מנועי בינה מלאכותית משתמשים בכמויות עצומות של אנרגיה כדי להגיב לשאלות המשתמשים בהם, וקירור השרתים שהמנועים רצים עליהם כדי שיוכלו לפעול עולה כסף ומנצל מים. קשה מאוד לקבוע את הנטל באופן מוחלט; הוושינגטון פוסט הסתייע בחוקרים מאוניברסיטת קליפורניה בריברסייד כדי להבין כמה מים וחשמל משמשים את ChatGPT של חברת OpenAI כדי לנסח בשבילנו דוא"ל בן מאה מילים.
כדי לאמן את מודל LLaMA, מטא ניצלה 22 מיליון ליטר מים כמו שדרושים להפקת 2,200 ק"ג של אורז
כל שאילתה שנשלחת ל־ChatGPT מוזנת לשרת שמריץ אלפי חישובים כדי לקבוע מהן המילים הטובות ביותר שישמשו אותו בתשובה. כשהם עורכים את החישובים הללו, השרתים ששוכנים במרכזי נתונים מייצרים חום. מערכות מים משמשות לעיתים קרובות כדי לקרר את השרתים הללו. פרופ' שאולֶי רֶן מאוניברסיטת קליפורניה מסביר שהמים מוליכים את החום למגדלי קירור, שמאפשרים לחום להימלט מהבניין באמצעות אדים, באופן דומה לאדם שמזיע מים כדי להתקרר.
כדי לאמן את GPT-3, מיקרוסופט ניצלה 700 אלף ליטר מים הכמות הדרושה להפקת 50 קילו של בשר בקר
נתוני צריכת המים והחשמל חושבו בידי רן לפי הרצת מנוע הבינה המלאכותית ChatGPT-4 בחוות שרתים אמריקנית ממוצעת. המתודולוגיה המלאה מופיעה במאמרו "להפוך את הבינה המלאכותית לפחות 'צמאה'". לדברי רן, היכן שהחשמל זול והמים יקרי המציאות, מקררים את חוות השרתים הללו באמצעות מזגנים. לפיכך, כמות המים והחשמל המשמשת לקירור השרתים לאחר שהם מתחממים בעקבות כל שאילתה תלויה במיקום של חוות השרתים. אם חוות שרתים שוכנת באזור חם, ונשענת על מיזוג אוויר כדי להתקרר, הדבר דורש אנרגיה רבה. אם חוות שרתים שוכנת באזור מוכה בצורת, ודורשת מים רבים כדי להתקרר, היא עלולה לפגוע במשאבי המים באזור.
כתיבת 100 מילים באמצעות ChatGPT-4 519 מ"ל מים (קצת יותר מבקבוק מים קטן)
במערב דה־מוין, במדינת איווה, נתוני מחלקת המים הראו שמתקני מיקרוסופט וחברות מידע אחרות השתמשו ב־6 אחוזים מאספקת המים של המחוז. אחרי מאבק משפטי ממושך, העיתון אורגוניאן אילץ את גוגל לחשוף כמה מנצלים מרכזי הנתונים שלה בעיר דאלס, ממזרח לפורטלנד: התברר שהם משתמשים ברבע מהמים המנוצלים בעיר מדי יום.
כתיבת 100 מילה פעם בשבוע למשך שנה 27 ליטר (1.43 מכלי מים גדולים)
חברות הטכנולוגיה התחייבו להפוך את מרכזי הנתונים שלהן ל"ירוקים" יותר דרך שימוש באמצעי קירור חדישים. בדרך כלל הן לא עמדו בכך. בחודש יולי גוגל פרסמה את דו"ח הסביבה העדכני שלה, שהראה שטביעת הרגל הפחמנית שלה עלתה ב־48 אחוזים, בעיקר בגלל הצמיחה בתחום הבינה המלאכותית. היא גם השיבה רק 18 אחוזים מהמים המתוקים שצרכה – הרבה פחות מהיעד שהציבה לעצמה, להשיג 120 אחוזי השבה עד 2030. "גוגל מחויבת לקיימוּת בהתאם למטרות השאפתניות שלנו – כולל אפס פליטות עד 2030", מסרה בתגובה מארה האריס, דוברת של גוגל.
"בינה מלאכותית עשויה להיות זוללת אנרגיה, ולכן אנחנו פועלים בלי הרף לשפר את יעילותה", אמרה קיילה ווד, דוברת של OpenAI. אשלי סטל, דוברת של חברת מטא, מסרה שהחברה מתעדפת "פעילות בת־קיימא ויעילה, בעודנו מבטיחים שאנחנו יוכלו להסתמך על שירותינו". קרייג צ'ינקוטה, מנהל במיקרוסופט, אמר שהחברה "מחויבת להפחתת ניצול המשאבים", והוסיף שמיקרוסופט חותרת להתקנת אמצעי קירור ש"יחסלו לחלוטין את צריכת המים" במרכזי הנתונים.
כתיבת 100 מילה פעם בשבוע למשך שנה בידי מיליון ישראלים 27,000,000 ליטר (11 בריכות שחייה אולימפיות)
חברות טכנולוגיה כמו אנבידיה ימשיכו לייצר שבבי מחשב והיקף צריכת האנרגיה ימשיך לצמוח. הבינה המלאכותית יוצרת דרישה חסרת תקדים למרכזי נתונים, לדברי רן. "עליית הבינה המלאכותית שינתה דרמטית את קו המגמה", הוא אומר. "התעשייה ניצבת בפני אתגרים שלא פגשה בעבר".
