Yapay Zeka su tüketimi: Üretken Yapay Zekanın sürdürülemez susuzluğu

OpenAI'nin ChatGPT'si, ortalama kullanıcılara yapay zeka ile sokaktaki bir arkadaşmış gibi etkileşim kurma yeteneği verdiğinden beri, üretken yapay zeka çok popüler oldu. Şimdi, bu tür programlar oluşturma çılgınlığının ülke genelinde su kaynaklarına öngörülemeyen bir zarar verdiği ortaya çıktı.

OpenAI'nin milyarlarca dolarlık yatırımcısı Microsoft, yıllık sürdürülebilirlik raporunda, Iowa ve diğer bölgelerdeki veri merkezlerinin 2022'de yaklaşık 1,7 milyar galon H ₂ 0 tükettiğini açıkladı. Bu, 2021'de kullanılandan %34 daha fazla ve yeterli. 2.500 olimpik yüzme havuzunu dolduracak.

Microsoft, olağandışı artışa neyin yol açtığını özel olarak söylemese de uzmanlar, bunun şirketin veri bilimcilerinin ChatGPT'nin zekasını güçlendiren büyük dil modellerini (LLM'ler) eğittiğine inanılırken meydana gelmesinin tesadüf olmadığını söylüyor.

Yapay zeka su tüketimiyle ilgili bu sonuç mantıklı görünüyor, çünkü Google'ın, üretken yapay zeka aracı Bard için Yüksek Lisans eğitimlerini verirken 2022'de 5,6 milyar galondan fazla, yani bir önceki yıla göre %20 daha fazla su tükettiği bildiriliyor.

Yapay zeka, su ve veri merkezleri

Yeni nesil yapay zeka araçlarına yönelik iş ve tüketici talebini karşılama yarışında şirketler, modelleri eğitmek ve araç kullanıcılarından gelen sorulara yanıt vermek için veri merkezi faaliyetlerini daha önce hiç olmadığı kadar artırıyor.

Soğutmaya ihtiyaç duyan daha sıcak veri merkezi ekipmanı, buharlaşmalı sistemlerin sıcaklıkları orta derecede düşük tutma işini yapabilmesi için çok fazla suya ihtiyaç duyar.

Aslında Washington Post'a göre büyük bir veri merkezi günde 1 milyon ila 5 milyon galon arasında veya 10.000 ila 50.000 nüfuslu bir kasabanın kullandığı su kadar su kullanabilir.

Dahası, Riverside'daki Kaliforniya Üniversitesi araştırmacıları tarafından hazırlanan bir makale, ChatGPT'nin, sunucuların nerede barındırıldığına bağlı olarak sorulan her 10 ila 50 soru için ortalama 500 ml'lik bir şişe suya ihtiyaç duyduğunu ortaya koyuyor.

Soğutma sistemleri geliştiricisi LiquidStack'in CEO'su Joe Capes, Information Week'e şunları söyledi: "Bu, çevre, maliyet ve performans açısından sürdürülemez." "Artan enerji maliyetleri bu yaklaşımı giderek daha pahalı hale getiriyor ve günümüzün veri yoğunluklu teknolojileri için gerekli olan güçlü işlemciler, hava soğutmanın karşılayamayacağı kadar fazla ısı üretiyor."

Gen AI: Su nereye gidiyor?

Yapay zeka ile ilgili veri merkezlerinin bu kadar sıcak ve susuz kalmasının çeşitli nedenleri vardır:

1. Yüksek güç yoğunluğu : Yapay zeka sunucuları, yapay zeka bilgisini beslemek için gereken büyük hacimli verileri işlerken hızla ısınır.
2. Sürekli çalışma : LLM eğitimi için kullanılan veri merkezleri genellikle 7/24 çalışır ve bu da sürekli soğutma gerektirir.
3. Enerji verimliliği : Su bazlı soğutma dış sıcaklıklara bağlı değildir, dolayısıyla alternatif hava soğutma sistemlerinden daha verimli olma eğilimindedir.
4. Ölçeklenebilirlik : Veri merkezleri daha büyük yapay zeka modellerini barındıracak şekilde ölçeklendikçe, artan güçleri, performanslarını ve güvenilirliklerini korumak için daha da fazla soğutma gerektirir.

UC-Riverside'ın çalışmasının ortak yazarlarından Shaolei Ren, enerjiye dayalı su tüketiminin kısa vadede bir endişe kaynağı olmadığını, çünkü üretken yapay zekanın henüz başlangıç ​​aşamasında olduğunu söylüyor. Ancak uzun vadede, yüksek teknolojinin artan su kullanımına ilişkin raporların, gelecekteki koruma konusunda kamuoyunda tartışmayı teşvik etmesi gerektiğini söylüyor.

