Az MI pazarolja a vizet? Mítosz vagy sem, ha uniós infrastruktúrát használsz
« A mesterséges intelligencia elpazarolja az összes vizünket ». Mítosz vagy sem? Utánanéztünk.
A kérdés egyenesen minket érintett. Paul Plessing, egyik alapítónk, kemény kritikát kapott egy Reddit-szálon a mesterséges intelligencia és adatközpontjai « túlzott vízpazarlása » miatt. A hangnem kemény volt, de a kérdés jogos. Elolvastuk tehát a kutatást.
Honnan jön az üveges víz száma?
A « AI pazarolja a vizet » mögötti fő forrás megbízható: Li et al., « Making AI Less Thirsty » (UC Riverside), akik becslése szerint a GPT-3 nagyjából egy 500 ml-es üveg vizet használ 20–50 válaszra.
Ezek a válaszankénti számok extrapolációk. Forró éghajlatú adatközpontokat feltételeznek párologtató hűtéssel.
A párologtató hűtés az ipari méretű izzadás. Meleg levegő fújódik a víz mellett, a víz elpárolog, magával viszi a hőt, és eltűnik ahelyett, hogy visszakerülne a víz körforgásába. Sok villamos energiát takarít meg, ezért használják meleg régiókban. De sok vizet költség.
Mit mutatnak a mért számok?
A Google később mért adatokat tett közzé: a Gemini Apps szöveges prompt mediánja 0,24 Wh-t és 0,26 ml vizet fogyaszt, hűtéssel és üresjárati többlettel együtt. Ez nagyjából öt csepp. A szám a 2025. májusi adatok pillanatképéből jön, tehát medián az akkor forgalmat kiszolgáló modelleken, nem egy konkrét modellen. A 0,26 ml a Google globális átlaga volt.
A hosszabb módszertani bontást már megírtuk itt: AI vízfogyasztás: miért félrevezetők a virális számok. Ez a cikk arról szól, mi változik, ha az EU AI Chatod európai szervereken fut.
Használnak egyáltalán vizet az európai adatközpontok hűtésre?
A svéd adatközpontok részben azért vannak ott, mert levegővel hűtenek víz helyett. A Microsoft svéd régiója az év 100%-ában külső levegővel hűt. A Hetzner is levegőt használ víz helyett hűtésre.
Ez nem véletlenszerű lista. A DentroChat a Hetznernél fut Németországban, és a Cortecsen keresztül irányított inferencia egy része Svédországban fut. Azt mondani, hogy « az AI pazarolja a vizet », erős túlzás, ha olyan EU AI Chatot használsz, mint a DentroChat. Sok ilyen európai adatközpont szinte egyáltalán nem használ vizet.
Mi a helyzet a modell betanításához szükséges vízzel?
Ami hiányzik a fenti számokból, az a mesterséges intelligencia betanításának már elköltött költsége. Ha a modell betanítva van, hostolható. De a legtöbb EU-ban hostolt modellt még mindig Európán kívül tanítják be, ezért a betanítási költséget is meg kell nézni.
Friss számokat nehéz találni, de a Google 2022-ben becslése szerint az energia 40%-a ment modellbetanításra és 60%-a inferenciára.
Az újabb « Power Hungry Processing » cikk szerint az inferencia akár ~90%-a lehet az életciklus energiájának és karbonjának.
Mindkettő ugyanoda mutat: egy EU AI Chat európai hostolású modellekkel összességében kevés vizet pazarol el.
Hogyan áll ez egy Reddit-szállal szemben?
Hasonlítsd össze ezzel a Reddit-bejegyzéssel, amely 6000 megtekintést kapott és elindította a kutatásunkat.
A Sustainable Web Design modell alapú webes szén-kalkulátorok egy tipikus oldalletöltést ~0,36 g CO₂e-re, nagyjából 0,7 Wh-ra tesznek. 6000 megtekintésnél ez kb. 4,4 kWh csak az oldal kiszolgálására. Ez nagyjából 18 000 AI szöveges prompt energiája!
Vízben is literokról van szó egy prompt milliliter töredékével szemben.
Úgy tűnik tehát, hogy a hétköznapi közösségi média energiaszempontból rosszabb, mint az AI…
Mítosz, hogy « az AI pazarolja a vizet »?
A száraz régiók adatközpontjai valós probléma, és az átláthatóság gyenge. Interakciónként azonban, EU-infrastruktúrán egy prompt az online tevékenységeink könnyebbik része.
« Az AI pazarolja a vizet » inkább mítosz, ha EU-megoldásokat használsz. Ilyen európai AI-t kínálunk a DentroChatban, a legjobb EU AI Chatban.