Įsivaizduokite kasdienę situaciją: pamiršote kolegos gimtadienį, tad skubiai atidarote „ChatGPT“ ar kitą dirbtinio intelekto (DI) asistentą ir per kelias sekundes sugeneruojate šmaikštų sveikinimą. Jums tai nieko nekainuoja, o procesas atrodo tarsi magija, veikianti kažkur virtualiame debesyje. Juk skaitmeninis pasaulis neturi nei svorio, nei formos, tiesa?
Realybė kur kas labiau apčiuopiama. Tas skaitmeninis debesis iš tiesų yra futbolo stadionų dydžio duomenų centrai, užpildyti tūkstančiais kaistančių serverių. Šiandien technologijų rinka susiduria su problema, apie kurią ilgą laiką buvo kalbama pernelyg tyliai, su milžinišku ir vis dar augančiu DI fiziniu pėdsaku mūsų planetoje.
Skaičiai, verčiantys iš naujo įvertinti patogumą
Naujausioje 2026 m. Stanfordo universiteto „AI Index“ ataskaitoje pateikiami poveikio aplinkai vertinimai, kurie turėtų priversti suklusti kiekvieną technologijų entuziastą.
Pavyzdžiui, vertinama, kad vieno iš didžiausių atvirojo kodo modelių pirminis treniravimas į aplinką galėjo išmesti net iki 72 tūkst. tonų anglies dioksido (CO2). Kad būtų lengviau įsivaizduoti, tai maždaug tiek, kiek vidutinis Europos gyventojas išmestų per kelis tūkstančius metų.
Tačiau anglies dioksidas tėra viena medalio pusė. Kur kas didesnį nerimą kelia vandens sąnaudos, reikalingos kaistantiems superkompiuteriams aušinti. Priklausomai nuo duomenų centrų infrastruktūros, skaičiuojama, kad vieno populiariausių didžiųjų kalbos modelių kompiuterių aušinimui vien per metus gali prireikti tiek gėlo vandens, kiek per tą patį laiką išgertų milijonai žmonių.
Kai kurių technologijų analitikų vertinimu, sudėtingesnė generatyvinio (kurti gebančio) DI užklausa, pavyzdžiui, dešimties aukštos raiškos vaizdų sukūrimas, sistemai gali kainuoti nuo pusės iki viso buteliuko geriamojo vandens.
Nematoma skaičiavimų kaina
Kodėl ši kaina tokia aukšta? Tradicinė interneto paieška yra itin optimizuota ir reikalauja santykinai nedaug išteklių – ji daugiausia remiasi jau indeksuota informacija. O štai generatyvinis DI kiekvieną atsakymą kuria realiuoju laiku, atlikdamas milijardus skaičiavimo operacijų (inferencijų).
Kaskart, kai paprašote sugeneruoti sudėtingą vaizdą ar parašyti eilėraštį, procesoriai atlieka be galo daug skaičiavimų, jų metu išsiskiria daug šilumos. Šiai šilumai išsklaidyti ir brangiai įrangai apsaugoti nuo perkaitimo būtinos galingos garinimo ir vandens aušinimo sistemos. Mes sukūrėme technologiją, kuri yra nepaprastai galinga, tačiau kartu itin imli fiziniams ištekliams.
Išoriniai kaštai ir skaitmeninė higiena
Svarbu suprasti: DI nėra tiesiog aklai planetos išteklius eikvojanti sistema. Jo atsisakyti būtų ne tik neįmanoma, bet ir trumparegiška. Remiantis ta pačia Stanfordo ataskaita, vien 2026 m. DI sprendimai JAV vartotojams sukūrė 172 mlrd. JAV dolerių vertę.
Dar daugiau – pats DI yra vienas galingiausių įrankių kovoje su klimato kaita. Specializuoti algoritmai šiandien sėkmingai optimizuoja valstybių elektros tinklus, mažina logistikos emisijas ir netgi padeda atrasti naujas, tvaresnes medžiagas saulės moduliams. Problema – ne pati technologija, o neatsakingas ir perteklinis galingiausių modelių naudojimas kasdienėms smulkmenoms.
Vadinasi, visuomenei reikia naujo požiūrio į savo skaitmeninius įpročius. Naudoti patį galingiausią DI modelį vien tam, kad patikrintumėte, ar elektroniniame laiške nėra rašybos klaidų, yra tas pats, kas užvesti sunkvežimį vien tam, kad nuvažiuotumėte į kitoje gatvės pusėje esančią parduotuvę.
Mums nereikia nustoti naudotis inovacijomis, tačiau privalome pereiti prie skaitmeninės higienos. Skirtingoms užduotims turime rinktis joms pritaikytus, mažiau išteklių reikalaujančius įrankius. Kaip išmokome rūšiuoti atliekas ir išeidami iš tuščio kambario išjungti šviesą, taip dabar turime išmokti nenaudoti superkompiuterio paprastai interneto paieškai.
Virtualūs debesys nelyja – jie naudoja mūsų planetos vandenį.
