Cik daudz ūdens patērē mākslīgais intelekts? Eksperti skaidro, kāpēc atbilde ir sarežģītāka, nekā šķiet 0 223

Kamēr tehnoloģiju uzņēmumi būvē arvien vairāk datu centru mākslīgā intelekta attīstībai, ASV pieaug vietējo iedzīvotāju protesti. Teksasā, Arizonā un Jaunmeksikā cilvēki pieprasa ierobežot jaunu objektu būvniecību, baidoties no pieaugoša ūdens un elektroenerģijas patēriņa, raksta «Live Science».

Galvenais strīdu iemesls ir jaudīgu serveru dzesēšana. Mūsdienu mākslīgā intelekta procesori var sakarst līdz aptuveni 80 °C, tāpēc tie nepārtraukti jādzesē. Daudzos datu centros šim nolūkam joprojām izmanto ūdeni, un daļa no tā dzesēšanas procesā iztvaiko.

Cik daudz ūdens patiesībā patērē mākslīgais intelekts?

Ap šo tēmu radušies daudzi pretrunīgi apgalvojumi. Viens no pazīstamākajiem vēsta, ka viena pieprasījuma apstrādei čatbotā nepieciešami aptuveni 500 mililitri ūdens.

Tomēr šī pētījuma autors, Kalifornijas Universitātes pētnieks Šaolē Žeņs, tagad atzīst, ka šis novērtējums vairs neatbilst pašreizējai situācijai. Mūsdienu valodu modeļi ir kļuvuši ievērojami efektīvāki.

Piemēram, 2025. gadā Google paziņoja, ka vidēja garuma pieprasījuma apstrādei čatbotā Gemini nepieciešamas vien aptuveni piecas ūdens pilītes.

Taču problēma nav viena pieprasījuma ūdens patēriņš, bet gan to milzīgais skaits. Miljardiem pieprasījumu dienā pat ļoti nelielu ūdens daudzumu pārvērš ievērojamā kopējā patēriņā.

Pašlaik problēma ir lokāla, taču tā strauji pieaug

Pētnieku aprēķini liecina, ka 2023. gadā ASV datu centri patērēja aptuveni 66 miljardus litru ūdens, kas veido mazāk nekā 1% no valsts kopējā ūdens patēriņa.

Tomēr mākslīgā intelekta attīstība situāciju strauji maina. Pētnieku grupa Kornela Universitātes speciālista Fencji Ju vadībā prognozē, ka līdz 2030. gadam ASV datu centru gada ūdens patēriņš varētu sasniegt no 731 miljarda līdz 1,125 triljoniem litru.

Augstākā prognoze ir pielīdzināma visa Ņujorkas dzeramā ūdens gada patēriņam.

Vienlaikus speciālisti uzsver, ka problēma galvenokārt ir reģionāla. Vietās, kur ūdens resursu ir pietiekami, šāds pieaugums būs mazāk jūtams. Savukārt Arizonā, Jaunmeksikā un Dienvidkalifornijā papildu slodze var kļūt par nopietnu izaicinājumu.

Ūdens tiek patērēts ne tikai datu centros

Pētnieki norāda uz būtisku aspektu — mākslīgā intelekta ūdens pēdu neveido tikai serveru dzesēšana.

Lieli ūdens apjomi tiek patērēti arī elektroenerģijas ražošanā, īpaši ogļu un dabasgāzes elektrostacijās, kur ūdeni izmanto turbīnu dzesēšanai.

Tieši tāpēc pāreja uz saules un vēja enerģiju, kuras izmantošanas laikā ūdens patēriņš ir minimāls, var būtiski samazināt mākslīgā intelekta kopējo ūdens pēdu.

Fencji Ju uzskata, ka jaunus datu centrus vajadzētu būvēt reģionos, kur pieejami pietiekami atjaunojamās enerģijas resursi un nav hroniska ūdens trūkuma.

Pēc viņa aprēķiniem, pareizi izvēloties datu centru atrašanās vietu un īstenojot citus pasākumus, mākslīgā intelekta ūdens pēdu nākotnē varētu samazināt gandrīz par 86%.

Jaunas tehnoloģijas jau samazina ūdens patēriņu

Vienlaikus attīstās arī dzesēšanas tehnoloģijas.

Ja agrāk galvenā metode bija iztvaikošanas dzesēšana, kurā ūdens neizbēgami tiek zaudēts, tad mūsdienu datu centros arvien biežāk izmanto šķidruma dzesēšanu.

Šādās sistēmās dzesēšanas šķidrums cirkulē slēgtā kontūrā tieši pie procesoriem, tādējādi ievērojami samazinot ūdens patēriņu.

Turklāt jaunākie NVIDIA procesori spēj darboties ievērojami augstākā temperatūrā. Pēc uzņēmuma pārstāvju teiktā, ja apkārtējā gaisa temperatūra nepārsniedz aptuveni 45 °C, atsevišķos gadījumos pietiek ar tradicionālu gaisa dzesēšanu bez papildu ūdens izmantošanas.

Inženieri testē arī vēl efektīvākus risinājumus — no imersijas dzesēšanas, kur serveri pilnībā iegremdē īpašā šķidrumā, līdz datu centru izvietošanai zem ūdens. Tomēr pēdējais risinājums būtiski sarežģī iekārtu apkopi.

Uzņēmumi izvirza jaunus vides mērķus

Lielākie tehnoloģiju uzņēmumi jau pārskata savas vides stratēģijas.

Amazon Web Services plāno līdz 2030. gadam kļūt par «ūdens pozitīvu» uzņēmumu, proti, atdot videi vairāk ūdens, nekā tas patērē datu centru darbībā.

Savukārt Google līdz tam pašam laikam iecerējis kompensēt 120% no patērētā saldūdens, finansējot ūdens resursu atjaunošanas projektus.

Daļa uzņēmumu jau izmanto serveru radīto siltumu dzīvojamo māju apkurei, integrējot to centralizētās siltumapgādes sistēmās, kas vēl vairāk uzlabo datu centru energoefektivitāti.

Eksperti uzskata, ka mākslīgā intelekta ietekmi uz ūdens resursiem noteiks nevis viena tehnoloģija, bet gan vesels risinājumu kopums — datu centru atrašanās vieta, izmantotie elektroenerģijas avoti un izvēlētās dzesēšanas sistēmas.

Līdz ar mākslīgā intelekta nozares izaugsmi ūdens patēriņa jautājums kļūst tikpat nozīmīgs kā enerģijas patēriņš. Tomēr mūsdienu tehnoloģijas jau ļauj šo slodzi būtiski mazināt, ja jauni datu centri tiek projektēti pārdomāti.