Amprenta de apă a inteligenței artificiale: costul sustenabilității modelelor lingvistice mari

Artificial Intelligence (AI) se extinde rapid în toate industriile, susținută de Modele de limbaj mari (LLM) precum GPT-4, Claude și Gemini. Aceste modele necesită o putere de calcul extinsă, atât în timpul antrenamentului, cât și în timpul utilizării regulate. Dependența tot mai mare de astfel de sisteme a ridicat îngrijorări semnificative cu privire la impactul lor asupra mediului.

S-a acordat multă atenție Consumul de energie al inteligenței artificiale și emisiile de carbon. Cu toate acestea, discuția trece adesea cu vederea consumul de apă. Cantități mari de apă sunt folosite pentru răcirea centrelor de date. Apa este consumată și indirect în producția de energie și hardware de calcul.

Cererea globală tot mai mare de servicii de inteligență artificială sporește presiunea asupra resurselor de apă dulce deja limitate. Această tendință prezintă provocări legate de sustenabilitate, în special în zonele care se confruntă cu stres hidric și riscuri legate de climă. O înțelegere clară a amprentei hidrice a inteligenței artificiale este necesară. Aceasta susține decizii informate pentru o dezvoltare responsabilă și o planificare de mediu pe termen lung.

Cum consumă modelele de inteligență artificială apa

Rularea sistemelor de inteligență artificială la scară largă necesită calcul continuu în centre de date care gestionează miliarde de operațiuni. Acest proces generează o cantitate semnificativă de căldură. Pentru a preveni defecțiunile hardware și a menține performanțe optime, căldura trebuie eliminată eficient. Majoritatea centrelor de date utilizează sisteme de răcire prin evaporare în acest scop. Aceste sisteme depind în mare măsură de apa dulce. O mare parte din apă se evaporă în timpul răcirii și nu poate fi reutilizată. Drept urmare, procesul duce la niveluri ridicate de extragere și consum de apă.

Cercetătorii au început recent să măsoare impactul asupra apei al antrenamentului cu inteligență artificială. Un studiu din 2023 realizat de echipe de la UC Riverside și UT Arlington a estimat că antrenarea unui singur model mare a consumat peste 700,000 de litri de apă curată. Aceasta este aproximativ cantitatea necesară pentru a produce 370 de mașini BMW. Acest lucru arată câtă apă este utilizată în etapele incipiente de dezvoltare a inteligenței artificiale avansate.

Consumul de apă continuă chiar și după finalizarea antrenamentului. Inferența, procesul de răspuns la solicitările utilizatorului, rulează, de asemenea, pe sisteme de calcul robuste. Aceste sisteme funcționează non-stop în multe părți diferite ale lumii. Fiecare solicitare a utilizatorului contribuie la volumul de muncă de calcul. De asemenea, crește necesarul de răcire. Cantitatea totală de apă utilizată pentru inferență continuă să crească datorită adoptării pe scară largă a instrumentelor de inteligență artificială, cum ar fi asistenții virtuali, chatboții și motoarele de căutare.

La nivel mondial, se estimează că centrele de date consumă mai mult de 560 de miliarde de litri de apă anual, în principal pentru răcire. Se așteaptă ca acest număr să crească brusc până în 2030. Un motiv semnificativ este cererea tot mai mare de servicii bazate pe inteligență artificială. Pe lângă utilizarea directă, inteligența artificială provoacă și un consum indirect de apă. Acest lucru se întâmplă în timpul producției de energie electrică, în special în regiunile care se bazează pe cărbune sau energie nucleară. Aceste surse de energie necesită cantități semnificative de apă pentru funcționarea lor.

Această cerere tot mai mare de apă evidențiază o preocupare serioasă. Există acum o nevoie urgentă de sisteme de răcire mai bune, o infrastructură sustenabilă și o raportare transparentă a consumului de apă. Fără acțiuni concrete, răspândirea continuă a inteligenței artificiale ar putea pune și mai multă presiune asupra rezervelor de apă dulce. Acest lucru este deosebit de riscant pentru locurile care se confruntă deja cu secetă sau stres legat de climă.

Infrastructură și tehnologii de răcire

Modelele de inteligență artificială funcționează pe cipuri de înaltă performanță instalate în centre de date în cloud. Aceste centre necesită sisteme specializate de răcire pentru a gestiona căldura produsă de calculul continuu. Cea mai utilizată metodă este răcirea prin evaporare, în care apa este pulverizată în aer sau pe suprafețe pentru a absorbi căldura. O parte semnificativă din această apă se evaporă și nu poate fi reutilizată, ceea ce duce la rate ridicate de extragere a apei.

Pentru a rezolva această problemă, unele centre de date adoptă metode alternative de răcire, cum ar fi răcire prin imersiune lichidă și răcire directă pe cipAceste tehnici utilizează fluide termoconductoare sau sisteme de răcire cu buclă închisă pentru a elimina căldura din procesoare. Deși mai eficiente, ele implică totuși utilizarea indirectă a apei. Aceasta are loc în timpul configurării sistemului sau prin generarea de energie electrică, în special în regiunile în care energia este produsă din cărbune sau surse nucleare, ambele necesitând cantități mari de apă pentru producerea și răcirea aburului.

