.
Відео, яке варто побачити
Цей ролик показує, що обіцяли мегакорпорації в сфері технологій і як штучний інтелект насправді впливає на екологію.
Як це виглядає в цифрах
За даними звіту Google за 2024 рік, компанія використала приблизно 8,1 мільярда галонів води по всьому світу, причому 95% цієї кількості припадає на дата-центри. Це на 8% більше, ніж у 2023 році, а приріст кожного попереднього року теж був значним. Від 2021 до 2024 року Google майже подвоїла споживання води, і головною причиною вважають зростання навантаження на AI.
Microsoft демонструє схожу тенденцію, хоча і з меншими абсолютними числами: у 2022 році вони витратили 1,7 мільярда галонів – приріст на 34% за рік. Відомо, що тренування GPT-4 у 2022 році одне лише виснажило 11,5 та 13,4 мільйона галонів у липні і серпні відповідно. Згодом цей центр розширився до п’яти об’єктів загальним споживанням води в 68,5 мільйонів галонів щорічно.
Meta спожила близько 813 мільйонів галонів у 2023 році, також з більшим акцентом на дата-центри. Найбільший у світі хмарний гігант – Amazon – поки не оприлюднює загальних даних про водокористування.
Звіт Lawrence Berkeley National Laboratory за 2024 рік показує, що дата-центри США у 2023 році витратили близько 17,4 мільярда галонів води безпосередньо на охолодження. Непряме споживання – через електроенергію – у 12 разів більше і сягає 211 мільярдів галонів. Прогнозуєтьcя, що до 2028 року обсяги прямого споживання можуть подвоїтися або навіть учетверитися.
Звідки береться вода?
Дослідження Li і Ren прогнозує, що до 2027 року світові AI-навантження вимагатимуть від 4,2 до 6,6 мільярдів кубометрів води щороку. Для порівняння, це обсяги, що дорівнюють щорічному споживанню води в чотирьох Даніях або половині Великої Британії.
В основному, ця вода береться з регіонів, де вона вже в дефіциті. Відомо, що Microsoft у 2023 році майже 42% води споживала у зонах із гострим нестачем води, а у Google ця цифра дорівнює 15%. Ці показники з часом лише збільшуються.
Ось кілька тривожних прикладів:
- Google припинила проєкт дата-центру в Чилі через вплив на виснажений водоносний горизонт і тривалу посуху.
- У Мексиці, де планується 32 нові центри, через найгіршу за століття посуху постраждали понад 90% муніципалітетів, а Microsoft довелося отримати права на воду з дефіцитного місцевого джерела.
- В Уругваї Google планує центр, що використовуватиме воду на рівні денних потреб 55 тисяч жителів, у час найгіршої посухи за 70 років.
Схожа ситуація й в інших регіонах, зокрема в Арізоні (США) та Арагоні (Іспанія), де місцеві громади вже протистоять будівництву нових дата-центрів.
Що компанії приховують і чому
Офіційні звіти часто не розкривають повної правди про водний слід AI. Чому так?
- Відмінність між вилученням і реальним споживанням води: виведення води з системи та кількість води, що фактично випарувалася, можуть різнитися втричі, але зазвичай надається лише одна з цих цифр.
- Непряме споживання води: більшість корпорацій не враховують воду, використану для генерації електроенергії, хоча вона у 12 разів більша за пряме охолодження.
- Агреґовані vs локальні дані: загальні показники за компанію не говорять про локальні проблеми, наприклад, як дата-центр у зоні посухи впливає на конкретне місто.
Методологічні труднощі, конкуренція та побоювання щодо репутації – ось основні причини неповної відкритості. Однак науковці, використовуючи публічно доступні дані, вже можуть приблизно оцінити реальний масштаб проблеми.
Що відбувається далі?
Інфраструктура для обробки AI-запитів розростається з небаченою швидкістю – проєкти оцінюють у 5,2 трильйона доларів США до 2030 року. Її основа – це величезні промислові системи випаровувального охолодження, вкриті комп’ютерними серверами.
Хоч кожен окремий запит витрачає небагато води, у сукупності це колосальне навантаження на глобальні ресурси прісної води. За прогнозом ООН, до 2030 року близько чверті населення світу стикнеться з серйозним дефіцитом води. І те, як швидко AI-застосунки виведуть цю проблему на передній план, залежить від рішень, які приймають вже сьогодні – у корпораціях, урядах та місцевих спільнотах.
