Consumul de apă AI: setea nesustenabilă a IA generativă

Inteligența artificială generativă a făcut furori de când ChatGPT de la OpenAI le-a oferit utilizatorilor obișnuiți capacitatea de a interacționa cu inteligența artificială ca și cum ar fi un prieten pe stradă. Acum, se pare că nebunia de a construi astfel de programe a avut o taxă neprevăzută asupra resurselor de apă din întreaga națiune.

În raportul său anual de sustenabilitate, Microsoft, un investitor de mai multe miliarde de dolari în OpenAI, a divulgat că centrele sale de date din Iowa și alte zone au consumat aproape 1,7 miliarde de galoane de H ₂ 0 în 2022. Este cu 34% mai mult decât a folosit în 2021 și suficient. pentru a umple 2.500 de piscine de dimensiuni olimpice.

Deși Microsoft nu a spus în mod specific ce a dus la creșterea neobișnuită, experții spun că nu este o coincidență că s-a întâmplat în timp ce oamenii de știință de date ai companiei se credea că antrenează modelele mari de limbaj (LLM) care alimentează inteligența ChatGPT.

Această concluzie despre consumul de apă AI ar părea să aibă sens, deoarece Google ar fi consumat, de asemenea, peste 5,6 miliarde de galoane de apă în 2022, sau cu 20% mai mult decât anul precedent, în timp ce antrenează LLM pentru instrumentul său generativ AI, Bard.

AI, apă și centre de date

În cursa pentru a satisface cererea întreprinderilor și a consumatorilor de instrumente AI de ultimă generație, companiile au intensificat activitățile centrelor de date ca niciodată pentru a instrui modele și a răspunde la întrebările utilizatorilor de instrumente.

Echipamentele mai calde ale centrelor de date care au nevoie de răcire necesită multă apă pentru ca sistemele de evaporare să își facă treaba de a menține temperaturile moderat scăzute.

De fapt, un centru de date mare poate folosi între 1 milion și 5 milioane de galoane de apă pe zi, sau la fel de mult ca un oraș de 10.000 până la 50.000 de locuitori, potrivit The Washington Post .

În plus, o lucrare de la Universitatea din California la Riverside, cercetătorii constată că ChatGPT are nevoie în medie de o sticlă de apă de 500 ml pentru fiecare 10 până la 50 de întrebări pe care le pun, în funcție de locul în care sunt găzduite serverele.

„Acest lucru este nesustenabil din perspectiva mediului, costurilor și performanței”, a declarat Joe Capes, CEO al dezvoltatorului de sisteme de răcire LiquidStack, pentru Information Week . „Costurile în creștere ale energiei fac ca această [abordare] să fie din ce în ce mai costisitoare, iar procesoarele puternice necesare pentru tehnologiile actuale care folosesc intens date... pur și simplu generează prea multă căldură pentru a putea fi gestionată de răcirea cu aer.”

Gen AI: Unde se duce apa?

Există mai multe motive pentru care centrele de date legate de AI sunt atât de fierbinți și de sete, inclusiv:

1. Densitate mare de putere : serverele AI se încălzesc rapid atunci când procesează volume uriașe de date necesare pentru a alimenta cunoștințele AI.
2. Funcționare continuă : centrele de date utilizate pentru formarea LLM funcționează adesea 24/7, ceea ce necesită răcire constantă.
3. Eficiență energetică : Răcirea pe bază de apă nu depinde de temperaturile exterioare, așa că tinde să fie mai eficientă decât sistemele alternative de răcire cu aer.
4. Scalabilitate : Pe măsură ce centrele de date se scalează pentru a găzdui modele AI mai mari, puterea lor crescută necesită și mai multă răcire pentru a-și menține performanța și fiabilitatea.

