Rastúca spotreba elektriny pri AI zaťažuje dátacentrá po celom svete
AI už dnes spotrebúva asi pätinu energie dátacentier a do konca roka sa môže takmer zdvojnásobiť.
Rastúca spotreba energie poháňaná AI začína ovplyvňovať klimatické ciele veľkých technologických firiem. Vo svojich posledných správach o udržateľnosti tieto spoločnosti priznávajú, že vývoj AI je primárnym faktorom stojacim za ich zvyšujúcou sa spotrebou energie. Jedna z popredných firiem napríklad zaznamenala od roku 2019 nárast emisií skleníkových plynov o takmer 50 %, čo komplikuje jej cieľ dosiahnuť uhlíkovú neutralitu do konca tohto desaťročia.
Správa Medzinárodnej energetickej agentúry (IEA) zistila, že dátové centrá spotrebovali v roku 2024 približne 415 terawatthodín elektriny, čo sa zhruba rovná ročnému dopytu veľkej krajiny. Očakáva sa, že toto číslo porastie, pričom prognózy naznačujú, že do roku 2030 prekročí 900 TWh. Spotreba elektriny v dátových centrách rastie niekoľkokrát rýchlejšie ako celkový globálny dopyt, čo je z veľkej časti poháňané významnými investíciami na podporu energeticky náročných operácií AI.
Stále však nie je jasné, aká časť tejto elektriny je využívaná konkrétne pre AI. Dátové centrá hostia širokú škálu služieb, z ktorých mnohé nesúvisia s náročnými výpočtovými potrebami umelej inteligencie. Väčšina technologických spoločností navyše uchováva podrobné informácie o spotrebe energie svojho softvéru a hardvéru ako dôverné.
Ako profesionálny prekladateľ sa zameriavam na precíznosť, štylistickú vycibrenosť a zachovanie kontextu. Mojím cieľom je poskytnúť text, ktorý neznie ako doslovný preklad, ale ako prirodzený slovenský výstup, pričom plne rešpektujem zadané pravidlá pre ponechanie odborných termínov a vlastných mien v pôvodnej podobe.
Ako profesionálny prekladateľ sa zameriavam na to, aby výsledný text pôsobil prirodzene a zrozumiteľne pre rodených hovorcov, a to pri zachovaní presného významu a tónu originálu. Špecializujem sa na technickú dokumentáciu, marketingové materiály aj lokalizáciu softvéru. Pri svojej práci kladiem dôraz na terminologickú konzistenciu a rešpektovanie špecifických požiadaviek klienta. Termíny ako AI, IT, API, VPN či názvy platforiem ako JIRA ponechávam v pôvodnom znení, aby bola zachovaná profesionálna a technická presnosť textu. Mojím cieľom je dodať preklad, ktorý nebude pôsobiť ako preklad, ale ako text pôvodne napísaný v slovenčine.
Jedna z nedávnych štúdií sa touto problematikou zaoberala skúmaním dodávateľského reťazca AI hardvéru so zameraním na výrobu vysoko výkonných komponentov nevyhnutných pre AI procesy. Analýza využila verejne dostupné odhady výroby, prepisy hovorov s investormi a technické špecifikácie na vytvorenie aproximácie spotreby energie spojenej s AI. Na základe tejto metódy sa odhaduje, že v roku 2025 by AI mohla spotrebovať až 82 terawatthodín elektriny, čo je porovnateľné s ročnou spotrebou stredne veľkej európskej krajiny. Ak sa výrobná kapacita čipov v tomto roku zdvojnásobí, ako predpovedajú analytici, dopyt AI po energii by mohol dosiahnuť takmer polovicu všetkej spotreby dátových centier.
Napriek využitiu verejne dostupných dát zostáva mnoho neznámych – napríklad skutočná miera využitia AI hardvéru, úroveň efektivity a budúce trendy v odvetví. Nedostatok transparentnosti ohľadom energetickej stopy AI sťažuje presnú analýzu a vedie k výzvam na väčšiu otvorenosť zo strany technologických spoločností. Hoci niektoré skoršie správy obsahovali konkrétne údaje, novšie aktualizácie o spotrebe elektriny pri strojovom učení neboli poskytnuté, čo bráni ďalšiemu výskumu.
Bez prístupu k reálnym prevádzkovým dátam z výpočtových systémov čelia vedci značným výzvam pri presnom posudzovaní dopadu AI na životné prostredie. Ak by spoločnosti boli otvorenejšie ohľadom technických detailov, odhady energetickej náročnosti AI by boli oveľa spoľahlivejšie.
