Nowy raport ujawnia ukryte koszty rewolucji AI. Zużycie energii na poziomie Wielkiej Brytanii i wody równe globalnej konsumpcji tej w butelkach. Czy wiemy wszystko?
W skrócie:
- Globalne zapotrzebowanie na energię dla AI w 2025 roku mogło sięgnąć 23 gigawatów, co jest porównywalne ze średnim rocznym zużyciem prądu w Wielkiej Brytanii.
- Systemy sztucznej inteligencji mogły zużyć nawet 765 miliardów litrów wody, czyli więcej niż wynosi roczna globalna konsumpcja wody butelkowanej przez ludzi.
- Roczne emisje CO₂ generowane przez AI szacuje się na 32 – 80 milionów ton. To tyle, ile w ciągu roku emituje duża, światowa metropolia, taka jak Londyn.
Sztuczna inteligencja przestała być wyłącznie tematem rozmów o innowacjach i produktywności. Coraz częściej staje się punktem wyjścia do dyskusji o degradacji środowiska. Giganci technologiczni chętnie opowiadają o zielonych inicjatywach, ale znacznie rzadziej pokazują rachunki za prąd i wodę. A te, jak wynika z najnowszej analizy, są astronomiczne. Badanie opublikowane w prestiżowym czasopiśmie naukowym Patterns przez Alexa de Vries-Gao z Wolnego Uniwersytetu w Amsterdamie rzuca nowe, niepokojące światło na ekologiczny koszt rewolucji AI.
Jak dużo energii pożera sztuczna inteligencja?
Liczby, które przedstawia de Vries-Gao, dają do myślenia. Według jego szacunków, globalne zapotrzebowanie energetyczne systemów AI mogło w 2025 roku sięgnąć nawet 23 gigawatów. Aby to zobrazować, wystarczy pomyśleć o kraju wielkości Wielkiej Brytanii – właśnie tyle energii pochłania rocznie cała infrastruktura stojąca za modelami językowymi i generatorami obrazów. Co więcej, to zapotrzebowanie jest wyższe niż całkowite zużycie prądu przez branżę wydobycia kryptowalut rok wcześniej. To czyni AI jednym z najszybciej rosnących źródeł popytu na energię w centrach danych na całym świecie.
Największa koncentracja takich obiektów wciąż znajduje się w Stanach Zjednoczonych (aż 45% wszystkich serwerowni), ale Europa depcze im po piętach, odpowiadając już za 15% globalnej infrastruktury. Dla Unii Europejskiej, z jej ambitną polityką klimatyczną, to poważne wyzwanie. Nawet przy relatywnie “czystszej” energii rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową zaczyna być odczuwalne dla lokalnych sieci energetycznych.
Woda, woda i jeszcze raz dane
Zużycie energii to jedno, ale prawdziwy szok przynoszą dane dotyczące wody. Centra danych wykorzystują ją bezpośrednio do chłodzenia serwerów, które pracują na okrągło. Jednak znacznie większy ślad wodny powstaje pośrednio – przy produkcji energii elektrycznej, zwłaszcza w elektrowniach cieplnych. Według szacunków de Vriesa-Gao, systemy AI mogły w 2025 roku zużyć od 312,5 do 764,6 miliardów litrów wody. Górna granica tego zakresu przewyższa wcześniejsze prognozy i jest porównywalna z całkowitym rocznym globalnym zużyciem wody butelkowanej przez ludzi. Tak, dobrze czytacie.
Przekłada się to także na emisje. Same systemy AI mogły w 2025 roku wygenerować od 32,6 do 79,7 milionów ton CO₂. To bardzo szeroki przedział, ale jego rozpiętość wynika z jednego prostego faktu – braku przejrzystości w raportowaniu danych przez firmy technologiczne. Środek tego zakresu odpowiada rocznym emisjom dużej światowej metropolii. Co istotne, badanie obejmuje wyłącznie fazę eksploatacji infrastruktury AI. Nie uwzględnia kosztów środowiskowych produkcji sprzętu, wydobycia surowców ani utylizacji urządzeń, które dodatkowo zwiększają presję na zasoby naturalne.
Kto zapłaci ten rachunek?
Choć najwięcej danych pochodzi z rynku amerykańskiego, problem ma charakter globalny. Brak rozróżnienia między “zwykłymi” obciążeniami w chmurze a systemami AI w raportach środowiskowych sprawia, że ani regulatorzy, ani społeczeństwo nie mają pełnego obrazu kosztów tej transformacji. Firmy zasłaniają się tajemnicą handlową, a my pozostajemy z domysłami i szacunkami, które – jak podkreśla autor badania – są prawdopodobnie i tak zaniżone.
Dla Europy to szczególnie ważna lekcja. Bez wprowadzenia obowiązku szczegółowego raportowania zużycia energii i wody przez AI trudno będzie ocenić, czy deklaracje firm technologicznych o dążeniu do neutralności klimatycznej mają jakiekolwiek pokrycie w rzeczywistości. Pytanie nie brzmi już, czy AI będzie kosztowna środowiskowo, lecz kto ten koszt poniesie. Bez twardych danych i transparentności ta dyskusja pozostanie jałowa, a rachunek za rozwój sztucznej inteligencji będzie rósł znacznie szybciej niż nasza zdolność do jego kontrolowania.