Shaolei Ren, care a fost coautor al studiului UC-Riverside, spune că acest consum de apă alimentat de energie nu este o preocupare pe termen scurt, deoarece IA generativă este încă în stadiile incipiente. Pe termen lung, însă, el spune că rapoartele despre utilizarea crescută a apei de către tehnologiile înalte ar trebui să stimuleze dezbaterea publică despre conservarea viitoare.

Atât Microsoft, cât și Google s-au angajat public să fie pozitivi pentru apă - ceea ce înseamnă că vor completa mai multă apă decât au nevoie - până în 2030.

Responsabilitate socială corporativă și sustenabilitate: Cum să salvăm pământul

Astăzi responsabilitatea socială corporativă trebuie să includă sustenabilitatea. Descoperiți exemple, definiții și cum să obțineți un comerț durabil.

Cum să reduceți impactul AI asupra mediului

Experții din industrie spun că există câțiva pași pe care companiile pot lua pentru a se asigura că IA generativă nu consumă în mod serios rezervele de apă viitoare.

Dacă infrastructura care susține inteligența artificială are nevoie de volume mari de apă pentru răcire, este logic să o localizați în apropierea lacurilor, râurilor și iazurilor. Dar dacă acele corpuri de apă se întâmplă să existe în zone afectate de secetă, cum ar fi vestul SUA, acea configurație ar putea duce la probleme operaționale și de afaceri semnificative ori de câte ori aprovizionarea cu apă este brusc restricționată sau chiar întreruptă.

Din acest motiv, Ren recomandă companiilor să înceapă să caute modalități de utilizare a software-ului pentru antrenamentul AI de echilibrare a sarcinii în diferite locații sau să îl programeze pentru perioade mai răcoroase ale zilei sau ale anului, pentru a minimiza evaporarea apei în timpul răcirii.

El adaugă că, pe măsură ce oamenii învață despre impactul AI asupra mediului, companiile trebuie să fie sensibile la modul în care rezidenții își pot vedea planurile de a construi centre de date locale. Eforturile Google de a înființa un centru de date care ar folosi 7,6 milioane de litri de apă pe zi (suficient pentru a sprijini utilizarea zilnică casnică de 55.000 de persoane), au stârnit proteste locale aprige în Uruguay, afectat de secetă.

Acolo unde este posibil, experții spun să se utilizeze echipamente care utilizează aer exterior pentru a răci instalațiile. Dar atunci când temperaturile cresc peste 85 F, ceea ce se întâmplă adesea în climă mai caldă precum Phoenix sau Asia de Est, acest lucru s-ar putea să nu fie posibil. În aceste situații, companiile trebuie să cerceteze și să dezvolte noi tehnologii de răcire care utilizează mai puțină apă.

Microsoft a lucrat în acest domeniu utilizând răcirea adiabatică, în care unitățile de tratare a aerului împing aerul peste mediile de evaporare pentru a adăuga umiditate aerului și temperaturi mai scăzute cu un consum minim de energie. În Gavle, Suedia, captează și apa de ploaie pentru a injecta umiditate de răcire în centrul său de date ori de câte ori aerul exterior scade sub 5% umiditate.

Utilizarea sporită a sistemelor de răcire care utilizează apă reciclată față de apă dulce este o altă tactică, spun experții.

Protejarea rezervelor prețioase de apă

Ren spune că publicul trebuie să ceară transparență cu privire la utilizarea apei și angajamentele de conservare. Soluțiile AI de la companii care demonstrează că fac tot posibilul pentru a economisi apa vor fi mai atractive pentru clienți, adaugă el.

Ren spune că mai este timp pentru a include conservarea apei în instruirea și tehnologia AI, dar timpul va expira dacă această problemă nu este luată cât mai în serios posibil.

„În general, nu am ajuns încă la punctul în care AI ne-a luat în mod tangibil una dintre cele mai esențiale resurse naturale”, spune el. „Dacă suntem mai atenți la utilizarea AI, cred că ne putem asigura cu siguranță că beneficiile generale ale AI sunt pozitive.”