AI revolucija i njeni ogromni apetiti - Znate li koliko dnevno struje potroše najposjećeniji internet pomoćnici, a koliko samo jedan upit četbotu

ChatGPT je danas jedna od najpopularnijih destinacija na internetu. Po procjenama sa kraja 2024. godine, chatgpt.com je, sa skoro 5 milijardi posjeta mjesečno, globalno među deset najpopularnijih sajtova, u društvu sa Guglom, Instagramom, Vikipedijom i Jujtubom, prenosi portal Klima101.

Izumitelj ovog popularnog četbota, kompanija OpenAI, prijavila je brojku od preko 300 miliona korisnika nedeljno.


Ali trebalo bi. Jedna procjena kaže da ChatGPT već koristi oko 3 gigavat-časova struje dnevno, otprilike jednako struje kao i 100.000 domaćinstava. Ovaj broj će bez pogovora rasti u budućnosti, sa porastom broja korisnika.

Priča je, naravno, šira od toga. Kako mi, kao obični korisnici, koristimo četbotove to je samo vrh ledenog brijega. Vještačka inteligencija zasnovana na savremenim modelima mašinskog učenja je globalna industrija u fazi buma, jedna "trka u naoružanju" između vodećih tehnoloških kompanija svijeta.

Za potrebe ove trke ubrzano se razvija neophodna fizička infrastruktura u vidu džinovskih data centara, fabrika čipova, transportnih lanaca, energetskih mreža, skladišta…

Već se nazire osnovni problem u razumijevanju ove "AI revolucije" – kako da je sagledamo, da probamo da razumijemo njenu skalu?

Da bi približili temu široj publici, autori širom svijeta trude se da je smjeste upravo u perspektivu običnog korisnika, pa dobijamo poređenja kao što je ovo: jedan upit četbotu je 10 puta energetski zahtjevniji od istog upita u "klasičan" internet pretraživač. Ili - za obradu jednog jedinog zahtjeva, AI četbot koristi istu količinu struje kao i jedna sijalica koja gori 20 minuta.

Sa jedne strane, ovo jesu korisni uvidi. Treba da razumijemo da i najjednostavnija upotreba vještačke inteligencije – na primjer, upit ChatGPT-ju da vam "smisli" obrok od namirnica koje mu izlistate iz frižidera – podrazumijeva kompleksne komputacije, odnosno fizički rad nekog dalekog čipa koji za to utroši određenu količinu energije.

Majkrosoft planira da uloži čak preko 50 mlrd USD godišnje u nove data centre

Ne ulažu se, drugim riječima, džinovske svote u proizvodne lance i data centre kako bi se zadovoljile potrebe đaka koji koriste četbotove za pisanje domaćih zadataka. Ulaže se da bi se zauzelo vodeće mjesto u pretpostavljenoj budućnosti u kojoj će vještačka inteligencija biti nezaobilazan dio globalnog tržišta.

Majkrosoft, jedan od najvećih investitora u OpenAI, planira da uloži čak preko 50 mlrd USD godišnje u nove data centre kako bi zadovoljili infrastrukturne potrebe AI revolucije. Jedan analitičar je ovo nazvao "najvećim infrastrukturnim projektom u istoriji čovječanstva".


U svom izvještaju o održivom poslovanju iz 2024. godine, Majkrosoft je zabilježio porast emisija gasova staklene bašte za 29,1% od 2020. godine. Najveći porast dogodio se 2023. godine. Kako piše u izvještaju, "infrastruktura i električna energija potrebna za AI tehnologije stvaraju nove izazove za ispunjivanje ciljeva održivog razvoja u čitavom tehnološkom sektoru".

Sličnu sliku nudi i Gugl, koji je 2023. zabilježio porast emisija gasova staklene bašte za 13% u odnosu na 2022, a za čak 48% u odnosu na 2019. godinu.

- To je zato što je rast potrošnje struje naših data centara brži od naše sposobnosti da ostvarimo projekte obnovljivih izvora energije - piše u izvještaju ovog tehnološkog giganta.

Za razliku od "običnih" ljudskih potreba i načina na koji se energija troši i kontroliše u domaćinstvima, data centri rade neprekidno i potreban im je stalni izvor struje.

Kako navode eksperti, pravilna upotreba solara i vjetra uz skladištenje (baterije) može da obezbijedi oko 80% potražnje data centara, ali "nekakva dodatna baza je neophodna da ispuni neprekidne energetske zahtjeve".

Potencijalno rješenje je nuklearna energija, koja je izrazito stabilan izvor energije, ali tu nastaje drugi problem – nove instalacije treba da budu izrazito brze, što je za nuklearnu energiju nemoguće, pa se kao navodno "čisto", a brzo rješenje nameće gas.

