Скільки води випиває Chat GPT, бо вам захотілось порозмовляти
Генеральний директор OpenAI Сем Альтман нещодавно зізнався: людська ввічливість коштує йому багато грошей. Так-так, коли ви пишете своїм чат-ботам «будь ласка» і «дякую» – рахунок за електроенергію росте. Один користувач поцікавився: скільки ж грошей OpenAI втрачає через те, що люди розмовляють з ШІ, як із живими. Альтман не змовчав: “десятки мільйонів доларів – але витрачені не дарма”. А потім додав: «Ніколи не знаєш…» (Може, ці «дякую» і справді врятують нас у майбутньому?)
Ось як штучний інтелект відповідає на це питання: “Як штучний інтелект, я безпосередньо не споживаю воду у звичному сенсі — не п’ю, не приймаю душ і не вирощую рослини. Але моє функціонування пов’язане з центрами обробки даних, а от вони споживають воду — здебільшого для охолодження серверів”.
Приблизні оцінки:
- У 2023 році дослідження показало, що одне запитання до великої мовної моделі (наприклад, GPT) може опосередковано потребувати до 500 мл води — тобто стільки, скільки випиває людина за раз.
- Наприклад, у центрі даних для охолодження серверів часто використовують воду, яка випаровується у системах охолодження.
- Компанія Microsoft, один з партнерів OpenAI, у 2022 році повідомила, що витратила близько 6,4 мільярдів літрів води за рік — і це пов’язано з роботою хмарних сервісів і ШІ.
Чому це важливо:
Коли ми говоримо про сталий розвиток, то екологічний слід ШІ включає не лише електроенергію, а й водний слід. Це стає особливо актуальним у регіонах, які страждають від нестачі прісної води. Проблема водного сліду ШІ – нова, але вже важлива. Є кілька напрямів, у яких можна працювати над зменшенням впливу.
Перехід на водонезалежні технології охолодження
- Охолодження повітрям замість води — менш ефективне в спекотному кліматі, але можливе в прохолодних регіонах.
- Інноваційні системи замкненого циклу, де вода не випаровується, а циркулює повторно.
Вибір локацій для дата-центрів
- Розміщення центрів обробки даних у холодних регіонах (наприклад, Скандинавія), де природне охолодження зменшує потребу у воді.
- Уникнення будівництва таких центрів у посушливих регіонах, де вода — критично важливий ресурс.
Відновлення води та використання «сірої» води
- Використання очищених стічних вод замість питної для охолодження.
- Технології, які дозволяють повторно використовувати воду в системах охолодження.
Оптимізація моделей штучного інтелекту
- Менше споживання ресурсів через енергоефективні алгоритми.
- Навчання менших моделей або використання вже навчених, без потреби запускати великі моделі кожного разу.
Прозорість і звітність
- Компанії повинні публікувати звіти про водне споживання, як вони це роблять з викидами CO₂.
- Це дозволяє громадськості і науковцям контролювати та впливати на політику сталого розвитку.
Підтримай Glossary Eco Foundation, щоб ми могли продовжувати освітні та екопроєкти, які роблять реальні зміни
Задонатити