Google już nie neutralny. Emisja CO2 technologicznego giganta wystrzeliła

Emisje dwutlenku węgla po stronie Google są dziś o połowę większe niż były pięć lat temu. Przyczyna? Coraz więcej centrów danych, które obsługują niezwykle żarłoczną energetycznie sztuczną inteligencję.

Niedawno pisaliśmy o Microsofcie, który kilka lat temu obiecał poważne działania na rzecz ochrony klimatu. Potentat w branży technologicznej zadeklarował, że do 2030 r. nie tylko ograniczy zanieczyszczanie dwutlenkiem węgla, co wręcz będzie go więcej z atmosfery usuwał niż emitował.

Z deklaracji tych wyszło tyle, co nic. W 2023 r. emisje Microsoftu były o 30 proc. wyższe niż w roku 2020, gdy złożył swe zobowiązania. Powodem było rosnące zainteresowanie i zastosowanie energochłonnej sztucznej inteligencji oraz powiązana z tym znaczna rozbudowa centrów danych.

Wychodzi na to, że decyzje o przyłączeniu się do wyścigu na sztuczną inteligencję przekreślą plany także innych potentatów.

Dalsza część artykułu pod materiałem wideo

W ostatnich dniach właściciele Google’a ujawnili, że w ciągu ostatnich pięciu lat emisje gazów cieplarnianych po jego stronie wystrzeliły o 48 proc. Tylko w poprzednim roku wzrosły zaś aż o 13 proc. "Podważa to zobowiązanie firmy do osiągnięcia zerowej emisji netto do 2030 r." – komentuje Financial Times.

Według Google główną przyczyną wzrostu było zużycie energii elektrycznej przez centra danych i emisje w łańcuchu dostaw. Samo zużycie prądu przez serwery Google wzrosło w ciągu roku o 17 proc. i stanowiło około 7-10 proc. światowego zużycia energii elektrycznej w centrach danych. Z tego powodu koncern swój wyznaczony na 2030 r. cel uznaje obecnie za "znacznie niepewny".

Centra danych odgrywają kluczową rolę w szkoleniu i obsłudze modeli, które stanowią podstawę modeli AI. Ale problemem jest nie tylko niezwykle duże zapotrzebowanie na energię elektryczną.

Istotną rolę odgrywają też emisje dwutlenku węgla związane z produkcją i transportem serwerów komputerowych i chipów używanych w tym procesie, a także pomieszczeń, w których są przechowywane.

W przypadku Google centra danych odpowiadają za 25 proc. emisji, a łańcuch dostaw za pozostałe 75 proc. I tak emisje związane z energię elektryczną wzrosły w 2023 r. o 37 proc., a emisje związane z łańcuchem dostaw i rozbudową infrastruktury – o 8 proc.

Według szacunków Międzynarodowej Agencji Energetycznej całkowite zużycie energii elektrycznej w centrach danych może osiągnąć w 2026 r. 1000 TWh (terawatogodzin). Jeśli tak się stanie, będzie to oznaczać podwojenie zużycia względem roku 2022.

Z kolei według obliczeń firmy badawczej SemiAnalysis, z powodu rozwoju sztucznej inteligencja centra danych już w 2030 r. będą wykorzystywać 4,5 proc. światowej produkcji prądu.

Zdaniem Billa Gatesa, współzałożyciela Microsoftu, sztuczna inteligencja nie będzie jednak przyczyną napędzania kryzysu klimatycznego, tylko pomocą w jego rozwiązaniu. Podobnie sprawę widzi Google.

Skąd to przekonanie? Jak wyjaśnia brytyjski "The Guardian", wielkie firmy technologiczne są "naprawdę chętne" do płacenia dodatkowych pieniędzy za czystą energię, bo zależy im, aby mogły powiedzieć, że z niej korzystają.

Ale rozwój sztucznej inteligencji ma też inny wymiar. Wśród wielu możliwości jej wykorzystania znajduje się i wspieranie działań na rzecz klimatu.

Jednym z głośniejszych tematów ostatnich dni są badania opublikowane w prestiżowym czasopiśmie "Nature", które dotyczyły technologii stworzonej właśnie przez Google’a. Wykazały one, że sztuczna inteligencja przyczyniła się do przełomu w dokładnych, długoterminowych prognozach pogody i klimatu.

Przełom polega na wykorzystaniu połączenia uczenia maszynowego i istniejących narzędzi prognostycznych. Dokonano tego dzięki modelowi NeuralGCM, który opracował zespół Google.

I tak NeuralGCM okazał się znacznie szybszy niż tradycyjne prognozowanie pogody i klimatu. Jak relacjonuje "Financial Times", model był w stanie wygenerować 70 tys. dni symulacji w ciągu 24 godzin przy użyciu zaledwie jednej z dostosowanych jednostek od Google’a. Tradycyjne modele klimatyczne w tym samym czasie wygenerowały tylko 19 dni symulacji i potrzebowały do tego blisko 14 tys. jednostek komputerowych.

Do tego połączenie potencjału AI z tradycyjnymi modelami okazuje się też skuteczniejsze. Na przykład w jednym z testów opartym na poziomach temperatury i wilgotności w 2020 r. wskaźnik błędu był o 15-50 proc. niższy.

Wspomniane badanie to jeden z wielu przykładów. W ostatnich miesiącach naukowcy zajmujący się klimatem i środowiskiem dokonali też wielu innych przełomów, które bez AI byłyby niemożliwe. Dzięki technologii tej coraz lepiej idzie nam chociażby… odczytywanie języka innych zwierząt i komunikowanie się z nimi.

Twórz treści i zarabiaj na ich publikacji. Dołącz do WP Kreatora