„Lidé jsou překvapení, když zjistí, že generování jednoho obrázku se přibližně rovná spotřebě auta při ujetí šesti kilometrů.“ (zdroj)
Není jasné, jestli jsou AI nástroje skutečně přínosné. Firmy, které je vyrábějí, se nás o tom snaží intenzivně přesvědčit, a tak je naše snaha na to přijít vystavena přívalu umělých argumentů vytvořených marketingovými odděleními. Vedle toho je přijímání umělých inteligencí především další kapitolou příběhu, jenž tvrdí, že „pokrok nezastavíš“, na němž jsme v moderních společnostech tak závislí, že je pro nás nemyslitelné, že by nějaká nová technologie mohla být mnohem více škodlivá a nesmyslná než naprosto nezbytná.
Současně s příchodem AI si stále více uvědomujeme palčivost klimatických proměn, globálního oteplování a prohlubujících se nesmyslností našeho každodenního pachtění se za penězi a slíbenými světlými zítřky.
Především v kontextu potřeby snížit energetickou spotřebu civilizace bychom měli začít usilovně přemýšlet, jaké technologie je skutečně nutné používat a k čemu. Protože nemůžeme mít všechny, jinak si zcela zničíme ty části světa, které potřebujeme pro vlastní přežití, například půdu nebo vodu. Vedle obřích množství elektřiny, potřebuje AI také nebývalé množství vody.
Regulace používání AI, jak celospolečenská, tak individuální, by mohla být jedním z prvních polí, na nichž začneme brzdit. Umělé inteligence jsou ke každodennímu životu potřebné zcela minimálně nebo spíše vůbec. Nepotřebujeme jejich velmi zpochybnitelné přínosy a bylo by užitečné tuto technologii vůbec nepoužívat. Nešlo by o návrat do pravěku, spíš by to byl krok ke smysluplnější budoucnosti. Ekologický argument je jedním z mnoha, který při svém rozhodování můžeme brát v potaz.
Spočítat, kolik AI žerou energie, je těžké (viz níže), především proto, že velké firmy (Google, Microsoft, Open AI, Apple a další) necítí potřebu se na tom počítání podílet, a tak nemáme ani základní data. Jen odhady…
Nejnovější odkaz (2025):
https://www.sustainabilitybynumbers.com/p/ai-energy-demand
Martin Abel (po příchodu Deep Seek)
„Z ekologického hlediska by to prima facie mohl být důvod k oslavě. Nižší výpočetní náročnost znamená nižší spotřebu elektřiny, a tedy i méně emisí skleníkových plynů. To rozhodně potřebujeme. Mezinárodní energetická agentura odhaduje, že roční spotřeba elektřiny na provoz AI dosáhla v roce 2023 460 TWh – to je osmkrát více, než spotřebuje celá Česká republika. Dejte si chvilku, ať tu informaci vstřebáte. Navíc má DeepSeek v Číně potenciálně lepší přístup k bezemisní elektřině než OpenAI v USA pod případným vedením Donalda Trumpa.2
Přesto bych s otvíráním šampaňského ještě posečkal. DeepSeek ušetřil energii a peníze při vývoji modelu, což znamená, že mu zbydou zdroje na trénování dalších. Zvýšená efektivita paradoxně často vede k větší spotřebě – tzv. efekt zpětného rázu (rebound effect). Uživatelé budou moci díky levnějšímu provozu zadávat více příkazů při stejné uhlíkové stopě, což většina z nich ráda využije.3 Kromě toho nízká cena DeepSeek-R1 (tarify začínají na $0,50/měsíc oproti $20/měsíc u ChatGPT) zpřístupní AI širšímu publiku, což ještě více zvýší její používání. AI tak bude prosakovat do našich digitálních životů rychleji, než jsme mnozí čekali.“
Distribuovaná AI – tedy taková, která není provozována z jednoho či několika center, ale sídlí na „domácích“ počítačích – může přinést výrazné snížení energetické spotřeby AI programů. Nicméně spíše se tak nestane, protože díky Jevonsovu paradoxu víme, že zvýšení efektivity technologií nevede k ušetření paliva, ale díky následnému zvýšení používání dané technologie vede naopak k jeho větší spotřebě.
A tak čím více bude AI pronikat do společnosti a do každodenního používání, tím více bude potřebovat energetických a materiálních zdrojů. V časech globálního oteplování, kdy je záhodno, abychom naopak spotřebovávali stále méně a méně vzácných kovů i elektřiny, se jeví přechod na energeticky náročnější běh výpočetní techniky jako krok zcela špatným směrem.
Někde naši závislost na technologiích musíme začít brzdit a osekávat. S něčím, co jsme doposud vůbec nepotřebovali, jako je umělá inteligence, bychom nemuseli vůbec začínat. Anebo bychom mohli nejprve diskutovat, kde je využití smysluplné (medicína, věda) a kde jde o zcela zbytečný podnik (marketing, školství, generování textů, obrazů, videí).
Před příchodem Deep Seek – tedy před objevením se reálné možnosti distribuované AI. Zatím se neví, jak to dopadne.
