Mennyi energiát emészt fel a mesterséges intelligencia adatközpontjai?

A rejtett energia minden egyes MI-válasz mögött

Amikor beírsz egy kérdést egy MI-chatbotba, a válasz azonnalinak és súlytalannak tűnik. A valóságban hatalmas, raktárméretű épületekben elhelyezett speciális processzorok bankjaira támaszkodik, amelyek éjjel-nappal működnek – hatalmas mennyiségű áramot és vizet fogyasztva csak azért, hogy áramköreiket hűvösen tartsák.

A Nemzetközi Energiaügynökség (IEA) szerint egyetlen ChatGPT-stílusú lekérdezés körülbelül tízszer több áramot használ fel, mint egy hagyományos Google-keresés. Egy szokásos internetes keresés körülbelül 0,0003 kilowattórát fogyaszt; egy MI-prompt körülbelül 0,0026 kWh-t fogyaszthat. Egyenként ezek a számok aprók – de a napi több milliárd kérésre vetítve elképesztő, ipari méretű energiaigényt jelentenek.

Mi történik egy adatközpontban

Egy adatközpont lényegében egy számítási gyár. A szerverek sorai – speciálisan erre a célra épített chipek, úgynevezett GPU-k (grafikus processzorok) és újabb MI-gyorsítók – végzik azokat a matematikai műveleteket, amelyek a nagyméretű nyelvi modelleket és képgenerátorokat működtetik. Ezek a chipek intenzív hőt termelnek, amelyet folyamatosan el kell vezetni.

Egy adatközpont villamosenergia-fogyasztásának körülbelül 60%-a közvetlenül a szerverek működtetésére megy el. A fennmaradó rész a hűtőrendszereket táplálja – hűtőket, ventilátorokat és az újabb létesítményekben folyadékhűtő hurkokat, amelyek vizet vezetnek közvetlenül a processzorok fölé. A Environmental and Energy Study Institute becslése szerint az adatközpontok 2023-ban körülbelül 560 milliárd liter vizet fogyasztottak csak hűtési célokra.

A hatékonyságot egy Power Usage Effectiveness (PUE) nevű mutatóval mérik – a teljes létesítményi energia és az IT-berendezések energiaaránya. A tökéletes pontszám 1,0; a legtöbb hiperszkála létesítmény (a Google, a Microsoft, az Amazon által üzemeltetett) 1,1–1,2-t ér el, míg a régebbi vállalati adatközpontok elérhetik az 1,5-öt vagy annál magasabbat, ami a hűtési többletköltségekre fordított energia felének elvesztését jelenti.

Miért más a MI, mint a korábbi számítástechnika

A hagyományos szerverek viszonylag könnyű feladatokat látnak el – fájlok tárolása, weboldalak kiszolgálása, adatbázisok futtatása. A MI-képzés és -következtetés számításigénye sokkal nagyobb. Egy nagyméretű nyelvi modell nulláról történő betanítása annyi áramot fogyaszthat, mint több száz transzatlanti repülőút. Még a következtetés – egyetlen válasz generálása – is a mátrixszorzások sűrű kaszkádját igényli több milliárd paraméteren keresztül.

Az IEA szerint a MI-nek szentelt gyorsított szerverek energiaigénye évente 30%-kal nő, szemben a hagyományos szerverek 9%-ával. 2030-ra a MI részesedése a teljes adatközponti villamosenergia-fogyasztásból a mai 5–15%-ról akár 50%-ra is emelkedhet.

A probléma nagysága

A globális adatközpontok villamosenergia-felhasználása 2024-ben körülbelül 415 terawattóra (TWh) volt – ami a Földön felhasznált összes villamos energia körülbelül 1,5%-a. Az IEA alapforgatókönyve szerint ez a szám 2030-ra több mint a duplájára, 945 TWh-ra nő, ami Japán teljes éves villamosenergia-fogyasztásának felel meg.

Az Egyesült Államok az építkezés epicentruma. A Pew Research jelentése szerint az amerikai adatközpontok már most is a nemzeti villamosenergia-felhasználás körülbelül 4%-át teszik ki, és ez a szám 2028-ra várhatóan eléri a 7–12%-ot. Írországban az adatközpontok 2026-ra az ország teljes villamosenergia-fogyasztásának 32%-át fogyaszthatják el, ami megterheli a hálózatot, amelyet soha nem terveztek ilyen koncentrált ipari terhelésre.

A Carbon Brief megjegyzi, hogy az adatközpontok és az adatátviteli hálózatok együttesen a globális CO₂-kibocsátás körülbelül 1%-át teszik ki – ez az arány a kereslettel párhuzamosan növekszik.

Tudja-e tartani a lépést a hatékonyság?

A technológiai iparág azzal érvel, hogy a hardveres és szoftveres fejlesztések tompítani fogják a legrosszabb hatásokat. Az újabb MI-chipek lényegesen hatékonyabbak, mint elődeik, és a modelltömörítési technikák csökkentik a következtetési költségeket. A Google belső adatai, amelyeket a MIT Technology Review tett közzé, azt sugallják, hogy egy tipikus Gemini MI-prompt körülbelül 0,24 wattórát használ fel – nagyjából annyi energiát, mint egy mikrohullámú sütő egy másodpercig tartó működtetése –, ami jóval kevesebb, mint a korábbi legrosszabb esetre vonatkozó becslések.

Az IEA „nagy hatékonyságú” forgatókönyve szerint az adatközpontok iránti kereslet 2035-ben 20%-kal alacsonyabb lehet, mint az alapforgatókönyvben, ha a hardveres fejlesztéseket és az intelligensebb modellarchitektúrákat széles körben alkalmazzák. A kereslet azonban gyorsabban nő, mint a hatékonyság javulása, ami azt jelenti, hogy az abszolút fogyasztás továbbra is jelentősen emelkedni fog.

Mit jelent ez a hálózat számára – és a számláidra

A közművek és a hálózatüzemeltetők igyekeznek lépést tartani. Az adatközpontok gyorsabban épülnek, mint ahogy az új erőművek engedélyezhetők és csatlakoztathatók. Ennek eredménye a meglévő infrastruktúrára nehezedő nyomás, a csúcsigény idején potenciális megbízhatósági kockázatok, valamint a háztartások és a közeli vállalkozások villamosenergia-árainak emelkedése.

A megújuló energiaügyletek – a technológiai óriások és a szél- vagy naperőművek közötti közvetlen áramvásárlási megállapodások – az iparág preferált válaszává váltak mind a szén-dioxid-kibocsátással kapcsolatos aggodalmakra, mind a hálózati korlátokra. A megújuló energiaforrások időszakos jellege azonban azt jelenti, hogy az adatközpontok gyakran még mindig fosszilis tüzelőanyagokból nyerik az energiát, amikor nem süt a nap vagy nem fúj a szél.

A MI-energia kérdése végső soron közpolitikai kérdés: hogyan döntenek a társadalmak a digitális infrastruktúra energiaellátásáról, amely gyorsan olyan nélkülözhetetlenné válik, mint az utak vagy a vízellátó rendszerek.