В центре внимания AI в этот день Земли: «ИИ в корне несовместим с экологической устойчивостью»

Генеративный ИИ является энергоемким, и способы, которыми его воздействие на окружающую среду может быть рассчитано, являются сложными. Рассмотрим последующее влияние генеративного ИИ на окружающую среду при изучении собственных целей устойчивого развития вашей компании.

Какие побочные эффекты не могут быть сразу видны, но могут оказать серьезное влияние? Когда происходит большая часть потребления энергии: во время тренировок или повседневного использования? На самом деле решают ли «более эффективные» модели ИИ какие -либо проблемы с устойчивостью?

Влияние генеративного ИИ на выработку электроэнергии, воды и качества воздуха

Влияние ИИ на загрязнение воздуха

В декабре 2024 года Калифорнийский университет, Риверсайд и Калифорнийский технологический институт подсчитали, что обучение Meta's Llama-3.1 создало такое же количество загрязнения воздуха, что и более 10 000 поездок по автомобилю между Лос-Анджелесом и Нью-Йорком.

По словам исследователей UC Riverside и Caltech, увеличенное загрязнение воздуха от резервных генераторов в центрах обработки данных, управляемых ИИ, вызвало региональные расходы на здравоохранение в области общественного здравоохранения примерно от 190 до 260 миллионов долларов в год.

Влияние ИИ на использование электроэнергии

В отчете 2024 года Международного энергетического агентства говорится, что одна подсказка CHATGPT использовала на 10 тераватт-часа больше электроэнергии в год, чем общее использование ежегодно для поиска Google.

Влияние ИИ на использование воды

Разделение большего количества электричества может потерпеть неудачу, которые уже борются с коммунальными услугами, что приведет к отключению или отключениям. Привлечение воды из уже подверженных засухе районов, таких как быстро развивающийся Феникс, Аризона или пустыни Калифорнии, может вызвать потерю среды обитания и лесные пожары.

Смотрите: отправка одного электронного письма с CHATGPT является эквивалентом потребления одной бутылки воды

Потребляет ли обучение или повседневное использование ИИ больше ресурсов?

«Обучение-это трудоемкий и энергоемкий процесс»,-написал IEA в своем специальном отчете IEA в 2025 году Energy и AI World Energy Outlook. Один графический процессор типа, подходящего для обучения ИИ, привлекает столько электроэнергии, сколько тостер по максимальному рейтингу энергосбережения. Агентство подсчитано, что потребовалось 42,4 часа Gigawatt, чтобы обучить GPT-4 Openai, что эквивалентно ежедневному использованию электроэнергии домохозяйства 28 500 домохозяйств в продвинутой экономике.

А как насчет повседневного использования? Размер запроса, размер модели, степень шкализации времени вывода и больше факторов, которые электроэнергии используют модель ИИ на стадии использования вывода, для анализа подсказок. Эти факторы и отсутствие данных, касающихся размера и реализации моделей AI потребителя, означают, что воздействие на окружающую среду очень трудно измерить. Тем не менее, генеративный ИИ, несомненно, привлекает больше мощности, чем обычные вычисления.

«Фаза вывода (также этап оперативной фазы) уже отвечал за большинство (60%) затрат на энергоноситель AI в Google даже до того, как произошло массовое принятие генеративных приложений ИИ (2019-2021)»,-написал Алекс де Врис, основатель исследовательского блога Digiconomist и индекс потребления энергии Биткойн, по электронной почте в TechRepublic. «Несмотря на то, что у нас нет точных чисел, массовое внедрение приложений искусственного интеллекта будет еще больше увеличить вес фазы вывода (/операционного)».

Между тем, модели ИИ продолжают расширяться. «Увеличение размера модели (параметры) приведет к повышению производительности, но увеличит использование энергии как обучения, так и вывода», - сказал Де Врис.

Скачать: этот Greentech Quick Glossary от TechRepublic Premium

DeepSeek утверждал, что более энергоэффективен, но это сложно

Модели ИИ DeepSeek были хвалили за то, что они достигли столько же, сколько и их основные конкуренты, не потребляя столько энергии и по более низкой цене; Однако реальность сложнее.

Подход DeepSeek Mix-Of Experts снижает затраты, обрабатывая отношения между концепциями партий. Это не требует столько вычислительной мощности или потребления столько энергии во время обучения. IEA обнаружил, что повседневное использование метода масштабирования времени вывода, используемого DeepSeek-R1, потребляет значительное количество электроэнергии. Как правило, большие модели вывода потребляют большую часть электричества. Обучение менее требовательно, но использование более требовательно, согласно MIT Technology Review.

