COOLna

Když koncem března OpenAI umožnila generovat obrázky ve stylu studia Ghibli, zájem byl tak velký, že společnost musela omezit počet požadavků. Jak uvedl CEO společnosti OpenAI Sam Altman na X: „Je super vidět, jak lidé milují obrázky v ChatGPT. Ale naše GPU se rozpouštějí. Dočasně zavádíme omezení počtu požadavků, zatímco pracujeme na zefektivnění. Doufáme, že to nebude trvat dlouho!“

Generování obsahu pomocí AI není zadarmo – vyžaduje obrovské množství výpočetní energie, což vede k vysokým emisím uhlíku a zátěži na digitální infrastrukturu. Jakkoliv tato technologie nabízí širokou škálu užitečných aplikací, její nadměrné nasazení, například pro masové generování obrázků nebo textů, může mít dalekosáhlé ekologické dopady.

Zatímco dřívější formy umělé inteligence byly většinou extraktivní (tedy navržené pro třídění, analýzu nebo rozpoznávání vzorců v datech), generativní AI představuje kvalitativně nový přístup. Místo aby z dat „těžila“ závěry, učí se na nich napodobovat, vytvářet a kombinovat. Modely jako ChatGPT, DALL-E nebo Gemini jsou schopny generovat nové texty, obrazy nebo zvuky, které často působí jako výstupy lidské kreativity. Tento posun od analýzy k produkci obsahu zásadně změnil způsob, jakým se AI používá – a zároveň násobně zvýšil výpočetní náročnost těchto systémů při jejich trénování i každodenním provozu.

Firmy jako Google a Microsoft se přihlásily k cílům uhlíkové neutrality už v roce 2019, tedy v době, kdy generativní umělá inteligence nebyla masově nasazena. Tehdejší závazky působily jako symbol technologického sebepoznání: mluvilo se o snaze napravit vlastní ekologickou stopu a přispět k udržitelnosti digitální infrastruktury. Jenže s rozmachem generativních modelů environmentální dopady technologií dramaticky narůstají. A to navzdory skutečnosti, že většina firem zmíněných klimatických cílů zatím ani zdaleka nedosáhla. Je to, jako by se technologický sektor naopak rozhodl urychlit běh směrem k ekologické hranici, kterou sám před pár lety uznal za neudržitelnou.

S nástupem generativní AI, která vyžaduje masivní výpočetní kapacity, se environmentální dopady technologických gigantů jako Google a Microsoft začaly významně zhoršovat. Google uvedl, že jeho emise skleníkových plynů vzrostly od roku 2019 o 48 %, přičemž tento nárůst přičítá spotřebě energie v datových centrech a emisím v dodavatelském řetězci. Microsoft čelí podobným výzvám, přičemž jeho emise v roce 2023 vzrostly o 29 % ve srovnání s rokem 2020, což je spojeno s výstavbou datových center a výrobou hardwaru pro AI.

Tyto společnosti investují do obnovitelných zdrojů energie a projektů na odstraňování uhlíku, například do obnovy deštných pralesů v Amazonii, aby kompenzovaly své emise. Nicméně, rapidní růst AI a její energetické nároky naznačují, že ekologické závazky firem nelze vyřešit pouze nákupem uhlíkových kreditů či investicemi do obnovitelných zdrojů. Je nezbytné přehodnotit samotnou infrastrukturu a energetickou náročnost technologií.

S rostoucí poptávkou po generativní AI se OpenAI, podobně jako ostatní technologičtí giganti, chystá na výstavbu nových hyperscale datových center, která mají podporovat náročné výpočetní požadavky těchto modelů. Sam Altman již v loňském roce oznámil plány na vytvoření datových center o příkonu až pět gigawattů, což znamená masivní nárůst energetických nároků. Tato zařízení budou vyžadovat obrovské množství energie nejen pro samotné výpočty, ale i pro chlazení a správu infrastruktury.

Ačkoliv OpenAI investuje do obnovitelných zdrojů energie, včetně větrných a solárních elektráren, součástí plánu je i zapojení jaderné energie. Jaderná energetika by měla částečně pokrýt výkonné nároky datových center, což je vyvolává otázky o udržitelnosti tohoto řešení, zejména pokud jde o dlouhodobé nakládání s jaderným odpadem a potenciální bezpečnostní problémy. I když jaderná energie slibuje nízkou emisní stopu, její využívání v rámci rostoucí poptávky po AI ukazuje, jak složité je najít rovnováhu mezi technologickým pokrokem a environmentálními náklady. Není jisté, zda kombinace obnovitelných a jaderných zdrojů energie dokáže dlouhodobě pokrýt rostoucí energetické nároky AI bez dalších ekologických problémů.

S rostoucí poptávkou po generativní AI společnosti jako OpenAI a Microsoft stále více spoléhají na hyperscale datová centra, která poskytují masivní výpočetní výkon. Tato datová centra jsou navržena tak, aby zvládla obrovské objemy dat a umožnila škálování na globální úrovni. V roce 2024 bylo na celém světě více než tisíc hyperscale datových center, přičemž jejich kapacita se každé čtyři roky zdvojnásobuje, aby uspokojila rostoucí potřeby cloudových služeb, AI aplikací a dalších výpočetně náročných procesů. Hyperscale centra, na rozdíl od tradičních datových center, jsou obrovská, flexibilní a mají schopnost rychle se přizpůsobit rostoucí poptávce, což však může vést k neudržitelnému tlaku na zdroje a infrastrukturu.

