Rastúca spotreba energie poháňaná AI začína ovplyvňovať klimatické ciele veľkých technologických firiem. Vo svojich najnovších správach o udržateľnosti tieto spoločnosti uznávajú, že vývoj AI je primárnym faktorom ich rastúcej spotreby energie. Napríklad jedna z popredných spoločností zaznamenala zvýšenie emisií skleníkových plynov od roku 2019 takmer o 50%, čo komplikuje jej cieľ dosiahnuť uhlíkovú neutralitu do konca desaťročia.
Správa Medzinárodnej energetickej agentúry (IEA) zistila, že dátové centrá spotrebovali približne 415 terawatthodín elektrickej energie v roku 2024, čo sa približne rovná ročnému dopytu veľkej krajiny. Očakáva sa, že toto číslo bude rásť, pričom prognózy naznačujú, že do roku 2030 prekročí 900 TWh. Spotreba elektrickej energie v dátových centrách rastie niekoľkonásobne rýchlejšie ako celkový globálny dopyt, do značnej miery poháňané významnými investíciami na podporu energeticky náročných operácií AI.
Stále však nie je jasné, aká časť tejto elektriny sa používa špeciálne pre AI. Dátové centrá ponúkajú širokú škálu služieb, z ktorých mnohé nesúvisia s ťažkými výpočtovými potrebami umelej inteligencie. Väčšina technologických spoločností navyše uchováva podrobné informácie o svojom softvérovom a hardvérovom spotrebe energie v dôvernosti.
Jedna nedávna štúdia sa k tejto otázke priblížila skúmaním dodávateľského reťazca hardvéru AI so zameraním na výrobu vysoko výkonných komponentov potrebných na spracovanie AI. Analýza pomocou verejne dostupných výrobných odhadov, prepisov investorov a technických špecifikácií poskytla aproximáciu spotreby energie súvisiacej s AI. Na základe tejto metódy sa odhadovalo, že AI by mohla v roku 2025 spotrebovať až 82 terawatthodín elektriny, čo je porovnateľné s ročnou spotrebou stredne veľkej európskej krajiny. Ak sa kapacita výroby čipov tento rok zdvojnásobí, ako predpovedajú analytici, dopyt po energii zo strany AI by mohol dosiahnuť takmer polovicu všetkého využívania dátových centier.
Napriek použitiu verejne dostupných údajov zostáva veľa neznámych - napríklad skutočné miery využitia hardvéru AI, úrovne efektívnosti a budúce trendy v priemysle. Nedostatočná transparentnosť v oblasti energetickej stopy umelej inteligencie sťažuje presnú analýzu a viedla k výzvam technologických spoločností na väčšiu otvorenosť. Aj keď niektoré predchádzajúce správy obsahovali konkrétne údaje, neboli poskytnuté novšie aktualizácie o spotrebe elektrickej energie v strojovom učení, čo bráni ďalšiemu výskumu.
Bez prístupu k reálnym prevádzkovým údajom z výpočtových systémov čelia výskumníci významným výzvam pri presnom hodnotení vplyvu AI na životné prostredie. Ak by spoločnosti boli viac priaznivé s technickými podrobnosťami, odhady dopytu po energii umelej inteligencie by boli oveľa spoľahlivejšie.
