Чи шкодять центри обробки даних на базі штучного інтелекту навколишньому середовищу?

Центри обробки даних штучного інтелекту можуть створювати реальне навантаження на навколишнє середовище, але було б занадто спрощено стверджувати, що кожен такий центр автоматично завдає шкоди довкіллю. Одне й те саме навантаження може мати дуже різний вплив залежно від електромережі, системи охолодження, місцевих умов водопостачання та ефективності обладнання.

Центр обробки даних, який переважно забезпечується електроенергією з низьким рівнем викидів вуглецю, використовує ефективні системи охолодження та веде прозору звітність, має інший екологічний слід, ніж той, що залежить від енергомережі з високою часткою викопного палива, споживає дефіцитні місцеві водні ресурси або створює додаткове навантаження на і без того обмежену енергосистему.

Важливе питання полягає не в тому, чи є центри обробки даних штучного інтелекту в абстрактному сенсі добрими чи поганими. Важливо те, що вони споживають, де розташовані, що вони замінюють або що роблять можливим, а також чи можуть місцеві громади чітко усвідомити всі «плюси» та «мінуси».

Центри обробки даних штучного інтелекту призначені для виконання обчислювальних операцій. Великі системи штучного інтелекту базуються на щільних стійках графічних процесорів, мережах з високою пропускною здатністю, системах зберігання даних, оперативній пам’яті та обладнанні для електропостачання. Під час навчання моделей або обробки запитів на інференцію ці системи безперервно споживають електроенергію.

Вплив цієї електроенергії на навколишнє середовище значною мірою залежить від енергомережі. Мегават-година, отримана з низьковуглецевої енергомережі, має інший вплив на клімат, ніж мегават-година, вироблена переважно за рахунок вугілля або газу. Саме тому місце розташування має таке ж значення, як і обладнання всередині будівлі.

Більш детальне пояснення того, чому штучний інтелект споживає стільки енергії, див. Чому ШІ споживає так багато електроенергії?.

Чіпи штучного інтелекту виділяють тепло. Центри обробки даних повинні відводити це тепло, щоб забезпечити надійну та ефективну роботу серверів. Деякі об’єкти використовують повітряне охолодження, інші — контури з охолодженою водою, треті — випарне охолодження, а багато хто застосовує гібридні схеми, які адаптуються до зовнішніх умов.

Водяне охолодження може знизити споживання електроенергії за певних умов, але водночас може призвести до збільшення місцевого споживання води. Цей компроміс не можна автоматично вважати позитивним чи негативним. Все залежить від місцевого клімату, дефіциту води, структури енергобалансу, а також від того, чи є вода питною, рекуперованою чи використовується в інший спосіб.

Більш детальну інформацію щодо охолодження та використання води див. Чому центри обробки даних штучного інтелекту споживають так багато води?.

Більшість викидів вуглецю в центрах обробки даних, що використовують штучний інтелект, є непрямими. Сервери зазвичай не виділяють CO₂ безпосередньо на об’єкті, але електроенергія, яка використовується для їхнього живлення, може вироблятися з викопного палива десь в енергосистемі.

Це означає, що одна й та сама модель штучного інтелекту може мати різний вуглецевий слід залежно від того, коли і де вона працює. На фактичний вуглецевий слід можуть впливати такі фактори, як інтенсивність регіональної енергосистеми, обсяги закупівлі електроенергії з відновлюваних джерел, резервні потужності та погодинне збалансування електроенергії.

Оскільки детальні дані щодо джерел енергії, що використовуються саме в галузі штучного інтелекту, рідко оприлюднюються, оцінки викидів вуглецю слід розглядати як орієнтовні. Прозорі припущення є більш достовірними, ніж імітація того, нібито відомі точні глобальні сумарні показники.

Центри обробки даних — це фізичні промислові об’єкти. Для їхнього функціонування потрібні земельні ділянки, підключення до електромережі, підстанції, оптоволоконні кабелі, системи резервного живлення, будівельні матеріали та інфраструктура охолодження. Навіть коли головним питанням є глобальні викиди, саме місцеві наслідки можуть стати вирішальним фактором у прийнятті рішення щодо реалізації проекту.

Громади можуть висловлювати занепокоєння щодо споживання води, рахунків за електроенергію, перевантаженості електромереж, шуму, податкових пільг, землекористування, перебоїв у будівництві або того, чи відповідає кількість обіцяних робочих місць масштабам громадської підтримки. Ці занепокоєння не скрізь однакові.

Саме тому серйозна екологічна оцінка повинна виходити за межі сукупного попиту на штучний інтелект. Вона повинна враховувати, який вплив має конкретний центр обробки даних на конкретну електромережу, водозбірний басейн та місцеву громаду.

Публічна звітність щодо інфраструктури штучного інтелекту покращується, але все ще залишається неповною. Багато компаній оприлюднюють корпоративні показники споживання енергії чи води, проте не завжди надають детальну інформацію, необхідну для виділення робочих навантажень, пов’язаних зі штучним інтелектом, окремих об’єктів або конкретних систем, що обслуговують моделі.

За відсутності чіткої інформації зовнішні оцінки мають ґрунтуватися на публічних звітах, припущеннях щодо інфраструктури, технічних характеристиках обладнання та результатах досліджень. Це дозволяє отримати корисні приблизні значення, але їх не слід плутати з перевіреними вимірами на рівні об’єктів.

Більша прозорість зробила б дискусію більш практичною: скільки електроенергії потрібно, які ресурси енергосистеми використовуються, як працює система охолодження, яке джерело води задіяне та як змінюються наслідки з плином часу.

Екологічний слід центрів обробки даних штучного інтелекту можна зменшити завдяки використанню більш ефективних мікросхем, вдосконаленню механізмів обслуговування моделей, створенню менших спеціалізованих моделей, повторному використанню тепла, вдосконаленню систем охолодження, оптимальному вибору місця розташування, використанню електроенергії з меншими викидами вуглецю та запровадженню більш суворих стандартів звітності.

Сама по собі ефективність не гарантує зменшення загального впливу на навколишнє середовище. Якщо темпи використання штучного інтелекту зростатимуть швидше, ніж покращуватиметься ефективність, загальний попит на електроенергію, потреби в охолодженні та розбудова інфраструктури все одно можуть збільшитися.

Реалістичний висновок є досить багатогранним: центри обробки даних для штучного інтелекту не є поганими самі по собі, але їхня діяльність не залишається без наслідків. Їхні екологічні показники залежать від інженерних рішень, місцевих обмежень щодо ресурсів, публічної підзвітності та масштабів попиту, для задоволення якого вони побудовані.