טביעת רגל פחמנית

כמה חשמל צורכים מרכזי-הנתונים של AI

טביעת רגל פחמנית בהקשר AI מתייחסת לדאגה מכמות החשמל והמים העצומה שאימון והרצה של מודלי AI גדולים צורכים, ומההשפעה הסביבתית הנובעת מכך. הסוכנות הבינלאומית לאנרגיה (IEA) העריכה שמרכזי-נתונים צרכו כ-415 טרה-וואט-שעה חשמל ב-2024 — כ-1.5% מצריכת-החשמל העולמית — עם תחזית לזינוק לכ-945 טרה-וואט-שעה עד 2030, כש-AI מזוהה כגורם-הצמיחה המרכזי, לא גידול כללי בשימוש בענן.

הפער העצום בין סוגי-משימות: טקסט מול תמונה

הצריכה משתנה מאוד לפי סוג המשימה: מחקר שהוצג ב-2024 בכנס ACM (Association for Computing Machinery) מצא שסיווג-טקסט פשוט צורך כ-0.002 עד 0.007 וואט-שעה לבקשה, בעוד שיצירת-תמונה צורכת בממוצע כ-2.91 וואט-שעה — פער של פי-אלף בין שתי משימות-AI "רגילות". מחקר של גוגל על מודל ג'מיני שלה דיווח על צריכה חציונית של כ-0.24 וואט-שעה לבקשת-טקסט בודדת, כלומר בערך באמצע בין שני הקצוות האלה.

צריכת-המים הנסתרת

מרכזי-הנתונים צורכים גם כמויות מים משמעותיות לקירור השרתים: ה-IEA העריך צריכת-מים עולמית של כ-560 מיליארד ליטר ב-2023, עם תחזית לכ-1,200 מיליארד ליטר עד 2030 — קצת יותר מהכפלה, ולא זינוק (בכמה מקורות משניים מצוטטת בשם אותו דוח תחזית של 12,000 מיליארד ליטר, פי עשרה מהמספר שכתוב בדוח עצמו בעמוד 242; ראו צריכת המים של מרכזי נתונים) — כשכשני-שליש מהצריכה קשורים בעקיפין לייצור-חשמל, ורבע נוסף לקירור עצמו. באימון מודל בודד: אימון GPT-3 של OpenAI צרך כ-700,000 ליטר מים ישירות באתר, ועד 5.4 מיליון ליטר אם כוללים גם את צריכת-המים העקיפה ליצור החשמל.

פסולת-אלקטרונית: הצד שכמעט לא מדברים עליו

מעבר לחשמל ולמים, מחקר ב-Nature Computational Science מ-2024 העריך שבינה מלאכותית גנרטיבית עשויה לתרום 1.2 עד 5 מיליון טונות פסולת-אלקטרונית עד 2030 — עד 12% מכלל הפסולת-האלקטרונית העולמית הצפויה, בעיקר בגלל תחלופה מהירה של שבבי-חומרה מתיישנים.

מהשוליים למרכז: רגולציה ותכנון מרכזי-נתונים

הנתונים האלה הפכו את "טביעת-הרגל" הזו משיקול-שוליים לשיקול מרכזי בתכנון מיקום מרכזי-נתונים חדשים, ולביקורת ציבורית וחקיקתית גוברת: הצעת-חוק פדרלית בארה"ב מ-2024 (Artificial Intelligence Environmental Impacts Act) ביקשה לחייב מחקר ודיווח וולונטרי על הנושא, ולפחות 27 מדינות אמריקאיות מקדמות חקיקה משלהן בנוגע למרכזי-נתונים. חלק מהביקורת ממוקדת בפער בין הבטחות-החברות ל"יעילות אנרגטית גוברת" לבין הקצב שבו הביקוש הכולל ממשיך לצמוח: גם אם כל בקשה בודדת נעשית זולה יותר עם השנים, הגידול בכמות-הבקשות הכוללת — לא היעילות של בקשה בודדת — הוא מה שמניע את התחזיות המדאיגות.