«Модель DeepSeek-R1 и Openai O1 значительно более энергетическая, чем другие крупные языковые модели»,-написал IEA в отчете «Энергия» и AI 2025 года.

IEA также указал на «эффект отскока», где повышенная эффективность продукта приводит к тому, что его применяет больше пользователей; В результате продукт продолжает потреблять больше ресурсов.

Может ли ИИ компенсировать ресурсы, которые он потребляет?

Технологические компании по -прежнему любят представлять себя хорошими управляющими. Google получает энергетические сертификаты по всему миру, включая подписание договора центра обработки данных, нейтрального климата в Европе. Microsoft, которая увидела аналогичное увеличение использования воды и электроэнергии в своем отчете о устойчивом развитии 2024 года, рассматривает возможность повторного открытия атомной электростанции на острове Трех миль в Пенсильвании для обеспечения своих центров обработки данных ИИ.

См.: Пролиферация ИИ создало устойчивый бум в центрах обработки данных и связанной с ним инфраструктуры.

Сторонники ИИ могут утверждать, что его преимущества перевешивают риски. Генеративный ИИ может использоваться в проектах по устойчивому развитию. ИИ может помочь прочесывать огромные наборы информации об выбросах углерода или выбросах парниковых газов. Кроме того, компании ИИ постоянно работают над повышением эффективности своих моделей. Но то, что «эффективность» на самом деле означает, всегда кажется, что улова.

«Есть несколько узких мест (например, емкость сетки), которые могут сдерживать рост ИИ и его энергетического спроса», - сказал Де Врис. «Это трудно предсказать, также учитывая, что невозможно предсказать будущий спрос на ИИ (например, шумиха ИИ может в определенной степени исчезнуть), но любая надежда на ограничение потребности в области власти ИИ поступает из -за экологической устойчивости».

Тогда есть вопрос о том, насколько далеко следует подсчитать влияние AI в цепочке поставок. «Косвенные выбросы от потребления электроэнергии являются наиболее значимым компонентом выбросов из производства аппаратного обеспечения [полупроводников», - говорится в отчете IEA в отчете Energy и AI.

Стоимость оборудования и его использование снизились, поскольку компании лучше понимают потребности генеративного ИИ и поворачивая продукты, ориентированные на него.

«На уровне аппаратного обеспечения расходы снижались на 30% в год, в то время как энергоэффективность повышалась на 40% каждый год», - говорится в отчете AI Index в Стэнфордском университете.

Скачать: это ИТ -центр данных Data Center Green Energy Policy от TechRepublic Premium

Подумайте, как генеративный ИИ влияет на экологические цели вашего бизнеса

Генеративный ИИ становится мейнстримом. Копилот Microsoft включен по умолчанию в некоторых ПК; Производители смартфонов с нетерпением добавляют видео и помощники редактирования видео; И Google выдает свою продвинутую модель Близнецов бесплатно студентам.

Технологические компании, которые устанавливают многообещающие цели устойчивости, может быть трудно достичь своих целей, когда они производят и используют генеративные продукты искусственного интеллекта.

«ИИ может оказать существенное влияние на отчеты ESG, а также способность заинтересованных компаний достичь своих собственных климатических целей», - сказал Де Врис.

Скачать: эта настраиваемая экологическая политика от TechRepublic Premium

Согласно экологическому отчету Google 2024 года, центры обработки данных технологического гиганта потребляли на 17% больше воды, чем в 2023 году. Google объяснил это «расширением продуктов и услуг ИИ» и отметил «аналогичный рост использования электроэнергии». Google Центра обработки обработки обработки данных и использование воды и использование воды увеличилось.

«По мере ускорения усыновления искусственного интеллекта лидеры ИТ все чаще осознают, что умные устройства не связаны напрямую с более эффективным энергопотреблением», - сказал Дэн Рут, глава глобальных стратегических альянсов в ClickShare. «Spike in Compute Demond от инструментов искусственного интеллекта означает, что ИТ -отделы должны искать возможности смещения в других местах их стека».

Как отметило Международное энергетическое агентство в своем отчете о электроэнергии за 2024 год, как источник электроэнергии, так и инфраструктура необходимо учитывать, если мир должен соответствовать энергетическим требованиям ИИ.

«Вы можете сделать/сохранить модели немного меньше, чтобы уменьшить их потребности в энергии, но это также означает, что вы должны быть готовы пожертвовать производительностью», - сказал Де Врис.