Дослідження ООН: AI використовуватиме 9,3 трильйона літрів води до 2030 року, що еквівалентно потребам 1,3 мільярда людей

Дослідниця Інституту ООН з води, навколишнього середовища та здоров’я (UNU-INWEH) Miriam Aczel (головна авторка звіту) 7 червня попередила, що до 2030 року об’єкти інфраструктури дата-центрів, які працюють із системами ШІ, можуть щороку споживати 9,3 трлн літрів води — це відповідає базовим річним потребам у воді для 1,3 млрд населення країн Африки на південь від Сахари.

Три підтверджені оцінки ресурсів на 2030 рік

Згідно зі звітом UNU-INWEH, три ключові оцінки ресурсів такі: річне споживання води — 9,3 трлн літрів (еквівалент 1,3 млрд людей, які мають базові річні потреби у воді); споживання електроенергії — 945 ТВт·год; потреба в землі — понад 14 500 км² (включно з майданчиками, енергетичною інфраструктурою та ланцюгами постачання).

Професор кафедри обчислювальної інженерії Університету Каліфорнії в Ріверзайді Ren Shaolei (через англомовну версію The National Report) заявив: «Цей звіт є вчасним і важливим нагадуванням, що ШІ — це не лише моделі й алгоритми; він також має реальні фізичні та екологічні наслідки для дата-центрів, енергетичних систем, водопостачання, землекористування і ланцюгів постачання апаратного забезпечення».

Підтверджені механізми споживання ресурсів ШІ

Виведення (тобто щоденне використання, а не тренування) становить 80–90% від загального енергоспоживання ШІ, роблячи щоденне рутинне використання головним джерелом витрат ресурсів. ChatGPT щодня обробляє близько 2,5 млрд запитів; одне стандартне спілкування з чат-ботом споживає значно більше енергії, ніж просте завдання класифікації. Дослідник AI-Інституту в Квебеку Alex Hernandez зазначив, що наразі енергоспоживання систем ШІ все ще складно точно виміряти, що обмежує точність прогнозів.

Поширені запитання

Яка основа для розрахунку прогнозу на 9,3 трлн літрів води від UNU-INWEH?

Оцінки водокористування UNU-INWEH охоплюють два рівні: безпосереднє використання води системами охолодження дата-центрів (water footprint) та непряме водокористування, пов’язане з виробництвом електроенергії. У звіті споживання води з боку джерела електроенергії включено до розрахункової рамки, а не обмежено лише прямим споживанням води на майданчиках дата-центрів. Alex Hernandez зазначив, що дані про енергоспоживання самих AI-об’єктів нині все ще важко точно виміряти, тож у цій оцінці є внутрішня невизначеність.

Чому заходи зі скорочення викидів вуглецю призводять до зростання обсягу використання води більш ніж у 30 разів?

Відповідно до дослідження UNU-INWEH, переведення електроенергії для дата-центрів із вугілля на біоенергію є поширеним шляхом скорочення викидів вуглецю — це може зменшити викиди приблизно на 70%; однак вирощування біоенергетичних культур потребує значних обсягів поливної води та займає багато сільськогосподарських земель, що спричиняє зростання використання води більш ніж у 30 разів і збільшення обсягів землекористування приблизно у 100 разів. Aczel зазначила, що якщо брати лише вуглецеві викиди як мірило екологічного впливу, це може приховати ці «витрати» ресурсів — воду й землю.

Чи можуть більш ефективні моделі ШІ істотно зменшити споживання водних ресурсів?

У звіті UNU-INWEH згадано ризик «ефекту відскоку»: дешевший і ефективніший ШІ може зменшити ресурсоспоживання на одне використання, але зниження вартості зазвичай призводить до суттєвого зростання частоти використання, і зрештою загальне ресурсоспоживання може перевищити рівень, який був би до підвищення ефективності. Тому те, чи зможе підвищення ефективності моделей на макрорівні зменшити вплив ШІ на водні ресурси, залежить від того, як швидко зростатиме масштаб використання відносно того, наскільки збільшиться ефективність.