Otkrivamo detalje nedavnog posebnog izvješća Međunarodne agencije za energiju (IEA) ‘Energetika i umjetna inteligencija’ s analizom jednog od najhitnijih energetskih izazova današnjice

Od umjetne inteligencije (AI) svijet nesumnjivo očekuje mnogo, i to na različitim razinama – od tehnoloških inovacija do etičkih izazova. Umjetna bi nam inteligencija trebala donijeti snažniji tehnološki napredak, zamijenit će ljudski rad u zamornim rutinskim poslovima, povećat će produktivnost u industriji, ali i javnom životu, obrazovanju i zdravstvu, može poslužiti i kao savjetodavni alat u politici, znanosti i menadžmentu, … jednom riječju od nje očekujemo da nadopunjuje čovjeka u brojnim segmentima života.

No još je mnogo otvorenih pitanja na koja će umjetna inteligencija trebati dati odgovor. Jedno od njih je i kako joj osigurati dovoljno energije za njezino funkcioniranje i na koji će način taj snažni rast potrošnje energije utjecati na razvoj čovječanstva u budućnosti. Tim se problemom pozabavilo i Posebno izvješće Međunarodne agencije za energiju (IEA)  objavljeno sredino travnja koje je podrobno analiziralo jedan od najhitnijih energetskih izazova današnjice.

Izvješće nazvano „Energetika i umjetna inteligencija“ nudi najopsežniju globalnu analizu zasnovanu na podacima o sve jačim vezama između energetike i AI, te predviđa da će se potrošnja električne energije u podatkovnim centrima širom svijeta više nego udvostručiti do 2030. godine te da će dosegnuti potrošnju od oko 945 teravatsati (TWh), što je nešto više od današnje ukupne potrošnje električne energije u Japanu. Upravo će umjetna inteligencija biti zaslužna za taj drastični rast, a potrošnja električne energije u podatkovnim centrima optimiziranim za AI prema istim predikcima a do 2030. godine porasti će više od četiri puta.

Izvješće Agencije upozorava da bi u razvijenim gospodarstvima svijeta podatkovni centri mogli generirati više od 20 posto rasta potražnje za električnom energijom do 2030., što bi potaknulo novi rast potrošnje u energetskom sektoru većine zemalja koji je posljednjih godina bio u stagnaciji ili čak opadanju. Kako bi se zadovoljile rastuće potrebe podatkovnih centara za električnom energijom, koristit će se razni izvori energije, no IEA navodi da će među izvorima ipak prevladavati obnovljivi izvori energije i prirodni plin, prvenstveno zbog konkurentnosti troškova i lakše dostupnosti na ključnim tržištima.

No pritom se upozorava da su uz pitanje šireg korištenja umjetne inteligencije još uvijek vezane i značajne neizvjesnosti, posebno one vezane uz makroekonomske izglede pa do brzine usvajanja AI na svim razinama, a posebno u gospodarskom poslovanju. Izvješće također problematizira i pitanje sposobnosti razvoja i produktivnosti umjetne inteligencije te koliko će brzo ona usvajati poboljšanja vlastite učinkovitosti, a ništa manje važno ostaje i pitanje hoće li i na koji način zemlje uspjeti prevladati uska grla u energetskom sektoru.

No koliko umjetna inteligencija doista troši resursa? Istraživač sa američkog sveučilišta UC Riverside Shaolei Ren je, koristeći se  javnim informacijama za svoje izračune procjena potrošnje električne energije za rad umjetne inteligencije, odnosno ChatGPT-a, došao do podatka da je za slanje samo jedne e-pošte od 100 riječi generirane pomoću modela GPT-4 potrebno 0,14 kilovatsati (kWh) električne energije, što je jednako kao kad 14 LED žarulja ostane uključeno jedan sat.

Ilustracija (Pexels)

Ren upozorava da ukoliko svaki 10. stanovnik SAD-a samo jednom u tjednu iskoristi ChatGPT kako bi napisao i poslao jedan e-mail, ChatGPT će u godini dana potrošiti 121 517 megavat-sati (MWh) električne energije. A uzimajući u obzir da se umjetna inteligencija razvija strelovitom brzinom i da se sve intenzivnije koristi u cijelom svijetu, logičan je zaključak da će i potrebe za energijom u narednim godinama rasti jednako brzo kako bi se zadovoljila rastuća „glad“ umjetne inteligencije.

Megawatt je, obrađujući određene teme i problematiku, u svojim tekstovima redovito običavao zatražiti informacije, mišljenja i procjene relevantnih stručnjaka i autoriteta u određenim područjima. Ovoga ćemo puta tu praksu ponešto promijeniti. Odlučili smo, naime, o problemu rasta potrošnje električne energije porazgovarati upravo sa – umjetnom inteligencijom.

