Subskrybuj nas na Youtube
Zapisz się na newsletter
AI potrzebuje energii, która pozostawi ślad węglowy
Rozbudowa energochłonnych centrów danych niezbędnych dla obsługi i rozwoju sztucznej inteligencji (AI) tylko w najbliższych pięciu latach może przynieść 1,7 mld t dodatkowych emisji dwutlenku węgla – prognozują eksperci Międzynarodowego Funduszu Walutowego. To odpowiednik 4,5 proc. związanego z szeroko pojętą energią śladu węglowego globalnej gospodarki z 2024 r. i odpowiednik niemal sześciu lat polskiej emisji CO2 . Z wyliczeń opisanych w analizie funduszu wynika, że do końca dekady zapotrzebowanie na energię elektryczną związane z centrami danych może sięgnąć 1500 TWh. To prawie 5 proc. zeszłorocznego zużycia prądu na świecie i znacznie więcej niż zakładano w najdalej idących prognozach takich ośrodków, jak Międzynarodowa Agencja Energii (MAE).
Z punktu widzenia globalnego systemu energetycznego spełnienie tych przewidywań będzie olbrzymim wyzwaniem. To tak, jakby w ciągu pięciu lat trzeba było zasilić dodatkową gospodarkę wielkości Indii czy Japonii. A technologie cyfrowe to tylko jedno ze źródeł nowego popytu na prąd, mierzonego w setkach bądź tysiącach terawatogodzin. W kolejce po energię będzie ciasno. Ustawią się w niej elektryfikujący się transport drogowy, przemysł i sektor budynków z urządzeniami grzewczymi i chłodzącymi. W konsekwencji dynamicznego rozwoju AI w górę mogą więc pójść także ceny energii. Te trendy, w ocenie MFW, będą wzmacniać ograniczenia dotyczące rozwoju nowych źródeł energii i rozbudowy sieci energetycznych. Za szczególnie znaczące w ocenie autorów należy uznać bariery dla źródeł odnawialnych, które mogą być budowane stosunkowo najszybciej, łagodząc zarazem wpływ AI na klimat.
/>
Jak poprawić bilans rewolucji cyfrowej
Scenariusz przyspieszonej transformacji energetycznej w kierunku zielonych źródeł pozwala ograniczyć ślad węglowy najbliższych pięciu lat rewolucji cyfrowej o 400 mln t CO2, czyli do 1,3 mld t. W Stanach Zjednoczonych, które według większości prognoz mają być liderem nowego sektora, rozwój centrów danych będzie grozić w najbliższych latach podniesieniem rachunków o 8,6 proc. i wzrostem emisji CO2 o 5,5 proc.
Z wyliczeń ekspertów MFW wynika wprawdzie, że ostateczny bilans rozwoju AI będzie dodatni, a koszty społeczne będą stanowić ułamek spodziewanych korzyści ekonomicznych, szacowanych na 0,5 proc. średniego wzrostu PKB rocznie. Problemem może być za to dystrybucja zysków i strat związanych ze sztuczną inteligencją w wymiarze międzynarodowym i wewnątrz poszczególnych społeczeństw, która przyniesie ryzyko zwiększenia już istniejących nierówności.
Planowanie obarczone ryzykiem błędu
Inne analizy, m.in. opublikowany w tym miesiącu raport MAE, przewidują mniej dynamiczny rozwój centrów danych obsługujących AI, choć nawet scenariusz bazowy tej organizacji będzie oznaczać, że w ciągu pięciu lat udział tego sektora w globalnym zużyciu energii się podwoi. To nie wszystko. Analiza MAE pokazuje, że mimo upływu kolejnych lat dzielących nas do 2030 r. czy 2035 r. przyszłość technologii cyfrowych jest obarczona olbrzymią dozą niepewności. W przypadku pojawienia się barier dla rozwoju centrów danych skala zapotrzebowania na energię może okazać się o blisko 30 proc. niższa niż w scenariuszu bazowym. Z drugiej strony na potrzeby AI może wpływać powstawanie nowych, mniej energochłonnych modeli albo pojawianie się innowacji zwiększających efektywność gospodarowania energią przez centra danych. Ścieżka przyspieszonego rozwoju AI wymagać będzie z kolei o jedną trzecią większych dostaw prądu do centrów danych. Rozstrzał pomiędzy możliwymi scenariuszami rośnie jeszcze bardziej – do 1 tys. TWh – w perspektywie przyszłej dekady.
Analitycy MAE są bardziej optymistyczni niż eksperci MFW, jeśli chodzi o wpływ rozwoju sztucznej inteligencji na klimat czy rachunki za energię. Zwracają uwagę na szanse, jakie wiążą się z zastosowaniem technologii AI do optymalizacji zużycia energii w centrach danych, obniżenia kosztów zarządzania systemami energetycznymi czy łagodzenia wpływu zwiększonych potrzeb energetycznych na emisje, choć przyznają, że te korzyści są trudne do oszacowania. Wiele zastosowań sztucznej inteligencji może według nich pomóc w realizacji kilku innych celów. Zastosowanie tych narzędzi przez operatorów sieci ma ułatwić integrację odnawialnych źródeł energii i odblokować nawet 175 GW mocy przesyłowych w istniejącej infrastrukturze, a także pozwolić na wykorzystanie coraz bardziej precyzyjnych prognoz pogody do zarządzania systemem. Przemysł będzie zaś mógł ograniczyć swoje zużycie energii.
AI a renesans atomu
Biorąc pod uwagę specyfikę centrów danych, które wymagają stabilnych dostaw energii elektrycznej przez całą dobę, siedem dni w tygodniu, duże nadzieje na obniżenie śladu węglowego AI wiąże się z energetyką jądrową. To ona, zamiast stabilizowanych paliwami kopalnymi farm wiatrowych czy fotowoltaicznych, może na dłuższą metę stanowić kluczową część odpowiedzi na potrzeby sektora. W ocenie MAE atom może zacząć odgrywać istotną rolę w zasilaniu centrów danych pod koniec bieżącej dekady, a przede wszystkim w kolejnej dekadzie. To elektrownie jądrowe mogą w szczególności, jak czytamy w raporcie, pomóc ostatecznie wyeliminować węgiel z miksu AI.
To rozpoznanie widoczne jest już w działaniach największych koncernów cyfrowych, które, szukają możliwości kontraktowania stabilnej i czystej energii z atomu. Microsoft podjął np. kroki w kierunku wznowienia pracy jednego z wyłączonych kilka lat temu reaktorów elektrowni Three Mile Island. Amazon kupił centrum danych w sąsiedztwie elektrowni jądrowej Susquehanna, licząc na możliwość bezpośredniego zasilania instalacji. Google podpisał umowę na dostawy energii z atomu ze startupem Kairos, który planuje budowę małych reaktorów nowej generacji (pierwszy, według deklaracji inwestora, miałby powstać jeszcze w tej dekadzie). Giganci cyfrowi znaleźli się też w gronie sygnatariuszy marcowej inicjatywy na rzecz potrojenia globalnych mocy jądrowych do 2050 r. ©℗
