Ishrana vodnih resursa veštačke inteligencije

Generativni modeli veštačke inteligencije (VI), poput ChatGPT-a, široko su poznati po visokoj potrošnji energije. Međutim, ono što mnogi ljudi ne znaju jeste ogromna količina vode potrebna za održavanje ovih modela VI. U nedavnim izveštajima o životnoj sredini, Microsoft i Google, dve vodeće kompanije u industriji generativne VI, prijavile su značajan porast potrošnje vode njihovih podatkovnih centara.

Prema Associated Press-u, potrošnja vode u Microsoftovom podatkovnom centru povećala se za 34% od 2021. do 2022. godine. Kompanija je potrošila više od 1,7 milijardi galona vode, dovoljno da se napuni preko 2.500 plivališta veličine olimpijskog bazena. Google je takođe prijavio porast potrošnje vode od 20% tokom istog perioda.

Porast potrošnje vode pretežno se pripisuje sve većoj popularnosti modela veštačke inteligencije. Shaolei Ren, naučnik sa Univerziteta u Kaliforniji u Riversajdu, objasnio je da većina povećanja potiče od porasta opterećenja veštačke inteligencije. Međutim, istakao je nedostatak svesti među ljudima o korišćenju resursa koji stoje iza ovih modela VI.

U skorom radu, Ren procenjuje da je GPT-3 model kompanije OpenAI, koji pokreće ChatGPT, potrošio preko 85.000 galona vode tokom obuke. Pored toga, svaka diskusija koja obuhvata 25 do 50 pitanja u ChatGPT-u verovatno je potrošila ekvivalent flaše vode od 500 mililitara. Ove procene uključuju i indirektnu potrošnju vode od strane elektrana koje snabdevaju podatkovne centre energijom.

Iako je ukupna potrošnja vode u Google-u porasla, njihov objekat u Oregonu održao je konstantnu potrošnju. Međutim, njihovi podatkovni centri u Council Bluffsu u saveznoj državi Ajova koriste više pitke vode od ostalih podatkovnih centara. Faktori poput lokacije, godišnjeg doba i tehnologije hlađenja utiču na količinu vode koju koriste podatkovni centri.

Podatkovni centri koriste masivne sisteme za hlađenje kako bi sprečili pregrevanje servera veštačke inteligencije, što doprinosi njihovoj značajnoj potrošnji vode. Većina podatkovnih centara oslanja se na sisteme za grejanje, ventilaciju i klimatizaciju (HVAC) ili hlađenje kulama, koje oboje zahtevaju velike količine vode. Neke čistije izvore energije, poput termoelektrana, takođe se oslanjaju na velike količine vode za hlađenje.

Iako alarmantni porast potrošnje vode može izazvati zabrinutost među ekolozima, važno je imati na umu da podatkovni centri često recikliraju vodu. Sa druge strane, potrošnja energije ostaje veći problem. Analitičar Holger Mueller istakao je da treba usmeriti pažnju na smanjenje potrošnje energije, a ne samo potrošnje vode.

I Microsoft i Google aktivno rade na smanjenju svojeg uticaja na energiju i vodu. Microsoft ima za cilj da do 2030. postane „pozitivan po pitanju vode“, obavezujući se da vrati više vode u okolinu nego što potroši. OpenAI takođe priznaje energetsku i vodenu zahtevnost obuke veštačke inteligencije i aktivno radi na poboljšanju efikasnosti.

Moguća rešenja za ovaj problem uključuju razvoj efikasnijih algoritama i hardvera kako bi se smanjili energetski zahtevi modela veštačke inteligencije. Microsoft takođe istražuje inovativne ideje, poput smeštanja podatkovnih centara u okean, gde se može koristiti okeanska voda za hlađenje. Potapanje objekta pod vodom takođe pomaže održavanju nižih temperatura, smanjujući opterećenje na sistemima za hlađenje.

Kao zaključak, potrošnja vode generativnih modela veštačke inteligencije predstavlja značajan problem zajedno sa potrošnjom energije. Povećana svest, istraživanje efikasnijih tehnologija i posvećenost održivosti ključni su faktori za ublažavanje ekološkog uticaja modela veštačke inteligencije.