Nicméně, jak ukázal Atlmanův výrok o „rozpuštění“ jejich GPU, vysoce energetická náročnost generativní AI stále přináší výzvy i pro největší technologické firmy. S rozšiřováním kapacity hyperscale zařízení se zvyšuje i spotřeba energie potřebné nejen pro samotné výpočty, ale také pro chlazení a údržbu. Výsledkem je další tlak na environmentální bilanci technologických gigantů, které se stále více obracejí na obnovitelné zdroje energie a experimentují s jadernou energií, aby snížily ekologický dopad těchto zařízení.

Ukazuje se však, že ekologické závazky firem jako Microsoft a Google, které slíbily uhlíkovou neutralitu, mohou být ohroženy samotným tempem, jakým se hyperscale datová centra a AI technologie šíří. I když jsou investice do obnovitelných zdrojů energie, jako je solární a větrná energie, stále běžnější, stále není jasné, zda budou tato řešení schopna zvládnout rostoucí energetické nároky a udržet krok s pokračujícím růstem výpočetního výkonu.

Rostoucí nároky na energii však nejsou jediným environmentálním problémem spojeným s výstavbou hyperscale datových center. Dalším, stále častěji diskutovaným problémem je jejich obrovská spotřeba vody. Datová centra ji potřebují na chlazení – zabraňuje přehřátí zařízení a zajišťuje stabilní provoz. Google a Microsoft v posledních letech čelí kritice za to, jak jejich centra využívají vodní zdroje, což je problém, který v některých oblastech nabývá na intenzitě.

Google například přiznal, že jeho datová centra spotřebovávají více než pět miliard galonů vody ročně. Zajímavým příkladem je město The Dalles v Oregonu, kde Google otevřel své první firemní datové centrum v roce 2006. Tento projekt přišel ve chvíli, kdy město, dlouhodobě závislé na hliníkovém průmyslu, hledalo nový ekonomický směr po uzavření místních vysokých pecí. Google byl ochoten investovat stovky milionů dolarů, čímž vznikla nová průmyslová oblast a několik set pracovních míst. Tím začala nová kapitola nejen pro toto město, ale i pro infrastrukturu internetu. Datová centra se stala klíčovými hráči v globální ekonomice, ale jejich nároky začaly narážet na ekologické limity, které se projevily prudkým nárůstem spotřeby vody a energie, jak ukazují údaje o současném fungování těchto zařízení. Ve městě The Dalles, které je dnes domovem několika datových center, v roce 2022 dosáhl odběr vody rekordních hodnot.

Je tedy stále zřejmější, že rozvoj generativní umělé inteligence přináší nové nároky na infrastrukturu. Zatímco dříve bylo možné vystačit s běžnými servery pro ukládání a přenos dat, systémy jako ChatGPT nebo Gemini vyžadují specializovaná datová centra, která operují v nepřetržitém provozu a s enormními nároky na chlazení. A právě tady se ukazuje, jak problematická je představa, že by se generativní AI měla stát běžnou součástí každodenního užívání internetu. Například její nasazení při vyhledávání informací (tedy úkolu, který lze splnit jednoduše indexací a tříděním již existujících dat) působí nejen zbytečně, ale ve světle environmentálních nákladů téměř absurdně. Generovat nový text pokaždé, když chce uživatel zjistit otevírací dobu kavárny, je jako používat traktor ke zrytí záhonku. Ať už jde o hledání jednoduché informace, základní výpočty nebo orientaci ve známé znalostní bázi, zapojování AI, která v reálném čase predikuje a generuje nový obsah, přináší náklady, které jsou zcela neúměrné potřebě.

Navzdory tomu, že technologické firmy stále mluví o optimalizaci a ekologické odpovědnosti, masivní nasazování generativních modelů i tam, kde nejsou potřeba, ukazuje na hlubší selhání představivosti technologických gigantů. Nejde jen o to, co všechno tyto systémy dokážou, ale co by skutečně měly dělat. S rozšiřováním AI bychom měli mluvit i o zdrženlivosti, o digitální umírněnosti a o schopnosti přemýšlet nejen nad tím, co je technicky možné, ale co je společensky a ekologicky odpovědné. A to platí i pro nás samotné: i když odpovědnost leží především na korporacích a politickém rámci, každodenní používání AI není bez následků. Možná bychom si měli častěji položit otázku, jestli si opravdu potřebujeme vygenerovat další profilovku ve stylu Ghibli, nechat si od AI navrhnout pozvánku na večírek nebo se ptát na věci, které by šlo jednoduše vyhledat. Jinými slovy, rozvaha, kdy a proč AI používat, je součástí širší otázky, jaký digitální svět chceme budovat.

Udělej mi radost a pozvi mě na kávu. Opravdu mě potěší, když si ji jednou nebudu muset koupit sama.