Kako bismo dobili što preciznije podatke o tome koliko energije umjetna inteligencija doista treba za određene aktivnosti, postavili smo posve konkretno pitanje ChatGPT-u kao najčešće korištenom AI modelu, koliko mu je energije potrebno za pisanje kraćeg teksta od oko 100 riječi. Evo što nam je ChatGPT odgovorio: „Da bismo izračunali koliko električne energije potroši jedan jezični model (poput mene) za generiranje teksta od 100 riječi, možemo napraviti grubu procjenu temeljenu na poznatim podacima o potrošnji energije velikih jezičnih modela.

Za pisanje teksta koji čitate, koji se sastoji od oko 1200 riječi, ChatGPT će, prema vlastitom izračunu, potrošiti 0,6 kWh energije

Prema nekim istraživanjima i javno dostupnim informacijama generiranje jedne riječi koristi otprilike 0.0003–0.001 kilovatsata (kWh)  energije, ovisno o modelu, infrastrukturi, efikasnosti podatkovnih centara i ostalim parametrima. Ako uzmemo prosjek od oko 0.0005 kWh po riječi, onda je to oko 0.05 kWh za tekst od 100 riječi. To je otprilike isto kao da LED žarulja od 10 W svijetli 5 sati ili kao kad mobitel puniš 5-6 puta. Emisija CO₂ bi bila oko 0.02–0.03 kg CO₂, ovisno o izvoru energije (manje ako dolazi iz obnovljivih izvora).“

Za pisanje teksta koji upravo čitate, a koji se sastoji od oko 1.200 riječi ChatGPT će, prema vlastitom izračunu, potrošiti 0,6 kWh energije. „To je kao da LED žarulja od 10 W svijetli 60 sati. Ili kao šest ciklusa pranja rublja u energetski učinkovitoj perilici rublja (ECO mod). Ili oko 50 do 60 punjenja mobitela. A ako koristiš električni bicikl, to je dovoljno za vožnju od 20–25 kilometara“, precizan je naš elektronički sugovornik.

Naša se konverzacija potom nastavila jer smo odlučili provjeriti kako Chat GPT vidi vlastitu budućnost kad je u pitanju energija a smo ga upitali vjeruje li da će njegova potrošnja energije u budućnosti rasti i zašto. „Hoće li potrošnja energije rasti? Da, vjerojatno hoće, ali ne nužno linearno ili bez kontrole.

Potrošnja će rasti zbog sve intenzivnije upotrebe modela. LLM-ovi poput mene (LLM – Large language model, veliki jezični model, op.a.)  koriste se u sve više aplikacija — od pretraživanja interneta do upravljanja poslovanjem, medicinskih analiza i edukacije. Više upita znači i više procesorske snage, a to znači i više struje. Modeli se stalno povećavaju kako bi bili ‘pametniji’ i kontekstualno bogatiji. Veći modeli = više memorije + više izračuna = veća potrošnja.Uz to, tu je i problem real-time personalizacije. Povećana upotreba za razgovorima u stvarnom vremenu, personalizacijom odgovora, simultanim prijevodima itd. zahtijeva brže i energetski intenzivnije servere“, upozorava ChatGPT.

Izvješće Agencije upozorava da bi u razvijenim gospodarstvima svijeta podatkovni centri mogli generirati više od 20 posto rasta potražnje za električnom energijom do 2030.

No stvari ipak nisu tako crne. „Postoji i suprotni trend: rastuća energetska efikasnost. Hardver je sve bolji i napredniji. Novi čipovi sve su efikasniji i osiguravaju više performansi za manje energije. Modeli se optimiziraju i tehnike poput ‘quantization’, ‘distillation’ i ‘sparsity’ omogućuju manje modele sa sličnim sposobnostima, a to vodi ka manjoj potrošnji energije.

Uz to, sve više data centara koristi obnovljive izvore energije, a velike kompanije (OpenAI, Google, Microsoft) ulažu milijarde u centre koji koriste solarnu, vjetro i hidroenergiju. I sve više modela pokreće se lokalno na korisničkim uređajima, bez slanja upita u velike data centre“, tvrdi ChatGPT. Jednom riječju, kaže naš sugovornik, potrošnja električne energije za rad umjetne inteligencije će u budućnosti vjerojatno rasti u apsolutnim brojkama, ali po jedinici rada (npr. jedna riječ) mogla bi čak padati zahvaljujući tehnološkom napretku i održivijim praksama.

S takvom se procjenom slaže i „klasična“ ljudska inteligencija. IEA-ino Izvješće, naime, ne dvoji da će povećanje potražnje za električnom energijom u podatkovnim centrima dovesti do porasta emisija, no tvrdi i da bi taj porast mogao biti relativno mali u kontekstu cijelog energetskog sektora te da bi mogao biti nadoknađen smanjenjem emisija koje omogućava široka primjena AI.

Uz to,  umjetna inteligencija se može aktivnije iskoristiti i u proizvodnji, kontroli i prijenosu energije.  A budući da AI sve više postaje ključna u znanstvenim otkrićima, očekuje se i da će umjetna inteligencija ubrzati razvoj inovacija u energetskim tehnologijama, što bi u konačnici potrošnju energije moglo izbalansirati ili barem u značajnoj mjeri kontrolirati brzinu porasta potražnje za energijom.