Datová centra, kde se trénuje umělá inteligence, spotřebovávají enormní množství elektřiny a také vody a půdy. Co s tím? Stavět je v místech, kde se energie vyrábí ekologicky. Zvýšení efektivity AI zřejmě nepomůže, protože o to více ji budou lidé používat. Přesto se člověk nemusí cítit provinile z toho, že použil třeba ChatGPT. Neměl by jej ale používat pro triviální úkoly, na které stačí mnohem úspornější běžný vyhledávač.

Umělá inteligence je vítaný pomocník, ale také stále větší žrout planetárních zdrojů. Globální datová centra, která slouží mimo jiné k tréninku AI, budou v roce 2030 spotřebovávat 945 terawatthodin elektřiny ročně. To je téměř třikrát víc, než činí celková roční spotřeba elektřiny Pákistánu, Bangladéše a Nigérie – tedy zemí, v nichž žije dohromady více než 650 milionů lidí.

Vyplývá to z nové studie Univerzity OSN publikované letos. Kromě enormní spotřeby elektřiny vědci varují i před extrémní produkcí emisí, obrovskou spotřebou vody a záborem půdy. Datová centra budou na své chlazení potřebovat tolik vody jako 1,3 miliardy lidí. Zaberou také nejméně 14 500 čtverečních kilometrů půdy, což je zhruba dvojnásobek rozlohy oblasti Jakarty, kde žije více než 32 milionů lidí.

Zpráva, kterou letos v červnu vydal Institut pro vodu, životní prostředí a zdraví při Univerzitě OSN, je zatím nejrozsáhlejší analýzou toho, jaký dopad bude mít rozvoj umělé inteligence na přírodu.

Ne útok, ale výzva

„Tato zpráva není útokem na umělou inteligenci, tedy technologickou transformaci, která zlepšuje životy miliard lidí po celém světě,“ říká profesor Kaveh Madani, který výzkum vedl. „Je to výzva k jejímu zodpovědnému využívání a k proaktivnímu řešení jejích nezamýšlených dopadů, aby se stala udržitelnou a spravedlivou,“ dodal Madani.

Podle této zprávy až dosud lidstvo dělalo chybu – při posuzování dopadů AI na životní prostředí se vědci zbytečně soustředili na jediný aspekt – uhlíkové emise. Ty jsou ale jen jedním z problémů; provoz umělé inteligence je totiž také spojen se spotřebou vody – na chlazení datových center i výrobu elektřiny. Také infrastruktura spojená s centry pohlcuje stále větší množství půdy. Kombinace těchto tří faktorů je podle vědců tím opravdovým environmentálním dopadem AI na svět.

Nutno ovšem doplnit, že projekce se vztahuje na celý sektor datových center, nejen na ta AI. „Dnes tvoří AI jen zhruba pětinu té spotřeby, do roku 2030 to budou možná dvě pětiny. Zbytek je cloud, streamování, firemní IT, různé další systémy jako banky, telekomunikační sítě a podobně,“ připomíná Jan Romportl, kybernetik, AI expert a šéf startupu Elin.ai.

AI a snížení emisí

Lukáš Benzl, ředitel České asociace umělé inteligence, výstupy ze zprávy bere vážně. „Ta čísla bych určitě nebagatelizoval. Současně bych ale z této studie nevyvozoval, že máme vývoj AI zastavit. Ostatně ani její autoři to netvrdí,“ říká Benzl a připomíná, že AI může být životnímu prostředí na Zemi prospěšná. Může totiž pomáhat optimalizovat energetické sítě, průmysl, dopravu, spotřebu energie nebo klimatické modelování. „Mezinárodní energetická agentura dokonce odhaduje, že široké nasazení již existujících AI aplikací by do roku 2035 mohlo přinést snížení emisí odpovídající přibližně pěti procentům dnešních energetických emisí,“ cituje Benzl.

Jan Romportl připomíná, že otázka, kterou se nyní má lidstvo zabývat, nezní: „Vyplatí se AI dál rozvíjet?“, ale spíše: „Kde se datová centra postaví a čím se budou napájet?“ „Budoucí přínosy AI jsou totiž zcela zásadní, například při řešení všech dalších problémů, kterým jako lidstvo čelíme – tedy i při adaptaci na globální klimatické změny. A tu už bez AI nezvládneme. Stejně jako další pokroky v lékařství či ve všech dalších oblastech,“ podtrhuje Romportl.

