Vodní stopa umělé inteligence: Náklady na udržitelnost velkých jazykových modelů

Artificial Intelligence (AI) se rychle rozšiřuje napříč odvětvími, podporován Velké jazykové modely (LLM) jako GPT-4, Claude a Gemini. Tyto modely vyžadují rozsáhlý výpočetní výkon, a to jak během trénování, tak i při běžném používání. Rostoucí závislost na těchto systémech vyvolala značné obavy ohledně jejich dopadu na životní prostředí.

Velká pozornost byla věnována Spotřeba energie umělé inteligence a emise uhlíku. Diskuse však často přehlíží spotřebu vody. Velké množství vody se používá k chlazení datových center. Voda se také nepřímo spotřebovává při výrobě energie a výpočetního hardwaru.

Rostoucí celosvětová poptávka po službách umělé inteligence zvyšuje tlak na již tak omezené zdroje sladké vody. Tento trend představuje výzvy k udržitelnosti, zejména v oblastech, které čelí nedostatku vody a rizikům souvisejícím s klimatem. Jasné pochopení vodní stopy umělé inteligence je nezbytné. Podporuje informovaná rozhodnutí pro odpovědný rozvoj a dlouhodobé plánování v oblasti životního prostředí.

Jak modely umělé inteligence spotřebovávají vodu

Provozování rozsáhlých systémů umělé inteligence vyžaduje nepřetržitý výpočet v datových centrech, která zpracovávají miliardy operací. Tento proces generuje značné množství tepla. Aby se zabránilo selhání hardwaru a udržel se optimální výkon, musí být teplo efektivně odváděno. Většina datových center k tomuto účelu používá odpařovací chladicí systémy. Tyto systémy jsou silně závislé na sladké vodě. Velká část vody se během chlazení odpařuje a nelze ji znovu použít. V důsledku toho vede proces k vysoké úrovni odběru a spotřeby vody.

Výzkumníci nedávno začali měřit dopad tréninku s umělou inteligencí na vodu. Studie z roku 2023, kterou provedly týmy na UC Riverside a UT Arlington Odhaduje se, že trénování jednoho velkého modelu spotřebuje více než 700,000 370 litrů čisté vody. To je zhruba množství potřebné k výrobě XNUMX vozů BMW. To ukazuje, kolik vody se spotřebuje v raných fázích vývoje pokročilé umělé inteligence.

Spotřeba vody pokračuje i po dokončení tréninku. Inference, proces reagování na uživatelské výzvy, také běží na robustních výpočetních systémech. Tyto systémy fungují nepřetržitě v mnoha různých částech světa. Každý jednotlivý uživatelský požadavek zvyšuje výpočetní zátěž. Zvyšuje také nároky na chlazení. Celková spotřeba vody pro inferenci neustále roste díky širokému zavádění nástrojů umělé inteligence, jako jsou virtuální asistenti, chatboti a vyhledávače.

Odhaduje se, že datová centra po celém světě spotřebují více než 560 miliard litrů vody ročně, především na chlazení. Očekává se, že toto číslo do roku 2030 prudce vzroste. Významným důvodem je rostoucí poptávka po službách řízených umělou inteligencí. Kromě přímé spotřeby způsobuje umělá inteligence také nepřímou spotřebu vody. K tomu dochází při výrobě elektřiny, zejména v regionech, které jsou závislé na uhlí nebo jaderné energii. Tyto zdroje energie vyžadují pro svůj provoz značné množství vody.

Tato rostoucí poptávka po vodě zdůrazňuje vážné obavy. Nyní je naléhavě potřeba lepších chladicích systémů, udržitelné infrastruktury a transparentního podávání zpráv o spotřebě vody. Bez opatření by pokračující šíření umělé inteligence mohlo ještě více zatěžovat zásoby sladké vody. To je obzvláště riskantní pro místa, která již čelí suchu nebo klimatickým problémům.

Technologie infrastruktury a chlazení

Modely umělé inteligence fungují na vysoce výkonných čipech instalovaných v cloudových datových centrech. Tato centra vyžadují specializované chladicí systémy pro správu tepla produkovaného nepřetržitým výpočtem. Nejrozšířenější metodou je odpařovací chlazení, při kterém se voda stříká do vzduchu nebo na povrchy, aby absorbovala teplo. Významná část této vody se odpařuje a nelze ji znovu použít, což vede k vysoké míře odběru vody.

