Proč datová centra pro umělou inteligenci spotřebovávají tolik energie?

Rozsah problému

Pokaždé, když se někdo zeptá chatbota s umělou inteligencí, vygeneruje obrázek nebo použije chytrého asistenta, spustí se v datovém centru někde na světě řetězová reakce výpočtů. Jeden dotaz na umělou inteligenci spotřebuje zhruba desetkrát více elektřiny než tradiční vyhledávání Google – přibližně 0,3 watthodiny ve srovnání s 0,0003 kilowatthodiny. Vynásobte to miliardami denních požadavků a čísla se stanou ohromujícími.

Globální spotřeba elektřiny datovými centry dosáhla v roce 2024 přibližně 415 terawatthodin (TWh), což představuje přibližně 1,5 % celkové spotřeby elektřiny na světě, podle Mezinárodní energetické agentury (IEA). Jen ve Spojených státech spotřebovala datová centra 183 TWh – více než 4 % národní spotřeby elektřiny. IEA předpovídá, že toto číslo se do roku 2030 zdvojnásobí a poroste zhruba o 15 % ročně, což je čtyřikrát rychleji než poptávka po elektřině ze všech ostatních sektorů dohromady.

Proč jsou GPU tak energeticky náročné

Hlavním důvodem je samotný hardware. Tradiční servery provozující webové stránky a databáze odebírají mezi 300 a 500 watty. Server optimalizovaný pro umělou inteligenci, vybavený grafickými procesory (GPU), odebírá 3 000 až 5 000 wattů nebo i více – až desetkrát více energie, podle výzkumníků z MIT.

Trénink velkého modelu umělé inteligence vyžaduje tisíce GPU běžících téměř na plné využití po dobu týdnů nebo měsíců. Během tréninku GPU obvykle pracují s využitím kolem 93 % kapacity, čímž udržují obrovský, nepřetržitý odběr energie, ke kterému se tradiční výpočetní zátěže nikdy nepřiblížily. I po tréninku vyžaduje každá odpověď umělé inteligence, kterou uživatel obdrží, inferenci – proces spouštění dat prostřednictvím dokončeného modelu – což dohromady spotřebuje ještě více energie než samotný trénink, jak se používání rozšiřuje.

Chlazení: Skrytá energetická daň

GPU a CPU tvoří zhruba 60 % účtu za elektřinu datového centra. Velká část zbytku jde na chlazení. Servery generují intenzivní teplo, a jak umělá inteligence zvyšuje hustotu výkonu, požadavky na chlazení se zvyšují v souladu s tím.

Většina zařízení spoléhá na odpařovací chlazení, které vyměňuje vodu za energetickou účinnost. Jedno velké datové centrum může spotřebovat pět milionů galonů vody denně – což odpovídá potřebám města s 50 000 obyvateli, podle Brookings Institution. V severní Virginii, největším datovém centru na světě, spotřebovala zařízení v roce 2023 téměř dvě miliardy galonů vody, což je o 63 % více než v roce 2019.

Jak na to reagují velké technologické firmy

Průmysl usiluje o několik strategií, jak zvládnout svou rostoucí stopu:

• Jaderná energie: Společnost Meta podepsala dohody na více než šest gigawattů jaderné energie, což stačí na napájení zhruba pěti milionů domácností. Podobné závazky učinily i společnosti Microsoft a Amazon.
• Pokročilé chlazení: Technologie přímého chlazení čipů a imerzního chlazení mohou snížit spotřebu vody o 20–90 % a snížit potřebu energie zařízení až o 18 %, v závislosti na klimatu a designu.
• Softwarová efektivita: Techniky jako kvantizace modelu a destilace zmenšují modely umělé inteligence, takže vyžadují méně výpočtů na dotaz, čímž se snižuje energie na odpověď.
• Nákup obnovitelných zdrojů: Hlavní poskytovatelé cloudových služeb se zavázali, že 100 % své spotřeby elektřiny pokryjí nákupem energie z obnovitelných zdrojů, i když kritici poznamenávají, že se to často spoléhá na účetní kompenzace spíše než na přímou čistou energii.

Co bude dál

Trajektorie je jasná. IEA předpovídá, že Spojené státy a Čína budou do roku 2030 představovat téměř 80 % globálního růstu spotřeby elektřiny datovými centry, přičemž samotná spotřeba v USA vzroste zhruba o 130 %. Plánovaný kampus Hyperion společnosti Meta v Louisianě bude vyžadovat nejméně pět gigawattů – trojnásobek spotřeby elektřiny New Orleans – což místní energetickou společnost přimělo k urychlení výstavby nových elektráren na zemní plyn.

Vzhledem k tomu, že se umělá inteligence stává součástí všeho, od zdravotnické diagnostiky po autonomní vozidla, otázka již nezní, zda datová centra přetvoří energetické sítě, ale jak rychle mohou společnosti vybudovat energetickou infrastrukturu, aby s nimi udržely krok.