Rozvoj umělé inteligence (AI) čím dál tím více ovlivňuje technologický
pokrok. Na druhou stranu lze však vlastně prvotně vidět i negativa pro planetu.
Zásadním faktorem je rapidně rostoucí spotřeba elektřiny, potažmo tedy produkce
skleníkových plynů. A to tu přitom již dlouhodobě máme neustálý nárůst počtu nejen
počítačů, ale i dalších elektronických přístrojů. Vedle jejich samotné spotřeby
lze zmínit energetickou náročnost samotného internetu, a především jako hub po
dešti rostoucích datových center. Obecně zkrátka jen množství dat vytvářených
lidstvem geometricky roste. Vedle toho možno zmínit energeticky náročné
kryptoměny a nezadržitelný rozvoj elektromobilismu, přestože v posledních měsících
u řidičů roste zájem především o plug-in hybridy. V následujících řádcích primárně
přiblížíme, jak samotná AI ovlivňuje a dále nejspíše bude ovlivňovat spotřebu
elektrické energie.
AI a její energetická náročnost
Technologie AI, především hluboké učení (deep learning) a
rozsáhlé neurální sítě, jsou vysoce výpočetně náročné, tedy vyžadují značné
množství energie. Již studie z roku 2019 provedená University of Massachusetts zmínila,
že trénování jednoho velkého modelu AI, například BERT (Bidirectional Encoder
Representations from Transformers), měla spotřebovat až 626 000 kWh elektrické
energie, což odpovídá emisím přibližně 284 tun CO2. Pro srovnání, to
je ekvivalent vyprodukovaných emisí z pěti automobilů za celou dobu jejich
životnosti.
Další příklad přinesl deník The New York Times, kde se
uvádí, že trénování GPT-3, jednoho z největších modelů AI s 175
miliardami parametrů, spotřebovalo přibližně 1 287 000 kWh energie. To je dle
zmiňovaného deníku přibližně stejné množství energie, které spotřebuje 120
amerických domácností za rok. U pokročilejší verze GPT-4 se odhaduje v porovnání dokonce 50krát více! Hovoříme přitom pouze o trénování, elektřinu samozřejmě
vyžaduje samotný následný provoz (inference).
Inovace a snaha o snížení spotřeby energie
V reakci na rostoucí energetickou náročnost AI investují
technologické společnosti do vývoje efektivnějších hardwarových řešení. Google
například vyvinul Tensor Processing Units (TPU), které jsou navrženy speciálně
pro AI výpočty. Podle interních odhadů společnosti Google mají tyto
jednotky až o 80 % nižší energetickou náročnost než tradiční GPU, které se
běžně používají pro AI. Tak jako tak emise skleníkových plynů společnosti Google
byly v roce 2023 téměř o 50 % vyšší než v roce 2019, a to zejména kvůli
poptávce po energii spojené s datovými centry.
Společnost Microsoft, která investovala do výrobce
ChatGPT OpenAI a umístila generativní nástroje AI do své nabídky produktů,
nedávno oznámila, že její emise CO2vzrostly od roku 2020 téměř o
30 % v důsledku rozšiřování datových center.
V oblasti softwaru se výzkumníci zaměřují na optimalizaci
algoritmů a zkrácení tréninkových časů. Například novější verze modelu BERT,
nazvaná DistilBERT, byla vyvinuta tak, aby měla přibližně o 40 % menší počet
parametrů, a přesto dosahovala srovnatelných výkonů. To vede ke snížení
energetické náročnosti trénování i inferencí.
Výhled do budoucna aneb nezadržitelný nárůst energetické
náročnosti
Díky i pomoci AI se samotné produkty výpočetní techniky
stávají účinnější, resp. na spotřebovanou jednotku energie zvládnou stále více
operací. Jak známo v tomto ohledu v současnosti vládnou produkty od společnosti
NVIDIA. Každopádně i přes snahy o optimalizaci a zvýšení energetické
účinnosti je jasné, že poptávka po výkonných AI modelech bude nadále růst.
Podle odhadů Mezinárodní energetické agentury (IEA) globální poptávka po
elektřině z AI, datových center a kryptoměn v souhrnu vzroste v roce 2026 podle
základního scénáře na 800 TWh, což představuje téměř 75% nárůst oproti 460 TWh
v roce 2022. A světe div se, Spojené státy nejsou v čele, lídrem ve
spotřebě Čína.
Pro porovnání v České republice loni činila čistá spotřeba
elektrické energie 57,8 TWh, když se přitom díky úsporám meziročně snížila
o více než 4 %. Do roku 2050 se však u nás predikuje růst o 50-75 %.
Ceníky elektřiny pro domácnosti https://www.kurzy.cz/elektrina/
Aktuálně z hlediska rozvoje AI možno zmínit společností
Tesla v Austinu budovaný superpočítač Cortex. Superpočítač
pro trénink umělé inteligence, který má tvořit technologický základ pro plány
společnosti v oblasti autonomního řízení a mohl by se stát jedním z největších
a nejvýkonnějších svého druhu na světě. Jen v první fázi má však
spotřeba činit 130 MW, výhledově se rozrůst dokonce až na 500 MW. V porovnání
samotná výroba společnosti například v její Gigafactory v Nevadě spotřebovává
„jen“ 100 MW. Šéf Elon Musk v návaznosti právě i na rozvoj AI předpokládá,
že se v USA do roku 2045 spotřeba elektřiny oproti současnosti ztrojnásobí. Nahlédnout do Cortexu umožnil Musk na síti X (viz. níže).
Závěr
Aplikace AI přinesou novinky například v oblastech, jako je
rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka, zmiňovaného autonomního
řízení, ale třeba i zdravotnictví. Vedle obrovské technologické výhody
každopádně přinesou další výrazné zvýšení energetické náročnosti světa. Je
proto nezbytné, aby se technologické společnosti soustředily na vývoj
efektivnějších řešení a aby se zároveň zvyšoval podíl obnovitelných zdrojů
energie v energetickém mixu. Jinak by mohl být environmentální dopad AI značný
a mohl by převážit nad přínosy, které tato technologie přináší.