Umelá inteligencia (AI) rýchlo mení rôzne odvetvia, od diagnostiky v zdravotníctve po maloobchodné dodávateľské reťazce. Organizácie, ktoré sa snažia pretvoriť s generatívnou AI, očakávajú do 18 mesiacov zvýšenie produktivity, rast výnosov, zlepšenie zákazníckej skúsenosti a zníženie nákladov. Avšak tento rýchly nárast prichádza s významnou environmentálnou záťažou, ktorú už nemôžeme ignorovať. Infraštruktúra poháňajúca revolúciu AI spotrebúva obrovské množstvá elektriny a vody a zároveň produkuje značné množstvo uhlíka, čo vytvára ekologickú stopu, ktorá ohrozuje pokrok, ktorý má AI priniesť.

Rastúce Náklady AI: Účinnostný Paradox

Rýchle zavádzanie AI spôsobuje, že náklady na energiu, emisie a vodu na podporu rozsiahlej AI prudko stúpajú. Ak sa to nechá bez kontroly, environmentálna stopa AI by mohla ohroziť firemné ciele udržateľnosti a prekročiť hranice našej planéty. Do roku 2030 sa predpokladá, že dátové centrá poháňajúce AI spotrebujú 612 terawatthodín (TWh) energie ročne, čo je ekvivalent celkovej ročnej spotreby elektriny Kanady v roku 2022. Uhlíkové emisie z AI môžu predstavovať 3,4 % z celkových globálnych emisií, čo je 11-násobný nárast za jedno desaťročie. Chladenie týchto dátových centier môže spotrebovať 3,02 miliardy kubických metrov sladkej vody, čo je viac ako celkové ročné odbery sladkej vody krajín ako Nórsko alebo Švédsko.

Paradoxom je, že zatiaľ čo samotná AI má obrovský potenciál znížiť uhlíkovú stopu väčšiny spoločností, iba 14 % spoločností v súčasnosti využíva AI na znižovanie emisií. Tradičné ukazovatele efektívnosti, ako je PUE (Power Usage Effectiveness), neposkytujú celostný obraz, pretože nehodnotia, ako dobre modely AI premieňajú elektrinu, peniaze, uhlík a vodu na skutočnú inteligenciu a dopad.

Predstavujeme Koeficient Udržateľnej AI (SAIQ)

Na premostenie tejto medzery bol vyvinutý Koeficient Udržateľnej AI (SAIQ – Sustainable AI Quotient). SAIQ je viacrozmerná miera toho, ako efektívne systémy AI premieňajú peniaze, elektrinu, vodu a uhlík na skutočný výkon. Vypočítava sa ako vážený súčet nasledujúcich pomerov: doláre na token, megawatthodiny na token, tony ekvivalentu CO2 na token a kubické metre vody na token. Čím nižší je SAIQ, tým efektívnejší a zodpovednejší je systém AI. Tento metrika umožňuje firmám vyvážiť finančnú životaschopnosť, energetickú odolnosť a environmentálny dopad na základe ich jedinečných organizačných priorít.

Štyri Kľúčové Imperatívy pre Udržateľnú AI

Aby spoločnosti maximalizovali návratnosť svojich investícií do AI nielen z finančného hľadiska, ale aj z hľadiska energie, vody a vplyvu na životné prostredie, bol vyvinutý praktický rámec so štyrmi imperatívami:

• 1. Nasadiť inteligentnejší kremík (Smarter Silicon): Ide o spúšťanie AI úloh na energeticky efektívnejšom hardvéri a modeloch. To zahŕňa technológie ako Compute-in-Memory (CIM) a Processing-in-Memory (PIM), ktoré znižujú pohyb dát a spotrebu energie. Príkladom je spoločnosť Mythic s CIM technológiou, ktorá znižuje spotrebu energie pri AI inferencii až 20-krát v edge zariadeniach. Neuromorfné systémy, ktoré napodobňujú ľudský mozog, spotrebúvajú energiu len vtedy, keď sú aktívne, čo vedie k výrazným úsporám. Ďalej sa odporúča používať ľahké modely AI a formáty s nižšou presnosťou (napr. Floating Point 8-bit, FP8) a rozmiestňovať AI na okraji siete (edge AI), čo znižuje používanie cloudu a zlepšuje výkon a znižuje emisie uhlíka.
• 2. Dekarbonizovať dátové centrá (Decarbonize Data Centers): Hyperskalárne dátové centrá spotrebúvajú milióny galónov vody denne a sú často poháňané fosílnymi palivami. Medzi stratégie patrí dynamické škálovanie a inteligentné vyrovnávanie záťaže na prispôsobenie spotreby energie pracovnému zaťaženiu AI. Monetizácia dátových centier a zdieľanie GPU môžu tiež znížiť uhlíkovú stopu. Kľúčové je aj optimalizovať umiestnenie dátových centier tak, aby sa využívali oblasti s čistejšou energiou alebo prirodzeným chladením, ako napríklad severské krajiny. Neodmysliteľná je integrácia nízkouhlíkových energetických možností, ako sú malé modulárne reaktory (SMR), ktoré poskytujú stabilné dodávky energie bez závislosti od fosílnych palív. Nakoniec, inovácie v oblasti chladenia šetrné k vode, ako je priame kvapalinové chladenie čipov a systémy opätovného využitia tepla, môžu minimalizovať spotrebu vody a energie.
• 3. Premyslene používať AI (Use AI Thoughtfully): Často sa AI prijíma skôr na základe „hype“ ako strategického prínosu, čo vedie k zbytočným neefektívnostiam. Dôležité je vyberať modely AI správnej veľkosti a uprednostňovať modely špecifické pre úlohy pred veľkými jazykovými modelmi (LLMs). Prejdenie z paušálnych cien AI na cenové modely založené na využití alebo efektívnosti môže tiež podnecovať optimalizáciu spotreby zdrojov AI. Okrem toho by sa AI mala využívať na dekarbonizáciu v rámci odvetví, napríklad na optimalizáciu vykurovacích, ventilačných a klimatizačných systémov (HVAC) alebo na prediktívnu logistiku.
• 4. Implementovať riadenie AI ako kód (Embed AI Governance-as-Code): Rýchle zavádzanie AI prekonalo rámce riadenia, čo viedlo k neefektívnym implementáciám s vysokou uhlíkovou stopou. Spoločnosti by mali integrovať udržateľnosť AI do svojich operačných procesov a štandardizovať monitorovanie spotreby energie AI v reálnom čase. Automatizácia politík riadenia AI môže pomôcť presadzovať zásady udržateľnosti a riadiť environmentálne riziká. Spoločnosti majú tiež príležitosť pomôcť definovať štandardy AI a aktívne formovať normy udržateľnosti AI v spolupráci s partnermi z ekosystému.

Cesta k Udržateľnej Budúcnosti AI

Budúcnosť AI závisí od schopnosti zosúladiť exponenciálny rast s konečnými zdrojmi. Organizácie, ktoré úspešne zvládnu túto rovnováhu, premenia AI z energeticky náročnej ambície na katalyzátor udržateľného vytvárania hodnoty. Začiatok spočíva v budovaní robustného meracieho základu, začlenení efektívnosti do riadiacich systémov a inštitucionalizácii spätnej väzby a mechanizmov zodpovednosti. Neustálou inováciou v hardvéri, softvéri a politikách možno AI škálovať udržateľne, čím sa zabezpečí, že najinteligentnejšie systémy budúcnosti budú fungovať na obnoviteľnej energii, transparentných štandardoch a jasných smerniciach. JaroR

---