Отчет Capgemini показывает, что почти половина предприятий ослабляют цели устойчивого развития из-за спроса на генеративный ИИ

Согласно новому отчету Capgemini, компании скорее сократят свои обязательства по устойчивому развитию, чем упустят возможность воспользоваться преимуществами генеративного искусственного интеллекта. Из тех, кто внедряет технологию в большинстве или во всех функциях, 47% «пришлось пересмотреть» свои первоначальные экологические цели.

В июле Google подверглась критике после того, как ее ежегодный экологический отчет показал, что ее выбросы увеличились на 48% за четыре года благодаря расширению ее центров обработки данных для поддержки разработок ИИ. Компания также заявила, что ее цель достичь нулевых выбросов во всех ее операциях и цепочке создания стоимости к 2030 году теперь «чрезвычайно амбициозна» и «потребует (Google) преодоления значительной неопределенности».

Для «Разработки устойчивого GenAI» исследовательский институт Capgemini опросил руководителей 2000 крупных организаций по всему миру, которые уже работали с GenAI. Почти половина (47%) заявили, что выбросы парниковых газов их организаций увеличились за последний год в среднем на 6%, и аналогичная доля (48%) связала рост с использованием ими ИИ.

Генеративный ИИ требует значительного количества энергии и воды

GenAI оказывает агрессивное воздействие на окружающую среду. Графические процессоры, являющиеся основой работы технологии, требуют редкоземельных металлов, которые необходимо добывать, выделяя парниковые газы. Аппаратное обеспечение, лежащее в основе, также требует частых обновлений, и исследования показывают, что к 2030 году это может привести к образованию до пяти миллионов тонн электронных отходов.

По оценкам, к 2030 году центры обработки данных будут отвечать за 4% мирового спроса на электроэнергию, что будет обусловлено, по крайней мере частично, ИИ. Обучение OpenAI GPT-4 с 1,76 триллионами параметров потребляло количество энергии, эквивалентное годовому потреблению энергии пятью тысячами домохозяйств США. Это даже не включает электроэнергию, необходимую для вывода, когда ИИ генерирует выходные данные на основе новых данных.

Значительное количество воды также требуется для охлаждения серверов. Выполнение вывода от 10 до 50 запросов на большой языковой модели использует около 500 мл воды.

СМ.: Отправка одного электронного письма с помощью ChatGPT эквивалентна потреблению одной бутылки воды

ЕС поставил перед собой высокую цель — сократить выбросы парниковых газов в регионе к 2030 году по крайней мере на 11,7% ниже, чем прогнозировалось в начале десятилетия. Однако, по прогнозам, спрос на битовые амбары в Европе за это время утроится, увеличив их долю в общем энергетическом спросе региона на 3% и отодвинув эту цель достижимой.

Предприятия могут не знать или даже не беспокоиться о выбросах, связанных с использованием ИИ.

По данным Capgemini, сейчас многие компании используют ИИ, причем 80% увеличили свои инвестиции в него с 2023 года. Почти четверть сейчас интегрируют генеративный ИИ в некоторые или большинство своих локаций или функций, по сравнению с 6% в 2023 году.

СМОТРЕТЬ: 31% организаций, использующих генеративный ИИ, просят его писать код

Однако в новом отчете подчеркивается, что осведомленность о потребностях ИИ в электроэнергии и воде неоднородна. Только 38% опрошенных руководителей утверждают, что знают о влиянии GenAI на окружающую среду, которое они используют, а 12% говорят, что их компании измеряют свой след.

Из опрошенных, которые знают о влиянии, 51% говорят, что использование ИИ является одной из основных причин роста выбросов их организации. Они также ожидают, что это увеличит долю их выбросов, которые происходят от внутренних операций, в течение следующих двух лет на 2,2%.

Отсутствие мониторинга компаниями воздействия на окружающую среду их использования GenAI связано не с недостатком усилий. Почти три четверти (74%) опрошенных заявили, что это сложно из-за ограниченной прозрачности со стороны гиперскейлеров и поставщиков моделей.

Отчет Uptime Institute показал, что менее половины владельцев и операторов центров обработки данных отслеживают такие показатели, как потребление возобновляемой энергии и использование воды. По данным The Guardian, выбросы центров обработки данных, принадлежащих Google, Microsoft, Meta и Apple, вероятно, будут примерно на 662% выше официально зарегистрированных. Во многом это связано с сертификатами возобновляемой энергии и схемами компенсации выбросов углерода, которые позволяют компаниям утверждать, что они используют возобновляемую энергию, когда на самом деле это не так.

СМ.: Нехватка электроэнергии тормозит рост центров обработки данных в Великобритании и Европе

С другой стороны, руководители могут не беспокоиться о влиянии использования ИИ на выбросы их компании. Только пятая часть респондентов опроса Capgemini отнесла воздействие на окружающую среду к пяти главным факторам при выборе или построении моделей GenAI.

53% руководителей назвали конкурентоспособность затрат одним из пяти главных соображений. Однако, по словам Сэмюэля Янга, менеджера по практике ИИ в исследовательской компании Energy Systems Catapult, это в корне связано с использованием энергии.

Он сказал: «При масштабном внедрении организации быстро становятся чувствительными к затратам на вывод. Поэтому у них есть стимул внедрять менее энергоемкие модели, которые могут снизить воздействие углерода».