Skrytá cena AI: Rastúce účty za energiu a dopady na spotrebiteľov

Rýchly rozvoj umelej inteligencie (AI) prináša neuveriteľné inovácie, ale má aj skryté náklady. Nové dátové centrá potrebné pre fungovanie ChatGPT, Gemini a ďalších AI nástrojov výrazne zvyšujú spotrebu energie a s ňou rastú aj účty za elektrinu – dokonca aj pre tých, ktorí AI priamo nepoužívajú. V tomto článku sa pozrieme na to, ako AI ovplyvňuje vaše účty, aké sú skutočné náklady a čo môžeme urobiť pre zníženie dopadu.

Prečo rastú ceny elektriny?

Rast cien elektriny je čiastočne spôsobený masívnym nárastom dátových centier, ktoré poháňajú AI. Tieto centrá vyžadujú obrovské množstvo energie na fungovanie a ich výstavba si vyžaduje rozsiahle investície do infraštruktúry. Navyše, presná kalkulácia energetickej náročnosti AI je zložitá kvôli neustále sa meniacej technológii a nedostatku transparentnosti zo strany veľkých technologických spoločností.

Kľúčové poznatky z videa:

• AI zvyšuje účty za energiu: Rastúce ceny elektriny sú čiastočne spôsobené AI, pretože nové dátové centrá spotrebovávajú obrovské množstvo energie.
• Platíte vy: Aj keď priamo nepoužívate AI, náklady na jej infraštruktúru sa prenášajú na užívateľov prostredníctvom vyšších účtov za elektrinu.
• Ťažké odhadnúť skutočné náklady: Presné stanovenie energetickej náročnosti AI je ťažké kvôli nedostatku transparentnosti a neustále sa meniacej technológii.
• Rozdiely v spotrebe energie: Trénovanie AI modelov vyžaduje oveľa viac energie ako ich následná prevádzka (tzv. inference).
• Regulačné problémy: Domáci zákazníci sú najviac ohrození, pretože regulácie v USA často uprednostňujú ziskové dátové centrá pred domácnosťami.
• Opatrenia spoločností: Niektoré spoločnosti ako Microsoft a Google sa snažia o udržateľnejšie riešenia, napríklad využívanie obnoviteľných zdrojov energie.

Energetická náročnosť AI: Fakty a čísla

Podľa informácií od spoločnosti Google spotrebuje typický prompt pre model Gemini približne 0,24 Wh (čo je ekvivalent 9 sekúnd televízneho vysielania). Avšak tieto údaje sú len orientačné a nemusia plne zodpovedať skutočnú spotrebu energie pri rôznych aplikáciách AI.

Dôležité je rozlišovať medzi trénovaním AI modelov a ich následným používaním (inference). Trénovanie vyžaduje obrovské množstvo výpočtového výkonu, a teda aj energie, zatiaľ čo inference je relatívne menej náročné. Hugging Face sa snaží o vytvorenie transparentného systému hodnotenia energetickej efektivity AI prostredníctvom tzv. Energy Scoreboard.

Riešenia a opatrenia: Čo môžeme urobiť?

Existuje niekoľko spôsobov, ako zmierniť dopad AI na naše účty za energiu a prispieť k udržateľnejším riešeniam:

• Demand Response: Posúvanie spotreby energie v priebehu dňa (tzv. demand response) môže pomôcť znížiť záťaž na sieť bez potreby budovania novej infraštruktúry.
• Microsoft's "Additionality" Approach: Microsoft sa snaží o kompenzáciu spotreby energie nových dátových centier investíciami do nových zdrojov obnoviteľnej energie.
• Google’s Algorithm for Renewable Alignment: Google využíva algoritmy na presúvanie výpočtových úloh na obdobia, kedy je dostupné väčšie množstvo obnoviteľnej energie.
• Legislatívne opatrenia: Napríklad zákon v Oregoni vyžaduje od veľkých spotrebiteľov energie (ako sú dátové centrá) zaplatenie podstatnej časti svojich očakávaných nákladov na energiu.

Zhrnutie a úvahy do budúcnosti

AI predstavuje revolučnú technológiu s obrovským potenciálom, ale jej rastúca energetická náročnosť si vyžaduje pozornosť a opatrenia. Zatiaľ čo spoločnosti ako Microsoft a Google pracujú na udržateľnejších riešeniach, je dôležité aj regulovať spotrebu energie dátových centier a podporovať efektívnejšie využívanie elektrickej siete. V budúcnosti sa môžeme dočkať ďalších inovácií v oblasti AI, ktoré znížia jej dopad na životné prostredie a pomôžu nám dosiahnuť udržateľnejšiu budúcnosť.

Dôležité odkazy:

• Undecided with Matt Ferrell-AI’s Secret Impact on Your Power Bill
• Google's report on Gemini energy usage (odkaz z videa, neoverený)

Približne 140 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.70 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.