Kas tehisintellekt kulutab liiga palju energiat ja vett?

Kas tehisintellekt kulutab liiga palju energiat ja vett? Arutelu käib ringiratast, sest kaks leeri ei räägi samast asjast. Ühed vaatavad päringut: vestlusrobotile esitatud küsimus kulutab tühise koguse energiat. Teised vaatavad kogusummat: miljardid päringud, mudelite treenimine ja uute andmekeskuste ehitamine koormavad tugevalt elektrivõrke ja kohalikul tasandil ka veevarusid.

Mõlemad tähelepanekud on tõesed. Ettevõtte jaoks kasulik küsimus ei ole „kas tuleks tehisintellektist loobuda?“, vaid „kas kasutame iga ülesande jaoks õige suurusega mudelit?“, sest just seal otsustatakse korraga nii jalajälg kui ka arve.

Lühidalt

• IEA võrdlusstsenaariumi järgi jõuaks andmekeskuste elektritarbimine 2030. aastal umbes 945 TWh-ni ja nende veetarbimine umbes 1200 miljardi liitrini aastas.
• Päringu kohta langeb tarbimine kiiresti: Google teatab Gemini puhul aastaga 33-kordsest vähenemisest, oma mõõtmiste põhjal.
• Mõlemad suundumused eksisteerivad koos, sest iga tõhususe kasv avab uusi kasutusviise.
• IEA katsetes tarbib umbes 40 korda suurem mudel sama ülesande jaoks enam kui 40 korda rohkem: õige suuruse valimine on ettevõtte hoob.

Seisukoht 1: andmekeskused paisutavad tarbimist

Kõige usaldusväärsem allikas kogusumma kohta on Rahvusvahelise Energiaagentuuri (IEA) eriaruanne Energy and AI, mis avaldati 2025. aasta aprillis. See hindab andmekeskuste tarbimist aruande ajal ja seejärel 2030. aastal oma võrdlusstsenaariumis. Ümardatud arvudes:

Elektri kohta lisab aruanne, et:

• andmekeskuste tarbimine on alates 2017. aastast kasvanud umbes 12 % aastas, enam kui neli korda kiiremini kui elektri kogutarbimine;
• 2030. aasta kogusumma ületaks veidi kogu Jaapani elektritarbimist aruande ajal ja tehisintellekt on selle kasvu peamine mootor koos teiste digiteenustega;
• Ameerika Ühendriikide osa andmekeskuste tarbimisest oli 2024. aastal 45 %, Hiina oma 25 % ja Euroopa oma 15 %.

Vee puhul oli 2023. aastal umbes kaks kolmandikku tarbimisest seotud energia ja elektri tootmisega, veerand otsese jahutusega ja ülejäänu kiipide tootmisega.

Lõpuks rõhutab aruanne kontsentreeritust: tehisintellektile pühendatud andmekeskus võib tarbida sama palju elektrit kui väga energiamahukas tehas, näiteks alumiiniumisulatus, kuid need keskused on geograafiliselt palju kontsentreeritumad ja peaaegu pool USA võimsusest asub viies piirkondlikus klastris. Sektor moodustab juba suure osa mõne kohaliku turu elektritarbimisest: just seal on pinge tunda, nii võrgus kui ka vee osas, sõltuvalt kliimast ja jahutusviisist.

Seisukoht 2: päring kulutab väga vähe ja tõhusus paraneb kiiresti

Teine leer toob esile ühiku. Google avaldas 2025. aasta augustis oma assistendi Gemini jalajälje mõõtmise. Mediaanse tekstipäringu kohta teatab ettevõte:

Siin mõõdab Google oma teenuseid: see ei ole sõltumatu hinnang.

Stanfordi ülikooli AI Index 2025 aruanne täheldab omalt poolt, et GPT-3.5-ga võrdse jõudlusega süsteemi järeldamiskulu vähenes 2022. aasta novembrist 2024. aasta oktoobrini enam kui 280 korda tänu üha võimekamatele väikestele mudelitele. Kulu ei ole energiatarbimine, kuid sama aruanne märgib, et riistvara energiatõhusus paraneb 40 % aastas: sama asja tegemine nõuab üha vähem ressursse.

See leer lisab, et IEA ise relativiseerib: andmekeskused moodustavad 2030. aastaks vaid umbes kümnendiku maailma elektrinõudluse kasvust, vähem kui tööstusmootorid, eluruumide ja kontorite kliimaseadmed või elektriautod.

