Kratek odgovor
Umetna inteligenca sama po sebi verjetno ne bo edini vzrok za pomanjkanje vode, vendar lahko veliki podatkovni centri prispevajo k lokalnemu pomanjkanju vode, če se zanašajo na vodno intenzivno hlajenje ali delujejo v regijah, kjer je količina sladke vode že omejena.
Zakaj lahko podatkovni centri za umetno inteligenco uporabljajo vodo
Delovne obremenitve umetne inteligence se izvajajo na gosti računalniški infrastrukturi, ki proizvaja toploto. Nekateri podatkovni centri uporabljajo hlajenje z izhlapevanjem ali z vodo, da strežniki in pospeševalniki ohranijo varno delovno temperaturo. Količina uporabljene vode je močno odvisna od zasnove hlajenja in lokalnega podnebja.
Lokalni kontekst je pomembnejši od svetovnih povprečij
Vpliv umetne inteligence na vodo je močno odvisen od lokacije podatkovnega centra. Objekt v regiji, kjer je voda pod pritiskom, lahko povzroča več skrbi kot podoben objekt na območju z obilico obnovljivih vodnih virov ali hladnejšim vremenom.
Umetna inteligenca lahko vodo uporablja tudi posredno
Nekaj vode se porabi posredno. Za proizvodnjo električne energije je lahko potrebna voda, zlasti v termoelektrarnah. Kadar umetna inteligenca poveča povpraševanje po električni energiji, se lahko del z njo povezanega vodnega odtisa pojavi v električnem sistemu in ne v samem podatkovnem centru.
Kdaj lahko umetna inteligenca prispeva k pomanjkanju vode?
Infrastruktura umetne inteligence lahko prispeva k obremenjevanju voda, če so velika podatkovna središča skoncentrirana v suhih regijah, če hladilni sistemi porabljajo sladko vodo, če električna energija prihaja iz proizvodnje, ki zahteva veliko vode, ali če poročanje ni dovolj pregledno, da bi skupnosti lahko ocenile lokalni vpliv.
Kako zmanjšati tveganje
Tveganje je mogoče zmanjšati z boljšo izbiro lokacije, učinkovitejšim hlajenjem, regenerirano vodo, zračnim hlajenjem, kjer je to primerno, viri električne energije z nizko porabo vode, preglednim poročanjem in javnim načrtovanjem širitve podatkovnih centrov. Za merilne predpostavke glejte Metodologija.