Jakie uczucia wywołuje w Tobie sztuczna inteligencja? Inspiracja? Gotowy do „kodowania wibracji” inteligentniejszej przyszłości? Albo niepokój? Ten niepokój wynika z wyniku. Centra danych pochłaniają miliardy galonów wody. Emitują zanieczyszczenia. Spalają ogromne ilości energii.
Kiedy zagłębisz się w szum związany ze sztuczną inteligencją, staniesz przed poważnym pytaniem: czy te wielkie postępy w generatywnej sztucznej inteligencji są warte swojej ceny?
Obecnie w centrach danych na całym świecie znajdują się setki tysięcy procesorów graficznych (GPU). Nvidia nazywa swoją premierę w 1999 roku pierwszym na świecie procesorem graficznym. Niektórzy badacze sięgają historii tej technologii do automatów do gier z lat 70. XX wieku. Sprzęt ten zasila wszystko, od smartfonów po samochody autonomiczne. Napędzało to także boom na sztuczną inteligencję, który uczynił Nvidię najcenniejszą firmą na świecie.
Catherine Flick, profesor etyki na Uniwersytecie Staffordshire, zauważa pewien wzór.
„Rozwój sprzętu na dużą skalę często zaczyna się od gier” – mówi Flick.
Niezależnie od tego, czy jest to rzeczywistość wirtualna, czy sztuczna inteligencja, kwestie etyczne zaczynają się od gier. Jaki wpływ mają one na naszą interakcję z rzeczywistością?
Ekologiczny chaos w produkcji
Uszkodzenia powstają na długo przed uruchomieniem chatbota przez procesor graficzny. Wydobywanie surowców pozostawia ślady na ziemi. Fabryki półprzewodników narażają pracowników na działanie toksycznych chemikaliów.
W centrach danych procesory graficzne zużywają wodę i energię. Wynik? Więcej gazów cieplarnianych. Więcej zanieczyszczeń powietrza. Zmiany klimatyczne przyspieszają.
Kiedy chip ulegnie awarii, staje się odpadem elektronicznym.
Czy jest to uzasadnione? Czy przełomy w zakresie sztucznej inteligencji w prognozowaniu pogody uzasadniają te szkody? A co z procesorem graficznym w Twoim iPhonie? Czy powinno to podlegać tej samej kontroli?
Lokalne obciążenie
Sztuczna inteligencja wysunęła na pierwszy plan procesory graficzne. Dla wielu Amerykanów kwestia ta stała się zbyt osobista.
Stany Zjednoczone mają więcej centrów danych niż jakikolwiek inny kraj. Firmy technologiczne konkurują w budowaniu obiektów na wielką skalę. Mieszkańcy okolicznych terenów zaczynają zauważać górujące nad nimi gigantyczne magazyny.
Jako dziennikarz zajmujący się ochroną środowiska słyszę sprzeciwy. Czy robimy kozła ofiarnego AI? Szybka moda jest szkodliwa. Elektronika użytkowa jest szkodliwa. Dlaczego warto podkreślać AI?
Niektórzy inwestorzy venture capital argumentują, że zła prasa na temat wpływu na środowisko utrudnia przyjęcie sztucznej inteligencji. Flick śmieje się z tego.
„Czy nie wspaniale jest mieć środowisko jako kozła ofiarnego?”
Nie jest w swojej opinii odosobniona. Na TikToku specjalistka ds. produktów Ashley Striblet wypowiedziała się przeciwko obwinianiu konsumentów przez inwestorów kapitału wysokiego ryzyka. Ludzie wiedzą, że szybka moda zanieczyszcza środowisko. Jednak nadal kupują. Czerpią wartość z tych dóbr.
„Myślę, że większość ludzi rozumie, że zamawianie ubrań w [Shein] lub Amazonie nie jest najbardziej przyjazną dla środowiska rzeczą” – mówi Striblet.
Dla wielu oszczędności uzasadniają zakup. Flick zgadza się. Ale korzyści ze sztucznej inteligencji? Wielu konsumentów jeszcze ich nie widziało.
„Cała ta rozmowa o możliwościach ich technologii to kompletny nonsens” – mówi Flick.
Nie mamy jeszcze spersonalizowanych lokatorów-robotów. Rozbieżność między obietnicami a rzeczywistością jest ogromna. Tymczasem koszty są bardzo realne. Rosną rachunki za media. Zanieczyszczenie wzrasta. Dzieje się tak nie tylko w Azji. Dzieje się tak w bogatych obszarach Stanów Zjednoczonych.
Niesprawiedliwość środowiskowa
Centra danych są również zlokalizowane na obszarach o niskich dochodach. Społeczności kolorowe od dawna walczą z zanieczyszczeniem powietrza z pobliskich fabryk.
NAACP (National Association for the Advancement of Colored People) pozwało xAI (działającą pod marką SpaceXAI). Pozew dotyczy zanieczyszczenia powietrza przez generatory gazu zasilające centra danych. xAI nie odpowiedziało na prośby o komentarz.
Grupa praw obywatelskich ostrzegła firmy technologiczne, aby zachowały czujność. Kampanie lokalne nabierają tempa.
Ludzki koszt postępu
Shaolei Ren pamięta czarną sadzę w swoim domu z dzieciństwa w północnych Chinach. Dorastał w regionie węglowym. Okna były zamknięte. Wodę dostarczano w zbiornikach w ograniczonych ilościach.
Obecnie Ren, adiunkt na Uniwersytecie Kalifornijskim w Riverside, bada szkody środowiskowe powodowane przez centra danych. Jego spojrzenie wykracza poza zmiany klimatyczne. Koncentruje się na jakości powietrza. Brak wody.