„Tmavým místem umělé inteligence je energie. Dotaz na ChatGPT vyžaduje 10x více energie než dotaz na Google. Většina z 10 nejhodnotnějších společností v letech 1980 a 2024 byla/je z oblastí energetiky a technologií. Výstavba hektarů datových center a investice do energie potřebné k jejich napájení však odrážejí hlubší konvergenci. Umělá inteligence urychluje přeměnu velkých technologických firem z odvětví, které prodává počítače, na odvětví, které prodává výpočty. Ve znalostní ekonomice je počítání energií.“ (Scott Galloway)
Další zdroj v angličtině:
https://www.ll.mit.edu/news/qa-vijay-gadepally-climate-impact-generative-ai
Jak snížit energetickou spotřebu AI naleznete zde (ve formě zápisků):
Grant Piper:
Nové studie ukázaly, že do roku 2026 budou datová centra umělé inteligence spotřebovávat tolik elektřiny jako celé Japonsko. S rostoucím výkonem a významem umělé inteligence roste i její apetit po energii. Již v roce 2022 se AI podílela na celosvětové poptávce po energii zhruba 2 %. Do roku 2030 by AI mohla spotřebovávat 10 % celkové světové produkce energie. To je neudržitelné.
Ve světě, kde jsou ceny energie, množství vyrobené energie, její druhy a obavy z nedostatku zdrojů v popředí zájmu mnoha lidí, se zdá být nehorázné a nezodpovědné dovolit umělé inteligenci, aby ždímala tolik energie. Proto Microsoft zvažuje investovat miliardy dolarů do vytvoření jaderných reaktorů (včetně reaktoru na nechvalně proslulém místě katastrofy na ostrově Three Mile Island). Umělá inteligence potřebuje energii. A to hodně.
Pokud bude Three Mile Island opět uveden do provozu (předpokládaně v roce 2028), bude z toho těžit především Microsoft, protože jeho dlouhodobá smlouva o nákupu energie by mu zajistila dostatek energie pro zhruba 800 000 domácností ročně. Až na to, že v tomto případě bude energie sloužit k provozu infrastruktury datových center společnosti. Umělá inteligence potřebuje energii. A to hodně.
Další zdroj, Goldman Sachs, což není úplně ekologická neziskovka: https://www.goldmansachs.com/insights/articles/AI-poised-to-drive-160-increase-in-power-demand
Obtíže při počítání
Překlad: Transparentnost v oblasti spotřeby energie firem zabývajících se umělou inteligencí má zásadní význam pro řešení dopadu modelů umělé inteligence generací na životní prostředí. Přesná čísla jsou však obtížně dostupná.
The Verge uvádí: „Odhaduje se, že například trénink velkého jazykového modelu, jako je GPT-3, spotřebuje necelých 1 300 megawatthodin (MWh) elektřiny; tedy zhruba tolik energie, kolik ročně spotřebuje 130 amerických domácností. Pro představu, hodina streamování Netflixu vyžaduje přibližně 0,8 kWh (0,0008 MWh) elektřiny. To znamená, že byste museli sledovat 1 625 000 hodin, abyste spotřebovali stejné množství energie, jaké je potřeba k tréninku GPT-3.“
Vzhledem k tomu, že tyto modely rostou – a množí se -, není jasné, v čem spočívá trend. Je možné, že spotřeba energie vzrostla s tím, jak roste složitost úkolů, které tyto umělé inteligence vykonávají, a jak se zvyšuje jejich přijetí. „Na druhou stranu je možné, že společnosti využívají některé z osvědčených metod, aby tyto systémy byly energeticky efektivnější – což by trend růstu nákladů na energii tlumilo,“ uvádí The Verge. Zjistit to s jistotou je téměř nemožné, protože společnosti, které tyto nástroje vytvářejí, se o své účty za energie s masami nedělí.
S tím, jak se společnosti stojící za velkojazyčnými modely stávají ziskovějšími, stávají se také tajnůstkářštějšími. Před několika málo lety zveřejnila společnost OpenAI podrobnosti, například jaký hardware používají a jak dlouho.
V těchto dnech nikdo jiný než Bill Gates význam této otázky bagatelizuje.
Technologické třídění
„Dnes je hlavním kritériem každé nové technologie pouze její ziskovost. Transformace však bude vyžadovat, aby nové technologie splňovaly zcela jiná kritéria, včetně nízkoenergetického provozu a minimalizace použití exotických a toxických materiálů. Naštěstí již existuje jistá skupina inženýrů a techniků, kteří vyvíjejí energeticky šetrné a úsporné technologie, jež by mohly pomoci uvést v život oběhové hospodářství patřičné velikosti.
Mnoho našich stávajících technologií tento požadavek nesplňuje. Během transformace se tak budeme zbavovat dobře známých, ale v konečném důsledku destruktivních a neudržitelných strojů.
Bez některých z nich, jako jsou třeba benzinové foukače listí, se obejdeme docela snadno, ale v případě komerčních letadel to bude obtížnější. Pak je tu umělá inteligence, bez níž jsme donedávna žili, obrovský žrout energie, s nímž bude možná nejlepší se co nejrychleji rozloučit. Nebo velké výletní lodě. Opravdu jednoduché: zmenšíme je, motory nahradíme plachtami a smíříme se s tím, že za svůj život vykonáme jen jednu velkolepou plavbu. Zbrojní průmysl pak skýtá spoustu příkladů strojů a zařízení, bez nichž bychom se velmi rádi obešli.“ (Richard Heinberg)
