Centra danych obsługujące sztuczną inteligencję mogą do 2030 roku zużywać rocznie 9,3 bln litrów wody, czyli ilość odpowiadającą podstawowym potrzebom domowym 1,3 mld ludzi w Afryce Subsaharyjskiej – wynika z raportu Uniwersytetu Narodów Zjednoczonych.
Analizę przygotował Instytut Wody, Środowiska i Zdrowia Uniwersytetu Narodów Zjednoczonych (UNU-INWEH). Autorzy raportu wskazują, że szybki rozwój AI zwiększa nie tylko zapotrzebowanie na energię elektryczną, lecz także presję na zasoby wodne, grunty, sieci energetyczne i system gospodarki odpadami elektronicznymi.
Według szacunków UNU-INWEH centra danych w 2025 roku zużyły 448 TWh energii elektrycznej. Do 2030 roku ich zapotrzebowanie ma wzrosnąć do 945 TWh rocznie. Oznaczałoby to niemal podwojenie obecnego zużycia i poziom odpowiadający około 3 proc. prognozowanego światowego zużycia energii elektrycznej.
Wraz z rosnącym zużyciem energii zwiększać ma się także ślad wodny. W 2025 roku wynosił on 4,5 bln litrów, a do końca dekady ma wzrosnąć do 9,3 bln litrów. Autorzy raportu zwracają uwagę, że woda jest potrzebna zarówno bezpośrednio do chłodzenia infrastruktury, jak i pośrednio do produkcji energii zasilającej centra danych.
Raport ostrzega, że koszty środowiskowe AI są często zawężane wyłącznie do emisji CO2, podczas gdy realny wpływ technologii obejmuje także wodę, ziemię i zasoby wykorzystywane w całym łańcuchu dostaw. Według ONZ emisje związane z centrami danych mogą do 2030 roku wzrosnąć do 399 mln ton CO2 rocznie.
Eksperci wskazują, że coraz większe znaczenie ma nie samo trenowanie modeli, lecz ich codzienne używanie. Obsługa zapytań kierowanych do systemów AI, czyli tzw. inferencja, ma odpowiadać za 80–90 proc. zużycia energii przez sztuczną inteligencję.
ONZ zwraca również uwagę na nierównomierne rozmieszczenie infrastruktury AI. Ponad 90 proc. wyspecjalizowanej mocy obliczeniowej w chmurze znajduje się w USA i Chinach, podczas gdy ponad 150 państw nie dysponuje własną infrastrukturą tego typu. Autorzy raportu ostrzegają, że koncentracja centrów danych może pogłębiać globalne nierówności, zwłaszcza gdy koszty środowiskowe są ponoszone także poza państwami czerpiącymi największe korzyści z rozwoju AI.
http://kresy.pl/wydarzenia/do-2030-roku-ai-bedzie-zuzywac-tyle-wody-ile-potrzebuje-13-mld-ludzi-onz-ostrzega-przed-kosztami-rozwoju-sztucznej-inteligencji/
#ai #woda #ciekawostki
Analizę przygotował Instytut Wody, Środowiska i Zdrowia Uniwersytetu Narodów Zjednoczonych (UNU-INWEH). Autorzy raportu wskazują, że szybki rozwój AI zwiększa nie tylko zapotrzebowanie na energię elektryczną, lecz także presję na zasoby wodne, grunty, sieci energetyczne i system gospodarki odpadami elektronicznymi.
Według szacunków UNU-INWEH centra danych w 2025 roku zużyły 448 TWh energii elektrycznej. Do 2030 roku ich zapotrzebowanie ma wzrosnąć do 945 TWh rocznie. Oznaczałoby to niemal podwojenie obecnego zużycia i poziom odpowiadający około 3 proc. prognozowanego światowego zużycia energii elektrycznej.
Wraz z rosnącym zużyciem energii zwiększać ma się także ślad wodny. W 2025 roku wynosił on 4,5 bln litrów, a do końca dekady ma wzrosnąć do 9,3 bln litrów. Autorzy raportu zwracają uwagę, że woda jest potrzebna zarówno bezpośrednio do chłodzenia infrastruktury, jak i pośrednio do produkcji energii zasilającej centra danych.
Raport ostrzega, że koszty środowiskowe AI są często zawężane wyłącznie do emisji CO2, podczas gdy realny wpływ technologii obejmuje także wodę, ziemię i zasoby wykorzystywane w całym łańcuchu dostaw. Według ONZ emisje związane z centrami danych mogą do 2030 roku wzrosnąć do 399 mln ton CO2 rocznie.
Eksperci wskazują, że coraz większe znaczenie ma nie samo trenowanie modeli, lecz ich codzienne używanie. Obsługa zapytań kierowanych do systemów AI, czyli tzw. inferencja, ma odpowiadać za 80–90 proc. zużycia energii przez sztuczną inteligencję.
ONZ zwraca również uwagę na nierównomierne rozmieszczenie infrastruktury AI. Ponad 90 proc. wyspecjalizowanej mocy obliczeniowej w chmurze znajduje się w USA i Chinach, podczas gdy ponad 150 państw nie dysponuje własną infrastrukturą tego typu. Autorzy raportu ostrzegają, że koncentracja centrów danych może pogłębiać globalne nierówności, zwłaszcza gdy koszty środowiskowe są ponoszone także poza państwami czerpiącymi największe korzyści z rozwoju AI.
http://kresy.pl/wydarzenia/do-2030-roku-ai-bedzie-zuzywac-tyle-wody-ile-potrzebuje-13-mld-ludzi-onz-ostrzega-przed-kosztami-rozwoju-sztucznej-inteligencji/
#ai #woda #ciekawostki
DarrDarek
1
Lubię te brednie marksistowskich idiotów wyznaczonych do liczenia. Tych tępaków lewicowych nieważne czy z Brukseli, czy z USA, czy z Kanady zawsze można rozpoznać choćby po idiotycznych heurystykach wyznaczania ilości "zużywanej wody".
Skąd debilom marksistowskim wyszło, że do wyprodukowania i używania 448 TWH energii potrzebne jest 9,3 miliarda ton wody, to już jest słodka tajemnica tępaków lewicowych. Wg tego, w Polsce przy produkcji ponad 1/3 z tego energii elektrycznej zapewne potrzeba 3 mld ton wody, czyli jakieś 20% przepływu wody w Wiśle w miejscu, gdzie Wisła oddaje wodę do Bałtyku. Szkoda nawet podsumowywać tępaków.
Ale co ciekawe, przewał starszych i mądrzejszych do czesania frajerów z kasy zwany bitkojnem generuje zapotrzebowanie starszych i mądrzejszych twórców tego przewału na miliardy miliardów kompletnie bezsensownych zagadek matematycznych, jakie muszą rozwiązywać komputery "kopaczy bitkojna", aby zarobić swoje gówniane tysiące punktów na ułamek bitkojna przydzielany "kopaczowi". A ciekawe w tym jest to, że te miliardy miliardów kompletnie bezsensownych zagadek matematycznych generuje zapotrzebowanie roczne na 170 TWh energii elektrycznej. I mimo, że to nie służy kompletnie niczemu, to nikt na świecie nie śmie podważać sensu utrzymywania tego gówna zwanego bitkojnem, no bo ze starszymi i mądrzejszymi lepiej nie zadzierać i żaden rząd się na to nie odważy, a na razie oni jeszcze nie wyczesali frajerów na pełny zakres kasy, jaki przewidzieli do wyczesania z frajerów bitkojnowych.