Aby se tento problém vyřešil, některá datová centra zavádějí alternativní metody chlazení, jako například chlazení ponořením do kapaliny si chlazení přímo na čipTyto techniky využívají tepelně vodivé kapaliny nebo uzavřené chladicí systémy k odvodu tepla z procesorů. I když jsou efektivnější, stále zahrnují nepřímou spotřebu vody. K tomu dochází během nastavení systému nebo při výrobě elektřiny, zejména v oblastech, kde se energie vyrábí z uhlí nebo jaderných zdrojů, které vyžadují velké množství vody pro výrobu páry a chlazení.

Strategie chlazení se také liší v závislosti na klimatu a lokalitě. V oblastech, které čelí nedostatku vody, provozovatelé datových center upouštějí od odpařovacího chlazení a místo toho používají vzduchové nebo uzavřené smyčky, aby snížili spotřebu vody. Tyto alternativy však často vyžadují více energie, což vytváří kompromis mezi úsporami vody a emisemi uhlíku.

Každá součást infrastruktury umělé inteligence, od odvodu tepla na úrovni čipů až po chlazení a výrobu elektřiny v celém zařízení, přispívá k celkové vodní stopě. Rostoucí poptávka po umělé inteligenci vyžaduje vylepšení chladicích a energetických systémů. Bez lepší účinnosti bude tlak na vodní zdroje nadále růst.

Geografické a environmentální vlivy na spotřebu vody v datových centrech

Spotřeba vody v datových centrech je silně ovlivněna jejich geografickou polohou a místními podmínkami prostředí. V oblastech s vysokými teplotami, jako je Arizona nebo Texas, musí chladicí systémy pracovat usilovněji, aby udržely servery na stabilní provozní teplotě. To vede ke zvýšenému používání odpařovacích metod chlazení, kdy se voda ztrácí v podobě páry a nelze ji znovu použít. V důsledku toho tato centra spotřebovávají výrazně více vody než centra v chladnějších oblastech, jako je Skandinávie. Důležitou roli hraje také vlhkost. V suchém podnebí je odpařování účinnější, což zlepšuje chladicí výkon, ale také zvyšuje spotřebu vody.

Zdroj a dostupnost vody jsou také zásadní. Datová centra v oblastech s nedostatkem vody jsou často závislá na městských vodovodních zásobách, které mohou být již tak pod tlakem. To může vést ke konkurenci s místními potřebami, jako je přístup k pitné vodě nebo zemědělským zdrojům. Známým příkladem je Datové centrum Googlu v The Dalles v Oregonu. Spotřeba vody v zařízení vyvolala obavy veřejnosti, zejména proto, že oblast v té době zažívala sucho.

Trénování velkých modelů umělé inteligence může navíc vést k náhlým nárůstům poptávky po vodě. Tyto nárůsty nemusí trvat dlouho, ale stále mohou ovlivnit místní vodní systémy. Bez řádného plánování a prognózování to může vést k dočasné nerovnováze v zásobování vodou, včetně nižších hladin řek nebo nadměrného odběru podzemní vody. Takové změny mohou poškodit místní ekosystémy a snížit biodiverzitu.

Aby se tyto výzvy vyřešily, musí plánování infrastruktury související s umělou inteligencí zohledňovat specifické místní faktory, jako je teplota, zásobování vodou a zákonná omezení spotřeby. Udržitelné zavádění vyžaduje jasné zásady a pečlivou rovnováhu mezi technologickým růstem a ochranou životního prostředí. To zahrnuje spolupráci s místními komunitami, pochopení regionálních vodních práv a výběr vhodných chladicích systémů, které vodu využívají zodpovědně.

Firemní závazky a mezery v transparentnosti

Velké společnosti zabývající se umělou inteligencí si stále více uvědomují svůj dopad na životní prostředí a zavázaly se ke zlepšení svých postupů v oblasti hospodaření s vodou. Společnosti Google, Microsoft a Meta oznámily plány na dosažení pozitivního vlivu na vodu do roku 2030. To znamená, že se snaží obnovit více vody, než spotřebují ve svých globálních operacích. Mezi jejich úsilí patří obnova povodí, zachycování dešťové vody, recyklace šedé vody a podpora místních projektů na ochranu přírody.

Google plánuje doplnění 120 % vody spotřebovává. Zveřejňuje výroční zprávy o udržitelnosti, které zahrnují údaje o spotřebě i využití. MicrosofSpolečnost t zavedla adiabatické chladicí systémy, které snižují odpařování a mohou snížit spotřebu vody až o 90 % ve srovnání s tradičními chladicími věžemi. meta se zavázala obnovit 200 % vody spotřebované ve vysoce zatížených oblastech a 100 % vody spotřebované ve středně zatížených zónách, přičemž své úsilí zaměří tam, kde je nedostatek vody největší. Některá datová centra také začala využívat systémy pro opětovné využití vody na místě nebo sběr dešťové vody k doplnění svých zásob.