Strategiile de răcire variază, de asemenea, în funcție de climă și locație. În zonele care se confruntă cu deficit de apă, operatorii centrelor de date renunță la răcirea prin evaporare și utilizează în schimb sisteme pe bază de aer sau cu buclă închisă pentru a reduce consumul de apă. Cu toate acestea, aceste alternative necesită adesea mai multă energie, creând un compromis între economiile de apă și emisiile de carbon.

Fiecare componentă a infrastructurii IA, de la eliminarea căldurii la nivel de cip până la răcirea completă a instalației și generarea de energie electrică, contribuie la amprenta generală a apei. Cererea tot mai mare de IA necesită îmbunătățiri ale sistemelor de răcire și alimentare cu energie. Fără o eficiență mai bună, presiunea asupra resurselor de apă va continua să crească.

Influențe geografice și de mediu asupra consumului de apă din centrele de date

Consumul de apă al centrelor de date este puternic influențat de amplasarea lor geografică și de condițiile de mediu locale. În zonele cu temperaturi ridicate, cum ar fi Arizona sau Texas, sistemele de răcire trebuie să lucreze mai intens pentru a menține serverele la o temperatură de funcționare stabilă. Acest lucru duce la utilizarea sporită a metodelor de răcire prin evaporare, unde apa se pierde sub formă de vapori și nu poate fi reutilizată. Drept urmare, aceste centre consumă semnificativ mai multă apă decât cele din regiunile mai reci, cum ar fi Scandinavia. Umiditatea joacă, de asemenea, un rol important. În climatele uscate, evaporarea este mai eficientă, ceea ce îmbunătățește performanța de răcire, dar crește și consumul de apă.

Sursa și disponibilitatea apei sunt, de asemenea, esențiale. Centrele de date din regiunile cu deficit de apă depind adesea de aprovizionarea cu apă a municipalităților, care poate fi deja sub presiune. Acest lucru poate duce la concurență cu nevoile locale, cum ar fi accesul la apă potabilă sau resurse agricole. Un exemplu binecunoscut este Centrul de date Google în The Dalles, Oregon. Consumul de apă al instalației a stârnit îngrijorare publică, mai ales că zona se confrunta cu secetă la acea vreme.

În plus, antrenarea modelelor de inteligență artificială de mari dimensiuni poate duce la creșteri bruște ale cererii de apă. Aceste creșteri bruște pot să nu dureze mult, dar pot afecta în continuare sistemele locale de apă. Fără o planificare și o prognoză adecvate, acest lucru poate duce la un dezechilibru temporar în aprovizionarea cu apă, inclusiv la niveluri mai scăzute ale râurilor sau la extracția excesivă a apelor subterane. Astfel de schimbări pot dăuna ecosistemelor locale și pot reduce biodiversitatea.

Pentru a aborda aceste provocări, planificarea infrastructurii legate de inteligența artificială trebuie să ia în considerare factori locali specifici, cum ar fi temperatura, alimentarea cu apă și limitele legale de utilizare. Implementarea durabilă necesită politici clare și un echilibru atent între creșterea tehnologică și protecția mediului. Aceasta include colaborarea cu comunitățile locale, înțelegerea drepturilor regionale asupra apei și selectarea unor sisteme de răcire adecvate care utilizează apa în mod responsabil.

Angajamente corporative și lacune în transparență

Marile companii de inteligență artificială devin din ce în ce mai conștiente de impactul lor asupra mediului și s-au angajat să își îmbunătățească practicile de gestionare a apei. Google, Microsoft și Meta au anunțat fiecare planuri de a deveni pozitive din punct de vedere al consumului de apă până în 2030. Aceasta înseamnă că își propun să restaureze mai multă apă decât consumă în cadrul operațiunilor lor globale. Eforturile lor includ restaurarea bazinelor hidrografice, colectarea apei de ploaie, reciclarea apei gri și sprijinirea proiectelor locale de conservare.

Google intenționează să reaprovizioneze 120% din apă consumă. Publică rapoarte anuale de sustenabilitate care includ atât cifre privind utilizarea, cât și recuperarea. Microsofa adoptat sisteme de răcire adiabatice, care reduc evaporarea și pot reduce consumul de apă cu până la 90% în comparație cu turnurile de răcire tradiționale. meta s-a angajat să restabilească 200% din apa utilizată în zonele cu stres ridicat și 100% din apa utilizată în zonele cu stres mediu, concentrându-și eforturile acolo unde deficitul de apă este cel mai sever. Unele centre de date au început, de asemenea, să utilizeze sisteme de reutilizare la fața locului sau colectarea apei de ploaie pentru a-și suplimenta aprovizionarea.