Analiza koju je ponudila energetska konsultantska kuća Argus kaže da će budućnost energetske infrastrukture za data centre činiti prvo elektrane na gas, koje se brzo mogu osposobiti za rad, a zatim nuklearna energija poslije 2030. godine.


U Omahi, najvećem gradu u američkoj državi Nebraski, 2023. godine je obustavljeno zatvaranje termoelektrane stare preko 70 godina – nešto nalik našoj Kolubari A u Velikim Crljenima – zbog toga što grad nije mogao da priušti smanjenje instalisanih kapaciteta. Naime, u grad su bili došli Gugl i Meta, lukrativni klijenti, sa zahtjevnim data centrima.

Sve ovo treba posmatrati u kontekstu aktuelnih politika u SAD, u zemlji u kojoj je nova administracija gurnula brzi razvoj vještačke inteligencije u prvi plan, dok sa druge strane obustavlja finansiranje projekata istraživanja klimatskih promjena i razvoja niskougljeničkih industrija.

Za hlađenje hardvera – 10.000 olimpijskih bazena vode za godinu dana

Nije problem samo u struji, već i u vodi. Jedna grupa naučnika sa Univerziteta u Kaliforniji pokušala je da procijeni koliko AI industrija konzumira vode, prije svega kroz hlađenje data centara i servera.

Po ovoj studiji, Gugl je samo za potrebe hlađenja svojih data centara u 2023. godini potrošio 23 milijarde litara vode.

Poređenja radi, olimpijski bazen tipično sadrži oko 2,5 miliona litara vode – što znači da je samo Gugl, samo za neposredno hlađenje svojih data centara, i to samo 2023. godine, potrošio 10.000 olimpijskih bazena vode.

Drugim riječima, nije samo gladna – AI revolucija je i žedna. Procjena studije iz Kalifornije kaže da će AI industrija za nekoliko godina trošiti vode kao i jedna država veličine Danske. I to bilo kakve vode: to mora biti čista voda iz slatkovodnih izvora, kao voda za piće, kako prilikom hlađenja ne bi oštetila osjetljivu opremu.

Rješenja je puno. Data centri se mogu graditi u regionima sa razvijenim kapacitetima obnovljivih izvora, a njihova potrošnja se može donekle kontrolisati – u zavisnosti opet od toga gdje su izgrađeni i da li se koriste okolni uslovi na optimalan način. Jedan takav prijedlog jeste da se "trening" AI modela vrši noću, što može smanjiti potrebe za hlađenjem.

Međutim, naravno da stvar nije samo u postojanju rješenja, već u tome da li će ona biti iskorišćena. Kada je industrija u bumu, kao što AI industrija jeste već par godina, kapital ne traži najodrživija, već najisplativija rješenja.

Jedan primjer je Feniks, glavni grad američke države Arizone. Gledano sa strane, ova pustinjska metropola sa skoro 5 miliona stanovnika u široj gradskoj zoni, gdje sve češće suše ugrožavaju vodosnabdijevanje, ne djeluje kao "pametno" mjesto za razvoj ovako žedne industrije.

Ali usljed dostupnosti zemlje, relativno stabilne elektroenergetske mreže i prisutnih subvencija za investitore, Feniks je danas bukvalno okružen data centrima. Primjera radi, Majkrosoft trenutno razvija svoj džinovski kompleks data centara u blizini grada na površini od oko 180 hektara, nakon što je na isto mjesto već smjestio jednu od baza za Azure, svoj cloud servis.

Usljed brige za održivost gradske infrastrukture, a prije svega vodosnabdijevanja, Feniks je krajem prošle godine usvojio prva pravila u pokušaju da zauzda nekontrolisanu gradnju data centara. Da li isto čeka i druge gradske i lokalne uprave, širom svijeta?


Optimističan odgovor iz Kine?

Jedan sasvim drugačiji, potencijalno optimističan odgovor nedavno je stigao iz Kine.

Tamošnji startap pod nazivom DeepSeek je krajem januara lansirao sopstvenog četbota, koji po performansama parira ChatGPT-ju, ali za potrebe inicijalnog "treninga" modela koristi drastično manje resursa.

Iako se procjenjuje da DeepSeek četbot za obradu samih upita troši približno kao i ChatGPT, u pitanju je bio takav tehnološki šok da je odmah na američkoj berzi izazvao rasprodaju. Nvidia, američka kompanija koja je ključni snabdjevač hardvera za razvoj i funkcionisanje AI tehnologija, izgubila je 465 mlrd USD vrednosti u jednom danu trgovanja na Vol Stritu – u pitanju je najveći pad vrijednosti ikada zabilježen na svjetskim berzama.

OpenAI

ChatGPT

Google

Instagram

Wikipedia

YouTube

Microsoft

GoldmanSachs

DeepSeek

Nvidia

potrošnja struje

četbot

data centri

električna energija

potrošnja vode

emisija gasova staklene bašte

vještačka inteligencija

AI