Trumpas atsakymas
Mažai tikėtina, kad dirbtinis intelektas pats savaime būtų vienintelė vandens trūkumo priežastis, tačiau dideli duomenų centrai gali prisidėti prie vietinio vandens trūkumo, jei jie naudoja daug vandens reikalaujantį aušinimą arba veikia regionuose, kuriuose gėlo vandens jau trūksta.
Kodėl dirbtinio intelekto duomenų centrai gali naudoti vandenį
Dirbtinio intelekto darbo krūviai veikia tankioje skaičiavimo infrastruktūroje, kuri išskiria šilumą. Kai kurie duomenų centrai naudoja garinimo arba vandens aušinimo sistemą, kad serveriai ir greitintuvai išlaikytų saugią darbinę temperatūrą. Naudojamo vandens kiekis labai priklauso nuo aušinimo konstrukcijos ir vietos klimato.
Vietinis kontekstas yra svarbesnis nei pasauliniai vidurkiai
Dirbtinio intelekto poveikis vandeniui labai priklauso nuo duomenų centro buvimo vietos. Įrenginys, esantis regione, kuriame vandens trūksta, gali kelti daugiau rūpesčių nei panašus įrenginys, esantis vietovėje, kurioje yra daug atsinaujinančių vandens išteklių arba vėsesnis oras.
Dirbtinis intelektas taip pat gali naudoti vandenį netiesiogiai
Dalis vandens naudojama netiesiogiai. Elektros energijos gamybai gali prireikti vandens, ypač šiluminėse elektrinėse. Kai dirbtinis intelektas didina elektros energijos poreikį, dalis susijusio vandens pėdsako gali susidaryti ne pačiame duomenų centre, o elektros tiekimo sistemoje.
Kada dirbtinis intelektas gali prisidėti prie vandens trūkumo?
Dirbtinio intelekto infrastruktūra gali prisidėti prie vandens išteklių trūkumo, kai dideli duomenų centrai sutelkti sausringuose regionuose, kai aušinimo sistemose sunaudojama gėlo vandens, kai elektros energija gaminama iš daug vandens naudojančių šaltinių arba kai ataskaitų teikimas nėra pakankamai skaidrus, kad bendruomenės galėtų įvertinti poveikį vietos lygmeniu.
Kaip galima sumažinti riziką
Šią riziką galima sumažinti geriau parenkant vietą, veiksmingiau aušinant, naudojant regeneruotą vandenį, tam tikrais atvejais aušinant oru, naudojant mažai vandens naudojančius elektros energijos šaltinius, teikiant skaidrias ataskaitas ir viešai planuojant duomenų centrų plėtrą. Dėl matavimo prielaidų žr Metodika.