Как нейросети влияют на потребление водных ресурсов в технологической индустрии
В то время как нейросети и нейронные сети, такие как ChatGPT, Bing и Bard, привлекают внимание своими возможностями, они также ставят перед технологическими компаниями серьезный вопрос об устойчивом использовании ресурсов. Дата-центры, которые поддерживают работу этих AI-систем, потребляют огромное количество воды для охлаждения серверов, что вызывает обеспокоенность по поводу водных ресурсов.
В 2022 году Microsoft и Google сообщили о значительном увеличении потребления воды на 34% и 21% соответственно по сравнению с предыдущим годом. Основной причиной этого являются дата-центры, которые используют воду для поддержания оптимальной температуры оборудования.
Google в своем отчете о устойчивости за 2023 год отмечает, что общее потребление воды в их дата-центрах и офисах составило 5,6 миллиарда галлонов, что эквивалентно количеству воды, необходимому для ирригации 37 гольф-полей в юго-западных штатах США ежегодно. Meta также указывает, что их данные центры являются основным потребителем воды в компании.
Исследование, которое должно быть опубликовано в этом году, показывает, что ChatGPT использует эквивалент одной 16-унциевой бутылки воды на каждые 20–50 запросов. Тренировка модели GPT-3 в данных центрах Microsoft может прямо потреблять 700,000 литров чистой пресной воды, что достаточно для производства 370 автомобилей BMW или 320 электромобилей Tesla.
Технологические компании используют воду как наиболее дешевый метод охлаждения серверов, что делает ее неожиданным основанием работы Big Tech. Однако размещение данных центров в более холодных климатах не всегда является решением, так как большинство из 8,000 серверов мира работают в более теплых условиях.
США имеют гораздо больше дата-центров, чем любая другая страна, и эти центры используют пресную воду из резервов страны, в основном на плотно заселенных побережьях. Это способствует проблеме истощения природных ресурсов воды, которые уже перегружены, особенно в жарких климатах.
Компании, такие как Microsoft, Google и Amazon, вкладывают надежды в проекты "восполнения" для компенсации своего потребления, используя различные стратегии для умеренного сокращения его (например, сбор дождевой воды, переработка муниципальных сточных вод).
Google сообщает, что в настоящее время восполняет 6% своего потребления воды, с целью к 2030 году восполнить 120% используемой воды. Microsoft заявляет о 27 проектах восполнения, которые, по их оценкам, вернут 35 миллионов кубических метров воды, что является лишь каплей в море по сравнению с 6,4 миллионами м3 воды, потребляемой в 2022 году.
Оптимизация работы AI-моделей также может сократить потребление воды. Более эффективная обработка данных означает меньшую нагрузку на вычисления и, следовательно, меньшее количество данных центров. Это обнадеживающее направление также исследуется для сокращения углеродного следа автономных автомобилей, другой технологии, зависящей от AI, которая предположительно будет занимать большое пространство серверов в ближайшие годы.
Компании начали публиковать ежегодные отчеты об их воздействии на окружающую среду, что является важным первым шагом. Отчеты Microsoft наиболее четко количественно оценивают предполагаемое воздействие их усилий по сокращению потребления воды, в отличие от простого описания их. Отчет Amazon о устойчивости является наиболее непрозрачным, описывая широкие области внимания, такие как становление "водоположительным", без каких-либо конкретных данных о потреблении воды.
