Na seznam nenasytných žroutů energie přibyla AI
Umělá inteligence, která se prosazuje jako rostoucí a zásadní digitální trend, s sebou nese i riziko, že její masové rozšíření si vyžádá energetické nároky, které převyšují požadavky některých zemí.
Kromě diskuzí o potenciálních rizicích spojovaných s nekontrolovatelným rozvojem a razantním nárůstem schopností i aplikací umělé inteligence (AI), zřejmě skrývá tato technologie i další nezanedbatelný problém: vysokou spotřebu energie.
A podobně, jako byl před časem enormní nárůst energetických nároků při těžbě kryptoměn (odhady naznačují, že jen bitcoin by mohl každý rok emitovat stejné množství CO2 jako celý Nový Zéland), se tento problém projevuje stále zřetelněji i v oblasti AI. Její programy vyžadují k tréninku i běhu obrovské množství energie a rostoucí poptávka po aplikacích využívajících AI by mohla vést k tomu, že tato technologie bude spotřebovávat elektřinu v objemech odpovídajících napájení malé země. Odborníci už varují, že výpočetní výkon potřebný pro spuštění nezbytných algoritmů a procesů strojového učení by kvůli množství energie, kterou spotřebovává, mohl přispět i k nežádoucím klimatickým změnám.
Spotřeba jako menší stát
Ve své studii dokumentuje Alex de Vries ze Svobodné univerzity v Amsterdamu, že pokud by např. každé vyhledávání Google využívalo AI, spotřebovalo by za rok ekvivalentní množství elektřiny použité k napájení malé země, jako je Irsko. Tento zakladatel webových stránek Digiconomist, které odhalují nezamýšlené důsledky digitálních trendů, upozorňuje, že při pohledu na rostoucí poptávku po službách AI je velmi pravděpodobné, že s tím související spotřeba energie v nadcházejících letech výrazně vzroste.
Generativní AI používá každý den více lidí, přičemž mezi nejoblíbenější patří chatboti jako ChatGPT a nástroj pro vytváření obrázků Midjourney. Aby modely, na nichž jsou postaveny, vytvořily své výstupy, vyžadují proces strojového učení, kde jsou napájeny obrovským množstvím dat – a také energie. Například americká firma Hugging Face, zabývající se AI, uvedla, že její vícejazyčná textová generace AI spotřebovala během výcviku přibližně 433 MWh energie, což je dost pro celoroční napájení 40 průměrných domácností v USA.
Je AI opravdu potřeba všude?
Není to však jen trénink, který spotřebuje hodně energie. Efektivní AI znamená větší poptávku a De Vriesova analýza ukazuje, že když nástroj jako ChatGPT, generuje text na základě výzev, využívá značné množství výpočetního výkonu a tím i energie. Studie propočítává, že provoz ChatGPT by mohl stát 564 MWh elektřiny denně. Na základě dostupných údajů o spotřebě energie AI by např. Google, pokud by používal AI pro svých cca 9 mld. denních vyhledávání, potřeboval každý rok 29,2 TWh energie, tzn. ekvivalent roční spotřeby elektřiny Irska.
Ačkoli vývojáři pracují na zefektivnění svých nástrojů AI, de Vries upozorňuje, že to může vyústit ve fenomén známý jako Jevonsův paradox, kdy ve výsledku umožníme používat ještě více aplikací více lidem.
Přestože jím zmiňovaný scénář pravděpodobně nenastane v krátkodobém horizontu, je zřejmé, že kapacita pro zpracování poptávky po AI se bude zvyšovat. Na základě produkce serverů s umělou inteligencí Alex De Vries odhaduje, že do roku 2027 by se s tím související celosvětová spotřeba elektřiny mohla zvýšit o 85 až 134 TWh ročně, což by bylo srovnatelné s roční potřebou elektřiny v zemích jako Nizozemsko, Argentina či Švédsko.
Jak dokumentuje např. Bergur Thormundsson ve své studii na serveru Statista, spotřeba energie modelů AI při tréninku je značná, přičemž jak GPT-3 (původní vydání ChatGPT), tak Gopher spotřebovává hodně přes tisíc megawatthodin energie jen na trénink. Protože jde pouze o tréninkový model, je pravděpodobné, že spotřeba energie po celou dobu používání GPT-3 a dalších velkých jazykových modelů (LLM) je výrazně vyšší.
Značné je rovněž množství emisí CO2 z výcvikových LLM, přičemž GPT-3 produkuje téměř 500 tun CO2. Většina provozovatelů datových center by např. upřednostnila, aby klíčovou roli hrála jaderná energie, což je zdroj s výrazně nízkými emisemi.
AI dovede energii také spořit
Nicméně jsou tu i světlé aspekty. Například, i když trénink LLM vyžaduje velké množství energie, značné mohou být také energetické úspory dosažené pomocí AI. Jakýkoli model AI, který zdokonaluje procesy o minutu, může ušetřit hodiny na přepravě, litry paliva nebo desítky výpočtů a každý z těchto způsobů využívá také energii a součet energie ušetřené prostřednictvím LLM může výrazně převýšit její náklady na energii. Příkladem jsou mobilní operátoři, z nichž třetina očekává, že by AI mohla snížit spotřebu energie o 10–15 %, což vzhledem k tomu, že velká část světa používá mobilní telefony, představuje značnou úsporu energie.
Tomáš Machovský
Foto: Shutterstock, Statista
11