Aceste angajamente sunt relevante deoarece instruirea și implementarea LLM-urilor necesită centre de date puternice. Aceste operațiuni consumă cantități mari de electricitate și generează o cantitate semnificativă de căldură, crescând astfel cererea de răcire cu consum mare de apă. Pe măsură ce serviciile de inteligență artificială se extind la nivel global, în special cele care implică LLM-uri, amprenta lor ecologică crește și ea. Utilizarea responsabilă a apei devine o parte esențială a dezvoltării durabile a inteligenței artificiale.

Reducerea amprentei de apă a inteligenței artificiale: pași simpli și acțiune colectivă

Reducerea amprentei hidrice a inteligenței artificiale necesită o combinație de tehnologie eficientă, planificare atentă și responsabilitate comună. Din punct de vedere tehnic, proiectarea unor modele de inteligență artificială mai mici și mai eficiente este un pas important. Metode precum eliminarea modelelor, cuantizare și distilare ajută la reducerea dimensiunii modelului și a sarcinii de calcul. Acest lucru reduce consumul de energie și scade cantitatea de apă necesară pentru răcire atât în timpul antrenamentului, cât și al utilizării.

Alegerea momentului potrivit pentru instruire contează, de asemenea. Executarea unor sarcini de lucru intensive în perioadele mai reci poate reduce pierderile de apă prin evaporare. Amplasarea centrelor de date joacă, de asemenea, un rol. Construirea de facilități în zone cu resurse de apă durabile sau în apropierea surselor de energie regenerabilă, cum ar fi energia eoliană și solară, poate reduce consumul indirect de apă asociat cu generarea de energie termică. Progresele în algoritmii de inteligență artificială, cum ar fi utilizarea unei atenții reduse sau a unor modele mai eficiente, alături de hardware îmbunătățit, ajută la reducerea impactului general asupra mediului.

Abordarea amprentei de apă a inteligenței artificiale necesită un efort de colaborare care se extinde dincolo de companiile de tehnologie. Guvernele joacă un rol cheie în stabilirea unor reguli care impun raportarea transparentă a utilizării apei și promovează standarde de evaluare consecvente. De asemenea, acestea pot face din aprovizionarea durabilă cu apă o condiție pentru aprobarea noilor centre de date. Grupurile de mediu susțin acest efort prin monitorizarea cererilor, promovarea unor politici mai puternice și responsabilizarea industriei. Autoritățile locale ar trebui să revizuiască planurile de infrastructură ținând cont de resursele de apă, în special în zonele care se confruntă deja cu stres.

Utilizatorii individuali modelează, de asemenea, direcția inteligenței artificiale. Prin alegerea platformelor care raportează date de mediu și se angajează să susțină sustenabilitatea, aceștia transmit un mesaj clar despre ceea ce contează. Dezvoltatorii și cercetătorii trebuie să ia în considerare consumul de apă atunci când evaluează sistemele de inteligență artificială. În același timp, universitățile și centrele de cercetare pot crea instrumente pentru a măsura și reduce mai precis consumul de apă.

Pentru a face progrese reale, trebuie să ne concentrăm și pe conștientizare și pe alegeri informate. Mulți oameni nu sunt conștienți de faptul că până și interogările simple prin intermediul inteligenței artificiale implică costuri ascunse pentru mediu. Atunci când acest lucru devine cunoscut pe scară largă, încurajează utilizatorii să solicite practici mai bune și motivează companiile să acționeze responsabil. În același timp, extinderea rapidă a modelelor mari de inteligență artificială continuă să crească presiunea asupra rezervelor de apă dulce deja limitate. Acest lucru face esențială tratarea utilizării apei ca o parte cheie a impactului general al inteligenței artificiale asupra mediului. Realizarea unei schimbări semnificative va necesita un efort colectiv din partea factorilor de decizie politică, a dezvoltatorilor, a companiilor și a utilizatorilor finali. Dacă facem din gestionarea apei o parte esențială a modului în care este proiectată și implementată inteligența artificială, putem proteja resursele vitale, beneficiind în același timp de beneficiile sistemelor inteligente.

Linia de jos

Reducerea amprentei hidrice a inteligenței artificiale nu mai este o problemă secundară. Este o componentă crucială în dezvoltarea tehnologiilor durabile. Antrenarea și rularea unor modele mari au un impact negativ asupra rezervelor de apă dulce, în special în regiunile care se confruntă deja cu stres climatic.

Pentru a aborda această problemă, avem nevoie de modele mai inteligente, hardware mai bun și planificare responsabilă a centrelor de date. Însă progresul real depinde de mai mult decât simpla tehnologie. Guvernele, companiile, cercetătorii și utilizatorii joacă cu toții un rol. Politicile clare, raportarea transparentă și conștientizarea publicului pot contribui la luarea unor decizii mai bune. Prin integrarea impactului asupra apei în gândirea noastră inițială despre inteligența artificială, putem preveni daunele pe termen lung aduse resurselor vitale.