Koszty te są niewidoczne dla użytkowników piszących do chatbota.
Ren siedzi w swoim biurze. Za nim znajduje się biała tablica pokryta niebieskimi równaniami. Chce stworzyć „centrum danych zintegrowane ze społecznością”. To osiągalne. Przedmioty nie mogą szkodzić mieszkańcom.
Teraz wyrządzają krzywdę.
Wydajne procesory graficzne wymagają większej mocy. Tworzą zanieczyszczenia. Do chłodzenia zużywają ogromne ilości wody. Dzieje się to przez całą dobę. Żywotność procesora graficznego w centrum danych wynosi tylko kilka lat.
Badanie przeprowadzone w 2024 r. przez Rena i współpracowników szacuje, że szkolenie modelu Meta Llama 3.1 powoduje zanieczyszczenie powietrza odpowiadające 10 000 podróży samochodem między Los Angeles a Nowym Jorkiem. Meta odmówiła komentarza, powołując się na swoje raporty dotyczące zrównoważonego rozwoju.
Badanie ostrzega, że do 2038 r. koszty zdrowia publicznego przekroczą 20 miliardów dolarów. Do 2030 r. 1300 przedwczesnych zgonów rocznie z powodu zanieczyszczenia powietrza.
Skoki zużycia energii i wody
Dawno, dawno temu gry determinowały zużycie energii procesora graficznego. W 2019 r. gry w USA pochłonęły 34 TWh. Jest to odpowiednik emisji CO2 z 5 milionów samochodów. Nowe konsole zużywają jeszcze więcej. Ważne jest również, aby wziąć pod uwagę „czystość” sieci energetycznej.
AI przewyższa te wskaźniki.
Według Lawrence Berkeley National Laboratory serwery wyposażone w akceleratory graficzne dla AI zużyły w 2017 roku 2 TWh, a do 2023 roku ilość ta przekroczyła 40 TWh. Do 2028 r. zużycie może osiągnąć poziom 165–326 TWh. Dolna granica tego zakresu odpowiada zużyciu energii przez 8,7 miliona gospodarstw domowych w USA.
Według badań Alexa de Vries-Gao w 2025 r. zużycie energii elektrycznej przez sztuczną inteligencję przekroczyło zużycie energii elektrycznej przez Bitcoin. Sztuczna inteligencja prawdopodobnie odpowiadała za prawie połowę światowego zużycia energii elektrycznej w centrach danych. Emisja dwutlenku węgla osiągnęła 32,6–79,7 mln ton. Porównaj to z roczną emisją Nowego Jorku wynoszącą 50 milionów ton.
Infrastruktura wodochłonna
Południowa Kalifornia przeżywa ten boom. Magazyny definiują krajobraz. Towary z Azji docierają do portu w Los Angeles. Następnie są wysyłane do suchych portów z centrami logistycznymi. Przez całą dobę jeździły ciężarówki.
Centra danych dodają nową warstwę napięcia. Zmarłi emeryci obserwują, jak zmieniają się ciche dzielnice. Wzrasta liczba skarg dotyczących hałasu generowanego przez generatory i systemy chłodzenia.
Karmienie AI wymaga dużej ilości wody. Służy do wytwarzania energii i chłodzenia. de Vries-Gao szacuje, że sztuczna inteligencja zużyła od 312,5 do 764,6 miliardów litrów w 2025 r. Jest to globalne roczne zużycie wody butelkowanej.
Badanie Rena z 2023 r. przewidywało, że do 2027 r. będzie to 600 miliardów litrów.
Roczne sumy kryją niebezpieczeństwo. Zużycie wody jest „sporadyczne”. Szczyty występują w okresach fal upałów. Stanowi to obciążenie dla lokalnych wodociągów. Zagrożenie suszą gwałtownie wzrasta.
W okresach szczytowych gospodarstwa domowe zużywają 1,5–2 razy więcej wody niż normalnie. Centra danych? 6–10 razy więcej. Niektóre projekty wymagają 30 razy więcej wody.
Do 2030 r. centra danych w USA mogą potrzebować 1 451 mln galonów nowej szczytowej pojemności wodnej dziennie. Cena emisyjna: do 10 miliardów dolarów.
Małe systemy użyteczności publicznej radzą sobie z tym słabo. Często są niedofinansowane. Modernizacja infrastruktury jest kosztowna.
Rahan argumentuje, że obietnice firm technologicznych dotyczące recyklingu lub uzupełniania wody nie rozwiązują problemu. Potrzebujemy przejrzystości. Potrzebujemy planowania. Społeczności muszą pomóc w budowie infrastruktury. Mieszkańcy nie muszą płacić rachunków.
Ślad materialny
Bardziej rygorystyczne podejście do tej kwestii mają Sophia Falk z Uniwersytetu w Bonn i David Ekchaijer z Uniwersytetu Paris-Saclay. Wrzucili warte tysiące dolarów procesory graficzne do mikserów przemysłowych.
Szukają kolejnych ofiarowanych żetonów. Chcą przestudiować materiały. Ślad, który zostawiają.
Wykorzystując sztuczną inteligencję zapominamy o realnym wpływie na świat. To jest poza zasięgiem wzroku. Poza polem świadomości.
Falk zbadał Nvidię A100. 90% jego składu to metale ciężkie. Miedź. Żelazo. Cyna. Nikiel. Krzem. Miedź przewodzi prąd. Jednak jego wydobycie wymaga ogromnych ilości wydobycia zasobów.