Hem Microsoft hem de Google, 2030 yılına kadar suya olumlu yaklaşmayı, yani aldıklarından daha fazla su takviyesi yapacaklarını açıkça taahhüt ettiler.

Kurumsal sosyal sorumluluk ve sürdürülebilirlik: Dünyayı nasıl kurtarırız

Günümüzde kurumsal sosyal sorumluluğun sürdürülebilirliği de içermesi gerekiyor. Örnekleri, tanımları ve sürdürülebilir ticarete nasıl ulaşılacağını keşfedin.

Yapay zekanın çevresel etkisi nasıl azaltılır

Endüstri uzmanları, üretken yapay zekanın gelecekteki su rezervlerini ciddi şekilde tüketmemesini sağlamak için şirketlerin atabileceği birkaç adım olduğunu söylüyor.

Yapay zeka destekli altyapının soğutma amacıyla büyük miktarda suya ihtiyacı varsa, bunu göllerin, nehirlerin ve göletlerin yakınına yerleştirmek mantıklı olacaktır. Ancak bu su kütleleri ABD'nin batısı gibi kuraklık sorunu yaşayan bölgelerde mevcutsa, su kaynakları aniden kısıtlandığında veya hatta kesildiğinde bu durum önemli operasyonel ve ticari sorunlara yol açabilir.

Bu nedenle Ren, şirketlerin konumlar arasında yük dengeleme yapay zeka eğitimi için yazılım kullanmanın yollarını aramaya başlamasını veya soğutma sırasında su buharlaşmasını en aza indirmek için günün veya yılın daha serin zamanlarına planlamasını öneriyor.

İnsanlar yapay zekanın çevresel etkilerini öğrendikçe şirketlerin, bölge sakinlerinin yerel veri merkezleri kurma planlarını nasıl değerlendirebilecekleri konusunda duyarlı olmaları gerektiğini de ekliyor. Google'ın günde 7,6 milyon litre (55.000 kişinin ev içi günlük kullanımını desteklemeye yeterli) su kullanacak bir veri merkezi kurma çabaları, kuraklıktan etkilenen Uruguay'da şiddetli yerel protestolara yol açtı.

Uzmanlar, mümkün olduğu durumlarda tesisleri soğutmak için dış havayı kullanan ekipmanların kullanılmasını söylüyor. Ancak sıcaklıklar 85F'nin üzerine çıktığında, ki bu genellikle Phoenix veya Doğu Asya gibi daha sıcak iklimlerde meydana gelir, bu mümkün olmayabilir. Bu gibi durumlarda şirketlerin daha az su kullanan yeni soğutma teknolojilerini araştırmaları ve geliştirmeleri gerekiyor.

Microsoft, hava işleme ünitelerinin havayı buharlaştırıcı ortam üzerine iterek havaya nem kattığı ve minimum enerji kullanımıyla sıcaklıkları düşürdüğü adyabatik soğutmayı kullanarak bu alanda bazı çalışmalar yapmıştır. İsveç'in Gavle şehrinde, dışarıdaki hava nemi %5'in altına düştüğünde veri merkezine soğutma nemi enjekte etmek için yağmur suyunu da yakalıyor.

Uzmanlar, tatlı su yerine geri dönüştürülmüş su kullanan soğutma sistemlerinin kullanımının artmasının da başka bir taktik olduğunu söylüyor.

Değerli su kaynaklarının korunması

Ren, halkın su kullanımı ve koruma taahhütleri konusunda şeffaflık talep etmesi gerektiğini söylüyor. Su tasarrufu için ellerinden geleni yaptıklarını kanıtlayan şirketlerin yapay zeka çözümlerinin müşteriler için daha çekici olacağını ekliyor.

Ren, suyun korunmasını yapay zeka eğitimi ve teknolojisine dahil etmek için hâlâ zaman olduğunu, ancak bu konu mümkün olduğu kadar ciddiye alınmazsa zamanın tükeneceğini söylüyor.

"Genel olarak konuşursak, henüz yapay zekanın en önemli doğal kaynaklarımızdan birini somut bir şekilde elimizden aldığı bir noktaya gelmedik" diyor. "Yapay zekanın kullanımı konusunda daha dikkatli olursak, yapay zekanın genel faydalarının olumlu olduğundan kesinlikle emin olabileceğimizi düşünüyorum."