Kas tehisintellekt raiskab vett? Müüt või mitte, kui kasutad EL-i taristut

« Tehisintellekt raiskab kogu meie vee ». Müüt või mitte? Uurisime järele.

Küsimus tabas meid otse. Paul Plessing, üks meie asutajatest, sai Redditis kõva kriitika tehisintellekti ja tema andmekeskuste « liigse veekulu » pärast. Toon oli karm, aga küsimus on õigustatud. Lugesime seega uuringud läbi.

Kust tuleb veepudeli number?

Peamine allikas « tehisintellekt raiskab vett » taga on usaldusväärne: Li et al., « Making AI Less Thirsty » (UC Riverside), kes hinnanguliselt GPT-3 kasutab umbes 500 ml veepudeli 20–50 vastuse kohta.

Need numbrid vastuse kohta on ekstrapolatsioonid. Need eeldavad kuumade kliimade andmekeskusi aurutussüsteemiga jahutusega.

Aurutussüsteemiga jahutus on higistamine tööstuslikus mahus. Soe õhk liigub vee mööda, vesi aurustub, viib soojuse kaasa ja kaob, selle asemel et naasta veeringlusse. See säästab palju elektrit, seetõttu kasutavad seda kuumad piirkonnad. Aga see maksab palju vett.

Mida näitavad mõõdetud numbrid?

Google avaldas hiljem mõõdetud numbrid: Gemini Appsi tekstiprompti mediaan tarbib 0,24 Wh ja 0,26 ml vett, sealhulgas jahutus ja tühikäik. See on umbes viis tilka. Number pärineb mai 2025 andmete hetkeseisust, seega mediaan üle mudelite, mis tollal liiklust teenindasid, mitte ühe nimetatud mudeli kohta. Ja need 0,26 ml olid Google’i globaalne keskmine.

Pikema metodoloogia jaoks oleme juba kirjutanud Tehisintellekti veetarbimine: miks viiruse numbrid eksitavad. Siin vaatame, mis muutub, kui sinu EU AI Chat jookseb serverites Euroopas.

Kas Euroopa andmekeskused kasutavad üldse vett jahutamiseks?

Rootsi andmekeskused on seal osaliselt seetõttu, et nad jahutavad õhuga vee asemel. Microsofti Rootsi regioon jahutab välisõhuga 100% aastast. Ka Hetzner kasutab jahutamiseks õhku vee asemel.

See pole juhuslik nimekiri. DentroChat hostitakse Hetzneris Saksamaal ja osa Cortecsi kaudu suunatud järeldamisest jookseb Rootsis. Öelda « tehisintellekt raiskab vett » on tugev liialdus, kui kasutad EU AI Chati nagu DentroChat. Paljud neist Euroopa andmekeskustest kasutavad peaaegu üldse vett.

Aga vesi mudeli treenimiseks?

Ülalolevatest numbritest puuduvad tehisintellekti treenimise juba tehtud kulud. Kui mudel on kord treenitud, saab seda hostida. Aga enamik EL-is hostitud mudeleid treenitakse endiselt väljaspool Euroopat, seega peame vaatama ka treenimiskulusid.

Värskeid numbreid on raske leida, kuid Google hindas 2022, et 40% energiast läks mudeli treenimisse ja 60% järeldamisse.

Uuem artikkel « Power Hungry Processing » hinnanguliselt järeldamine võib moodustada ~90% elutsükli energiast ja süsinikust.

Mõlemad viitavad samale: EU AI Chat Euroopas hostitud mudelitega raiskab kokku vähe vett.

Kuidas see Reddit-teemaga võrreldes paistab?

Võrdle seda Reddit-postitusega, millel oli 6000 vaatamist ja mis meie uuringu käivitas.

Veebipõhised süsinikukalkulaatorid Sustainable Web Design mudeli järgi seavad tüüpilise lehevaate ~0,36 g CO₂e, umbes 0,7 Wh. 6000 vaatamisel on see umbes 4,4 kWh ainuüksi lehe serveerimiseks. See vastab umbes 18 000 tehisintellekti tekstiprompti energiale!

Vee puhul räägime samuti liitritest versus murdosast milliliitrist prompti kohta.

Tavaline sotsiaalmeedia tundub energia mõttes halvem kui tehisintellekt…

Kas « tehisintellekt raiskab vett » on müüt?

Kuivade piirkondade andmekeskused on tõeline probleem ja läbipaistvus on nõrk. Aga interaktsiooni kohta EL-i infrastrukuuril on prompt üks kergemaid asju, mida veebis teeme.

« Tehisintellekt raiskab vett » on pigem müüt, kui kasutad EL-i lahendusi. Seda tüüpi Euroopa tehisintellekti pakume DentroChatis, parimas EU AI Chatis.