Tyto závazky jsou relevantní, protože školení a nasazení LLM vyžaduje výkonná datová centra. Tyto operace spotřebovávají velké množství elektřiny a generují značné množství tepla, čímž zvyšují poptávku po chlazení s vysokou spotřebou vody. S globálním rozšířením služeb umělé inteligence, zejména těch, které zahrnují LLM, roste i jejich environmentální dopad. Zodpovědné využívání vody se stává klíčovou součástí udržitelného rozvoje umělé inteligence.

Snížení vodní stopy umělé inteligence: Jednoduché kroky a kolektivní akce

Snížení vodní stopy umělé inteligence vyžaduje kombinaci efektivních technologií, promyšleného plánování a sdílené odpovědnosti. Z technického hlediska je důležitým krokem návrh menších a efektivnějších modelů umělé inteligence. Metody jako prořezávání modelů, kvantování, a destilace pomáhají zmenšit velikost modelu a výpočetní zátěž. To snižuje spotřebu energie a vody potřebné k chlazení během tréninku i používání.

Důležitý je také výběr správného času pro školení. Provádění intenzivní práce v chladnějších obdobích může snížit ztráty vody odpařováním. Roli hraje také umístění datových center. Budování zařízení v oblastech s udržitelnými vodními zdroji nebo v blízkosti obnovitelných zdrojů energie, jako je větrná a solární energie, může snížit nepřímou spotřebu vody spojenou s výrobou tepelné energie. Pokroky v algoritmech umělé inteligence, jako je využití omezené pozornosti nebo efektivnější návrhy modelů spolu s vylepšeným hardwarem, pomáhají snižovat celkový dopad na životní prostředí.

Řešení vodní stopy umělé inteligence vyžaduje společné úsilí, které přesahuje rámec technologických společností. Vlády hrají klíčovou roli při stanovování pravidel, která vyžadují transparentní podávání zpráv o spotřebě vody a prosazují konzistentní standardy hodnocení. Mohou také stanovit udržitelné zdroje vody jako podmínku pro schválení nových datových center. Environmentální skupiny toto úsilí podporují sledováním tvrzení, prosazováním silnějších politik a zajištěním odpovědnosti v tomto odvětví. Místní úřady by měly přezkoumat plány infrastruktury s ohledem na vodní zdroje, zejména v oblastech, které již čelí zátěži.

Směr umělé inteligence utvářejí i jednotliví uživatelé. Výběrem platforem, které hlásí environmentální data a zavazují se k udržitelnosti, vysílají jasný signál o tom, na čem záleží. Vývojáři a výzkumníci musí při hodnocení systémů umělé inteligence zohledňovat spotřebu vody. Zároveň mohou univerzity a výzkumná centra vytvářet nástroje pro přesnější měření a snižování spotřeby vody.

Abychom dosáhli skutečného pokroku, musíme se také zaměřit na povědomí a informovaná rozhodnutí. Mnoho lidí si neuvědomuje, že i jednoduché dotazy umělé inteligence s sebou nesou skryté environmentální náklady. Když se tato skutečnost všeobecně proslaví, povzbudí to uživatele k požadování lepších postupů a motivuje to společnosti k zodpovědnému jednání. Zároveň rychlé rozšíření velkých modelů umělé inteligence nadále zvyšuje tlak na již tak omezené zásoby sladké vody. Proto je nezbytné považovat spotřebu vody za klíčovou součást celkového dopadu umělé inteligence na životní prostředí. Dosažení smysluplné změny bude vyžadovat kolektivní úsilí tvůrců politik, vývojářů, společností a koncových uživatelů. Pokud učiníme z hospodaření s vodou klíčovou součást návrhu a nasazování umělé inteligence, můžeme chránit životně důležité zdroje a zároveň sklízet výhody inteligentních systémů.

Bottom Line

Snižování vodní stopy umělé inteligence již není druhořadým problémem. Je klíčovou součástí vývoje udržitelných technologií. Školení a provozování velkých modelů si vybírá svou daň na zásobách sladké vody, zejména v regionech, které již nyní čelí klimatickému tlaku.

Abychom se s tímto problémem vypořádali, potřebujeme chytřejší modely, lepší hardware a zodpovědné plánování datových center. Skutečný pokrok však závisí na více než jen technologiích. Svou roli hrají vlády, firmy, výzkumníci i uživatelé. Jasné zásady, transparentní reporting a informovanost veřejnosti mohou pomoci přijímat lepší rozhodnutí. Začleněním dopadu vody do našich počátečních úvah o umělé inteligenci můžeme zabránit dlouhodobému poškození životně důležitých zdrojů.