Kako viralni AI trendovi preplavljuju platforme društvenih mreža, nova studija Instituta za vodu, okoliš i zdravlje Univerziteta Ujedinjenih nacija naglašava sve veće ekološke troškove iza brzo generisanog sadržaja, upozoravajući da svakodnevni upiti korisnika pokreću nezabilježen skok u potražnji resursa za podatkovne centre.
Trend „Kako bih izgledao/la 80-ih?“ ponovo je skrenuo pažnju na energiju, vodu i druge resurse koji se koriste za kreiranje slika u samo nekoliko sekundi, omogućavajući korisnicima da izmijene svoju fotografiju u frizuru, odjeću i estetiku iz 1980-ih godina.
Iako jedna retro fotografija generisana u nekoliko sekundi može djelovati zanemarljivo, ona se dodaje u golemi lanac resursa koji obuhvata električnu energiju, vodu, zemljište i hardver povezan s milijardama AI operacija.
Studija Instituta pod nazivom „Okoliš i zdravlje: Karbonski, vodeni i zemljišni otisci“ pokazala je da bi energija potrošena za generisanje jedne tipične AI slike mogla napajati LED sijalicu od 10 vati tokom oko 17 minuta.
Vodeni otisak te električne energije iznosi oko 29 mililitara po slici, što je otprilike dvije supene kašike, ali dostiže 29 miliona litara na oko milijardu slika.
Podaci s platforme Google Trends pokazuju da su pretrage za „80s trend“ prošle sedmice skočile za 5.000% u odnosu na sedmicu ranije, dok su sa njim povezane AI slike podijeljene u milionima primjeraka na Instagramu.
Iako generisanje slike zahtijeva značajnu količinu električne energije, to je samo jedna strana ekološkog troška umjetne inteligencije, koji također obuhvata energiju za podatkovne centre, hlađenje servera, infrastrukturu i proizvodnju hardvera.
Potrebe za resursima rastu sa obimom
Globalni podatkovni centri potrošili su otprilike 448 teravat-sati električne energije u 2025. godini, utvrđeno je u studiji.
Međunarodna agencija za energiju (IEA) očekuje da će ovaj broj porasti na oko 950 teravat-sati do 2030. godine, što je u velikoj mjeri vođeno ekspanzijom umjetne inteligencije.
Do 2030. godine, vodeni otisak povezan s potrošnjom električne energije u AI podatkovnim centrima mogao bi dostići 9,3 biliona litara, sa zemljišnim otiskom koji prelazi 14.500 kvadratnih kilometara, predviđa se u studiji.
Većina potrošnje energije u AI-ju događa se nakon faze treniranja. Obrada svakodnevnih zahtjeva korisnika čini otprilike 80-90 posto ukupne potrošnje energije AI-ja, pokazalo je istraživanje.
Izračunato je da tipična AI slika zahtijeva oko 1.450 puta više energije od osnovne klasifikacije teksta, trošeći oko 2,9 vat-sati.
Odvojeno istraživanje naučnika s platforme Hugging Face i Univerziteta Carnegie Mellon pokazalo je da generisanje slika troši prosječno oko 2,9 kilovat-sati na 1.000 upita, pri čemu potrebe za energijom znatno variraju ovisno o modelu i zadatku, što jednu fiksnu cifru potrošnje po slici čini zavaravajućom.
Potražnja za hardverom je također u porastu. Predviđa se da će elektronski otpad povezan s AI-jem dostići 2,5 miliona tona godišnje do 2030. godine.
