Развитие искусственного интеллекта (ИИ) привело к трансформации отраслей, ускорению инноваций и внедрению в повседневную жизнь таких передовых инструментов, как ChatGPT. Но за дружелюбными интерфейсами и полезными предложениями скрывается часто игнорируемое экологическое последствие —потребление воды. По мере того, как системы искусственного интеллекта распространяются по всему миру, водный след, связанный с питанием, охлаждением и обслуживанием этих систем, вызывает беспокойство по поводу устойчивости, использования ресурсов и долгосрочного здоровья окружающей среды.
Скрытая цена: Жажда воды для ИИ
ИИ не существует в вакууме. Любая модель ИИ — особенно такие крупные языковые модели, как ChatGPT — опирается на центры обработки данных, для функционирования которых требуется огромное количество энергии и воды. Эти высокопроизводительные серверы выделяют много тепла, которое необходимо регулировать с помощью систем охлаждения, в первую очередь водяного. Результат? Значительный забор воды из местных источников пресной воды, часто составляющий миллионы галлонов воды в год.
Например, данные об использовании воды компанией Google свидетельствуют о резком увеличении ее расхода с 2021 по 2022 год, причем большая часть этого расхода связана с рабочими нагрузками ИИ и разработкой генеративного ИИ. Аналогичным образом, ChatGPT от OpenAI, известный продукт генеративного ИИ, является частью более широкой экосистемы инструментов, которым требуется значительное количество воды просто для поддержания работоспособности.
Почему центры обработки данных потребляют так много воды
Чтобы понять, как ИИ потребляет воду, необходимо рассмотреть стоящую за ним инфраструктуру. Центры обработки данных, в которых работают современные инструменты ИИ, заполнены энергоемкими серверами. В процессе вычислений эти машины выделяют тепло, которое необходимо рассеивать. Обычно используются градирни, которые потребляют воду для поддержания оптимальной температуры в системах.
Эта вода не возвращается в окружающую среду в том же состоянии — она часто испаряется или теряется в результате утечек, что увеличивает водный след в разных регионах. Процесс использования воды для охлаждения является важным, но ресурсоемким, что вызывает тревогу в регионах, уже испытывающих нехватку воды или водный стресс.
О каком количестве воды идет речь?
Количество необходимой воды варьируется, но, по оценкам академических исследований, обучение большой модели ИИ, такой как ChatGPT, может потреблять воду, эквивалентную той, которая необходима для производства сотен пластиковых бутылок на один ответ на вопрос. По оценкам некоторых исследователей, крупные модели ИИ могут потреблять миллионы галлонов воды в год, если их развернуть в полном масштабе.
В отчете отмечается, что в период с 2021 по 2022 гг. использование ИИ в значительной степени способствовало росту потребности в воде в регионах США, где располагаются разработчики ИИ и облачные сервисы. Один запрос к генеративной системе ИИ может использовать несколько миллилитров воды, а при миллиардах запросов это приводит к огромным затратам энергии и воды.
Пересечение энергии и воды
Дело не только в воде —потребление энергии тесно связано с водопотреблением. Для работы центров обработки данных требуются не только киловатт-часы энергии, но и то, что потребление энергии косвенно приводит к дальнейшим потребностям в воде. Это называется косвенным водопотреблением, когда потребление энергии порождает спрос на воду через производство электроэнергии и системы охлаждения.
Многие электростанции, питающие центры обработки данных, сами являются водоемкими, что добавляет еще один слой к воздействию ИИ на окружающую среду. Эта динамика —потребление энергиии воды вместе — показывает, насколько сложным является использование ресурсов системами ИИ.
Углеродный и водный след искусственного интеллекта
В дискуссиях о влиянии ИИ на окружающую среду основное внимание часто уделяется углеродному следу, но теперь экологические издержки ИИ должны включать в себя использование воды в качестве ключевого показателя. Углеродные и водные затраты на обучение и развертывание моделей ИИ стали предметом серьезной озабоченности исследователей, разработчиков и активистов экологического движения.
Устойчивый ИИ означает не только сокращение выбросов углекислого газа, но и решение проблемы водного следа. Некоторые компании начали сообщать о потреблении энергии, но полная прозрачность в отношении забора, использования и эффективности использования воды остается ограниченной.
Глобальные последствия и перспективы на 2025 год
С вступлением в силу Закона об искусственном интеллекте в следующем году ожидается повышение прозрачности и ответственности за использование ресурсов. Разработчики ИИ, скорее всего, столкнутся с необходимостью отчитываться о своем углеродном и водном следе, а также внедрять технологии, снижающие потребление воды и повышающие ее эффективность.
Это особенно важно для регионов с ограниченными запасами воды. Запасы воды в мире не бесконечны. В странах, уже столкнувшихся с глобальной нехваткой воды, рост числа продуктов генеративного ИИ может привести к еще большей нагрузке на системы водоснабжения, если не будут приняты упреждающие меры.
Может ли ИИ стать более устойчивым?
Усилия уже предпринимаются. Некоторые цепочки поставок ИИ изучают способы перехода на возобновляемые источники энергии и системы охлаждения с замкнутым циклом, которые используют меньше воды. Другие оптимизируют энергоэффективность серверов, чтобы снизить потребление воды и энергии. Но эти решения требуют времени, инвестиций и скоординированной поддержки со стороны частного и государственного секторов.
Разработка ответственного ИИ также означает переосмысление того, что означает использование ресурсов в цифровом мире. Недостаточно создавать более быстрые модели — устойчивыйИИ должен учитывать, сколько воды расходуется на одну модель, сколько испаряется, и как ИИ может стать частью решения, а не просто проблемой.
Заключение: Переосмысление бума ИИ
Инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, меняют представление о том, как люди взаимодействуют с технологиями. Но они также потребляют воду, требуют значительных объемов воды и вносят свой вклад в растущее воздействие на окружающую среду. От литров воды на одну тренировку до миллионов галлонов воды в год для систем охлаждения— потребление воды ИИ заслуживает такого же пристального внимания, как и потребление энергии.
По мере того, как мы движемся к 2025 году, баланс между инновациями и устойчивостью имеет решающее значение. Вода — это драгоценный ресурс. Понимание и решение проблемы воздействия ИИ на окружающую среду — нетолько в плане выбросов, но и в плане использования воды —очень важно для построения по-настоящему интеллектуального и ответственного будущего.
