Umělá inteligence má hlad. A spotřebovává víc energie, než si většina lidí myslí

Kde vlastně AI „bydlí“?

Když se řekne umělá inteligence, většina lidí si představí aplikaci v telefonu nebo webovou stránku v prohlížeči.

Ve skutečnosti se ale většina práce odehrává stovky nebo tisíce kilometrů daleko v rozsáhlých datových centrech. Tam běží desetitisíce specializovaných procesorů, které nepřetržitě zpracovávají dotazy uživatelů z celého světa.

Ať už jde o generování textu, obrázků, přepis zvuku nebo překlad, vždy se za výsledkem skrývá skutečný hardware spotřebovávající elektřinu.

„Kvůli vašemu obrázku vyschla Afrika“

Pokud člověk tráví čas v internetových diskusích, občas narazí na tvrzení, že jeden obrázek vytvořený AI spotřeboval tolik vody nebo energie, že by za ni bylo možné zachránit půlku planety.

Taková tvrzení jsou obvykle výrazně přehnaná.

Výpočetní výkon něco stojí a velká datová centra skutečně spotřebovávají značné množství elektřiny i vody potřebné pro chlazení.

Jinými slovy: jeden dotaz katastrofu nezpůsobí, ale miliardy dotazů denně už představují infrastrukturu, kterou nelze ignorovat.

Proč AI potřebuje tolik energie

Klasické vyhledávání na internetu je ve skutečnosti poměrně efektivní.

Generativní AI funguje jinak.

Při každém dotazu musí model projít obrovské množství parametrů, vyhodnotit pravděpodobnosti a postupně sestavit odpověď. U generování obrázků nebo videa je výpočetní náročnost ještě vyšší.

Datová centra rostou rychleji než kdy dřív

Ještě před několika lety se největší datová centra stavěla hlavně kvůli cloudovým službám, streamování videa nebo sociálním sítím.

Dnes jsou hlavním motorem růstu právě AI systémy.

Technologické firmy investují miliardy dolarů do nových serverových farem vybavených specializovanými čipy. Některé z těchto projektů mají plánovanou spotřebu elektřiny srovnatelnou s menšími městy.

Elektřina není jediný problém

Když se mluví o energetické náročnosti AI, většina lidí si představí pouze spotřebu elektřiny.

Neméně důležitým tématem je ale chlazení.

Výkonné procesory produkují obrovské množství tepla, které je potřeba odvádět. Moderní datová centra proto využívají rozsáhlé chladicí systémy a v některých případech i značné množství vody.

Právě odtud pochází některé mediálně známé debaty o tom, kolik vody spotřebuje provoz umělé inteligence.

Proč se znovu mluví o jádru

Ještě nedávno technologické firmy zdůrazňovaly především větrné a solární zdroje energie.

S nástupem AI se ale stále častěji vrací do diskuse i jaderná energetika.

Důvod je jednoduchý. Datová centra potřebují stabilní výkon 24 hodin denně bez ohledu na počasí. Některé technologické společnosti proto investují do nových energetických projektů a podporují vývoj malých modulárních reaktorů.

Kolik stojí jedna odpověď?

To je otázka, na kterou neexistuje jednoduchá odpověď.

Záleží na typu modelu, délce odpovědi, použitém hardwaru i na tom, zda jde o text, obrázek nebo video.

Jedno je ale jisté: každá odpověď má svou cenu. Nejen finanční, ale také energetickou.

Většina uživatelů si to neuvědomuje, protože náklady jsou rozpočítané mezi miliony lidí a skryté za jednoduchým uživatelským rozhraním.

Neviditelná infrastruktura digitálního světa

Když dnes otevřeme webovou stránku, pošleme e-mail nebo spustíme AI asistenta, většinou nepřemýšlíme o tom, co všechno se děje na pozadí.

Stejně jako málokdo řeší elektrárnu při rozsvícení světla, málokdo přemýšlí o datovém centru při položení otázky umělé inteligenci.

Přesto právě tato infrastruktura patří mezi nejrychleji rostoucí technologické obory současnosti.

Musí každá AI běžet v datovém centru?

Při diskusích o spotřebě energie umělé inteligence se často mluví hlavně o největších jazykových modelech a generativních systémech, které obsluhují miliony uživatelů po celém světě.

Ne každá umělá inteligence ale funguje tímto způsobem.

Vedle obřích cloudových systémů existují také specializované modely zaměřené na konkrétní úlohy. Ty mohou běžet přímo v zařízení, v lokálním serveru nebo v menší výpočetní infrastruktuře blízko místa, kde vznikají data.

Obří model není vždy nejlepší řešení

Velké jazykové modely jsou mimořádně univerzální. Dokážou odpovídat na otázky, překládat texty, programovat nebo generovat obrázky.

Právě tato univerzálnost je však vykoupena vysokými nároky na výpočetní výkon.

U řady praktických aplikací může být efektivnější použít menší specializovaný model navržený pouze pro jeden konkrétní úkol. Takové řešení bývá rychlejší, energeticky úspornější a zároveň nezatěžuje rozsáhlou cloudovou infrastrukturu.

Shrnutí

Debaty o spotřebě energie a vody v souvislosti s umělou inteligencí bývají často plné přehnaných tvrzení. Není pravda, že jeden obrázek vytvořený AI zachrání nebo zničí svět.

Stejně tak ale není pravda, že provoz moderní umělé inteligence je bez nákladů.

A právě hledání rovnováhy mezi výkonem, cenou, spotřebou energie a praktickým využitím může být jedním z nejzajímavějších technologických témat příštích let.

Často kladené otázky