Consumo de água por IA: a sede insustentável da IA ​​generativa

A IA generativa está na moda desde que o ChatGPT da OpenAI deu aos usuários comuns a capacidade de interagir com a inteligência artificial como se fosse um amigo na rua. Agora, verifica-se que a mania de criar tais programas teve um impacto imprevisto nos recursos hídricos em todo o país.

Em seu relatório anual de sustentabilidade, a Microsoft, um investidor multibilionário em OpenAI, divulgou que seus data centers em Iowa e outras áreas consumiram quase 1,7 bilhão de galões de H ₂ 0 em 2022. Isso é 34% a mais do que usou em 2021, e o suficiente para encher 2.500 piscinas olímpicas.

Embora a Microsoft não tenha dito especificamente o que levou ao aumento incomum, os especialistas dizem que não é coincidência que tenha ocorrido enquanto se acreditava que os cientistas de dados da empresa estavam treinando os grandes modelos de linguagem (LLMs) que alimentam a inteligência do ChatGPT.

Essa conclusão sobre o consumo de água por IA parece fazer sentido, uma vez que o Google também consumiu mais de 5,6 bilhões de galões de água em 2022, ou 20% a mais do que no ano anterior, enquanto treinava LLMs para sua ferramenta generativa de IA, Bard.

IA, água e data centers

Na corrida para satisfazer a procura das empresas e dos consumidores por ferramentas de IA da próxima geração, as empresas têm intensificado as atividades dos centros de dados como nunca antes para treinar modelos e responder às perguntas dos utilizadores de ferramentas.

Equipamentos de data center mais quentes que precisam de resfriamento requerem muita água para que os sistemas evaporativos façam seu trabalho de manter as temperaturas moderadamente baixas.

Na verdade, um grande data center pode consumir entre 1 milhão e 5 milhões de galões de água por dia, ou tanto quanto uma cidade de 10.000 a 50.000 habitantes, de acordo com o The Washington Post .

Além do mais, um artigo dos pesquisadores da Universidade da Califórnia em Riverside descobriu que o ChatGPT precisa de uma garrafa de água de 500ml em média para cada 10 a 50 perguntas feitas, dependendo de onde os servidores estão hospedados.

“Isso é insustentável do ponto de vista ambiental, de custo e de desempenho”, disse Joe Capes, CEO da desenvolvedora de sistemas de resfriamento LiquidStack, à Information Week . “O aumento dos custos de energia torna esta [abordagem] cada vez mais cara, e os poderosos processadores necessários para as tecnologias atuais com uso intensivo de dados… simplesmente geram muito calor para o resfriamento do ar suportar.”

Geração AI: Para onde vai a água?

Existem vários motivos pelos quais os data centers relacionados à IA são tão quentes e sedentos, incluindo:

1. Alta densidade de potência : os servidores de IA aquecem rapidamente ao processar os enormes volumes de dados necessários para alimentar o conhecimento de IA.
2. Operação contínua : os data centers usados ​​para treinamento LLM geralmente funcionam 24 horas por dia, 7 dias por semana, o que requer resfriamento constante.
3. Eficiência energética : O resfriamento à base de água não depende das temperaturas externas, por isso tende a ser mais eficiente do que sistemas alternativos de resfriamento a ar.
4. Escalabilidade : à medida que os data centers são dimensionados para acomodar modelos de IA maiores, seu maior consumo de energia requer ainda mais resfriamento para manter seu desempenho e confiabilidade.

Shaolei Ren, coautor do estudo da UC-Riverside, diz que este consumo de água impulsionado pela energia não é uma preocupação a curto prazo porque a IA generativa ainda está nos seus estágios iniciais. A longo prazo, porém, ele diz que os relatórios sobre o aumento do uso de água pela alta tecnologia deverão estimular o debate público sobre a conservação futura.

Tanto a Microsoft como a Google comprometeram-se publicamente a ser positivas em termos de água – o que significa que irão reabastecer mais água do que consomem – até 2030.

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Como reduzir o impacto ambiental da IA

Especialistas do setor dizem que há várias medidas que as empresas podem tomar para garantir que a IA generativa não esgote seriamente as futuras reservas de água.

Se a infraestrutura de apoio à IA necessitar de grandes volumes de água para fins de arrefecimento, faz sentido localizá-la perto de lagos, rios e lagoas. Mas se essas massas de água existirem em áreas afectadas pela seca, como o oeste dos EUA, essa configuração poderá levar a problemas operacionais e comerciais significativos sempre que o abastecimento de água for subitamente restringido ou mesmo cortado.

Por esse motivo, Ren recomenda que as empresas comecem a procurar maneiras de usar software para balanceamento de carga de treinamento de IA em locais ou programá-lo para horários mais frios do dia ou do ano para minimizar a evaporação de água durante o resfriamento.

Ele acrescenta que, à medida que as pessoas aprendem sobre o impacto ambiental da IA, as empresas precisam de ser sensíveis à forma como os residentes podem ver os seus planos para construir centros de dados locais. Os esforços do Google para estabelecer um centro de dados que supostamente utilizaria 7,6 milhões de litros de água por dia (o suficiente para apoiar o uso doméstico diário de 55.000 pessoas), provocaram violentos protestos locais no Uruguai, atingido pela seca.

Sempre que possível, os especialistas recomendam utilizar equipamentos que utilizem ar externo para resfriar as instalações. Mas quando as temperaturas sobem acima de 85°F, o que acontece frequentemente em climas mais quentes como Phoenix ou Leste Asiático, isso pode não ser possível. Nessas situações, as empresas precisam de pesquisar e desenvolver novas tecnologias de refrigeração que utilizem menos água.

A Microsoft fez alguns trabalhos nesta área usando resfriamento adiabático, onde unidades de tratamento de ar empurram o ar sobre meios evaporativos para adicionar umidade ao ar e reduzir temperaturas com uso mínimo de energia. Em Gavle, na Suécia, também está a captar água da chuva para injetar humidade de arrefecimento no seu centro de dados sempre que o ar exterior cai abaixo dos 5% de humidade.

O aumento do uso de sistemas de refrigeração que utilizam água reciclada em vez de água doce é outra tática, dizem os especialistas.

Protegendo fontes de água preciosas

Ren diz que o público deve exigir transparência sobre o uso da água e os compromissos de conservação. As soluções de IA de empresas que provam que estão a fazer o seu melhor para poupar água serão mais atrativas para os clientes, acrescenta.

Ren diz que ainda há tempo para incorporar a conservação da água no treinamento e na tecnologia de IA, mas o tempo acabará se esta questão não for levada tão a sério quanto possível.

“De um modo geral, ainda não chegámos ao ponto em que a IA tenha retirado de forma tangível um dos nossos recursos naturais mais essenciais”, afirma. “Se estivermos mais atentos ao uso da IA, acho que podemos definitivamente garantir que os benefícios gerais da IA ​​sejam positivos.”