Jak ovšem ekologickou náročnost datových center snížit? Oslovení experti se shodují, že jeden zázračný recept neexistuje, ale už dnes zná lidstvo překvapivě hodně konkrétních kroků. „Je důležité, že část řešení neleží na uživateli, ale přímo na výrobcích modelů a provozovatelích infrastruktury. Jde například o efektivnější trénink nebo menší specializované modely, efektivnější čipy nebo provoz přímo na zařízení. Druhou oblastí jsou samotná datová centra – od využití odpadního tepla až po chlazení,“ dává příklady Benzl.

Zajímavý příklad úspornějšího využití AI vzniká nyní i v Česku. Startup BottleCap AI se zaměřuje na radikální zvyšování efektivity velkých jazykových modelů.

Jevonsův paradox

Efektivita AI však sama o sobě problém nevyřeší. Například Google snížil spotřebu na jeden dotaz Gemini na jednu třicetinu během jediného roku, a přesto jeho celkové emise dál rostou. „Levnější počítání znamená víc počítání. Říká se tomu Jevonsův paradox a vidíme ho úplně všude už od 19. století,“ říká Romportl.

Co však rozhoduje, je uhlíková a vodní náročnost elektřiny, nikoli chování uživatelů. „Stejná výpočetní zátěž na čisté energetické síti má z hlediska životního prostředí zhruba desetinovou stopu. Všechno ostatní je druhořadé,“ je přesvědčen Romportl. Pomohlo by tedy datová centra provozovat v zemích, kde je výroba elektřiny nejekologičtější.

V Česku se staví velká centra

Datová centra nejsou automaticky jen pro AI. Obsahují také cloud, webové služby, streamování, bankovní systémy… Teprve konkrétní hardware a obsah práce určují, jak velká část výkonu slouží umělé inteligenci. „Globálně je infrastruktura mimořádně koncentrovaná. Téměř polovina všech datových center se nachází v USA,“ podotýká Benzl.

V Evropě se centra staví hlavně v Irsku, Nizozemsku, severských zemích a v okolí Frankfurtu. Irsko je ale extrém: datová centra tam spotřebovala přes pětinu veškeré elektřiny v zemi a provozovatel sítě proto zastavil připojování nových projektů v okolí Dublinu až do roku 2028.

V Česku provozují několik lokalit České Radiokomunikace – u Prahy nyní staví Prague Gateway DC. Firma MasterDC staví AI datové centrum v Kanicích u Brna. V Ostravě letos odstartovala Czech AI Factory při IT4Innovations, což je český uzel evropské sítě AI Factories.

„V Česku máme komerční datová centra hlavně kolem Prahy, ale to je klasický hosting a cloud, ne trénink AI modelů. Reálně tady ale žádná zásadní AI výpočetní centra nejsou a ani nikdy nebudou – hlavně z důvodu nedostatku energie. Prostě v Česku nemáme dostatečné zdroje energie, abychom mohli do této hry vstoupit. To nezmění ani případná AI Gigafactory – i kdyby vznikla, z globálního hlediska by stejně byla jen miniaturním příspěvkem,“ míní Romportl.

Kde je zátěž?

Z toho plyne podstatná věc: když si Čech něco napíše do ChatGPT, elektřina a voda se spotřebují ve Virginii nebo v Irsku. „To je samozřejmě nerovnost, kterou zpráva OSN popisuje. Zátěž nesou lidé jinde než tam, kde AI přináší užitek. To nicméně platí asi úplně o všech energetických zdrojích a komoditách, které jako lidstvo využíváme,“ vysvětluje Romportl.

Mají se tedy lidé cítit provinile, když často využívají služby AI? Podle Romportla nikoli. Špatné svědomí z jednotlivých dotazů není dobré mentální nastavení. Jeden textový dotaz do Gemini totiž odpovídá zhruba jen devíti sekundám sledování televize. „Změnilo se ale to, jak se AI používá: jeden běh takzvaného AI agenta, který sám plánuje a pracuje v desítkách kroků, spotřebuje řádově stokrát víc než jeden dotaz na neagentickou AI. Takže rozumná rada nezní ‚ptejte se míň‘, ale ‚neposílejte triviální úkoly největšímu modelu a nepouštějte agenty na hlouposti‘,“ doporučuje Romportl.

Foto: Daniel Dočekal, ilustrace (Midjourney)