Ifølge en nyligt offentliggjort rapport fra FN's Institut for Vand, Miljø og Sundhed (UNU-INWEH) kan den mængde vand, der bruges af AI-teknologi, svare til vandbehovet for 1,3 milliarder mennesker i 2030, hvilket truer menneskehedens naturlige vandressourcer verden over .
Rapporten argumenterer for, at man tidligere ofte kun fokuserede på CO2-udledning ved måling af datacentres miljøpåvirkning, hjertet i AI-teknologi, mens køling og strømproduktion til disse centre forbrugte en ufattelig mængde vand og elektricitet. I 2030 forudsiger rapporten, at globale datacentre vil forbruge 945 terawatt-timer elektricitet, tre gange det samlede årlige elforbrug i Pakistan, Bangladesh og Nigeria. Disse lande har en samlet befolkning på cirka 650 millioner mennesker.
Det er ikke nemt at omstille sig til rene energikilder, da reduktion af én ofte fører til en stigning i andre. For eksempel kan et skift fra kulfyret kraftproduktion til bioenergi reducere CO2-udledningen med op til 70 %, men det ville øge vandforbruget med 30 gange og kræve 100 gange mere byggeplads.
Selv i dag belaster AI's forbrug af elektricitet og vand allerede mange områder. Rapporten fastslår, at datacentre verden over i 2025 vil forbruge 448 terawatt-timer elektricitet, mere end hele Saudi-Arabien bruger. Dette elforbrug vil generere 189 millioner tons CO2-udledning, hvilket svarer til Argentinas udledning.
I Irland forbruger datacentre 21 % af landets samlede elektricitet, hvilket er mere end den elektricitet, der forbruges af husholdninger i byen. Irland har midlertidigt suspenderet udstedelsen af nye tilladelser til datacentre omkring Dublin indtil 2028.
Et stort datacenter kan bruge op til 19 millioner liter vand om dagen blot til at køle sine serverracks. Dette store vandforbrug belaster tørkeramte regioner som Querétaro, Mexico og Uruguay, hvilket har udløst voldsomme protester fra lokale beboere.
I et andet studie fra University of California, Riverside, sammenlignede forfatterne det at skrive en e-mail på 100 ord ved hjælp af ChatGPT med at forbruge det, der svarer til en typisk flaske drikkevand (omkring en halv liter). Men hvorfor forbruger brugen af AI så meget vand? De servere, der behandler AI'ens forespørgsler, genererer en masse varme; vandledninger skal trækkes for at aflede varmen.
Noget vand fordamper og frigives til luften; resten genbruges. Cloudbaserede datacentre i 2010'erne brugte mindre vand, men i AI-æraen svarer mængden af vand, der går tabt alene på grund af fordampning i et stort datacenter, til den mængde vand, en by med 10.000 indbyggere bruger til alle formål på en enkelt dag.
Googles seneste miljørapport viser, at de i 2024 vil forbruge 30 milliarder liter vand, hvoraf 95 % vil blive brugt til datacentre. Googles vandforbrug stiger hurtigt og fordobles i 2024 sammenlignet med 2021. En rapport fra det amerikanske energiministerium oplyste, at amerikanske datacentre direkte forbrugte 65,8 milliarder liter vand i 2023, mens det indirekte vandforbrug var 12 gange højere.
Hvis vi vender tilbage til UNU-INWEH-rapporten, så sætter mange mennesker pris på dens betydning, fordi det er den første rapport fra et FN-agentur på globalt plan om de miljømæssige skader forårsaget af AI. Selvom AI kan medføre mange store fordele, vil AI blive et tilfælde af, at "skaden opvejer fordelen", hvis dens negative indvirkning på miljøet ikke tages hånd om. Rapporten antyder, at hvis brugerne er mere præcise og skriver mere korte kommandoer, vil det bidrage til at reducere AI-ressourceforbruget. For eksempel vil en reduktion af mængden af tekst, der kommunikeres med AI, med omkring 30% reducere AI-energiforbruget med 25%. Brug af AI til at oprette billeder eller videoer forbruger mest energi, mens det meste af brugeraktiviteten i forbindelse med at skabe AI udelukkende er til underholdning.
Kilde: https://money.vtv.vn/luong-dien-nuoc-ai-tieu-thu-qua-khong-lo-109260622153332891.htm