Miks mõlemal on õigus

Võidud päringu kohta on tõelised, kuid need ei ütle midagi päringute arvu kohta. Kui ressurss muutub odavamaks, kasutatakse seda rohkem: iga tõhususe kasv avab uusi kasutusviise, rohkem agente, rohkem mudeleid, mis enne vastamist kaua „mõtlevad“. Mõlemad suundumused eksisteerivad koos: iga päring muutub säästlikumaks, ja ometi prognoosib IEA kogutarbimise kahekordistumist.

Kaks ausat piirangut, mida meeles pidada. Kommertsteenuste päringupõhised arvud pärinevad nende pakkujatelt, kes valivad oma meetodi: IEA märgib, et andmete puudumine kommertsmudelite tarbimise kohta takistab selle hindamist, ja tema enda mõõtmised käsitlevad avatud mudeleid katsetingimustes. Ning tema prognoosid on stsenaariumid, mille ebakindlus aruande enda sõnul pärast 2030. aastat kasvab.

Mida meie sellest arvame

Kasutaja süüdistamine iga vestlusrobotile esitatud küsimuse eest tundub meile teemast mööda: ühe inimese tasandil on mõju väike ja IEA näitab, et teised kasutusviisid kaaluvad nõudluse kasvus rohkem. Seevastu ettevõtte tasandil, mis automatiseerib päevas tuhandeid toiminguid, muutub mudelite valik tõeliseks hoovaks, ja see on ettevõtte käes.

IEA katsed annavad suurusjärgu:

Neist kahest suurem tarbib enam kui 40 korda rohkem elektrit. „Arutlev“ mudel tarbib lihtsa ülesande puhul kaks korda rohkem kui võrreldava suurusega mudel. Lõks seisneb seega selles, et kõik saadetakse vaikimisi kõige võimsamale mudelile, sealhulgas ülesanded, mida väike mudel teeks sama hästi, näiteks e-kirja liigitamine või arvelt summa väljavõtmine. Suurim mudel on ka kõige kallim: säästlikkus ja kokkuhoid liiguvad siin samas suunas, mis on piisavalt harv, et seda rõhutada.

Mis paneks meid meelt muutma: sõltumatud, mitte pakkujate avaldatud mõõtmised, mis näitaksid, et levinud mudelite päringupõhine tarbimine enam ei lange või et see tõuseb uuesti kaua arutlevate mudelitega.

Mida see ettevõtte jaoks konkreetselt muudab

1. Suunake ülesanded õigele mudelile. Iga automatiseeritud ülesanne peaks läbima väikseima mudeli, mis sellega hakkama saab: tabel seob iga ülesandetüübi mudeliga, mida on testitud päris näidetel. Meie juhend tehisintellekti kulust ettevõttes, tokenitest suunamiseni kirjeldab meetodit üksikasjalikult.

2. Vältige tarbetuid päringuid. Osa töötlustest ei vaja üldse tehisintellekti: lihtne reegel või andmebaasipäring teeb töö ära ilma mudelita. Ja tulemus, mis ei muutu, pannakse vahemällu, selle asemel et seda uuesti arvutada.

3. Vaadake, kus mudel töötab. Jalajälg sõltub selle koha elektrist, kus arvutus tehakse. Teatud töötluste majutamine Euroopas või avatud mudeli käitamine oma serveris on ka suveräänsuse küsimus, mida käsitleme oma analüüsis Euroopa sõltuvusest Ameerika pilvehiiglastest.

4. Mõõtke enne, kui kommunikeerite. Ettevõte, kes soovib rääkida oma kasutusviiside jalajäljest, peab loendama oma päringud ja igaühe jaoks kasutatud mudeli. Ilma selle ülevaateta oleks iga esitatud arv teisest käest pärit hinnang.

Kust alustada

Tehisintellekti jalajälg otsustatakse vähem vestlusrobotile esitatud küsimuse ja rohkem tuhandeid kordi korduvate töötluste põhjal. Alustage oma automatiseeritud kasutusviiside loendist, koos mudeliga, mida igaüks kutsub, ja nende mahuga: need, mis kõige sagedamini suurel mudelil töötavad, testige esimesena väiksemal, ja sama sorteerimine kergendab nii arvet kui ka jalajälge. Meie juhend tehisintellekti integreerimiseks ettevõttesse käib need valikud ükshaaval läbi, mudelist kuluni. Kui soovite enne otsustamist teada, mida iga kasutusviis maksab, algab meie pakkumine tehisintellekt õiglase hinnaga, kasutusviis kasutusviisi kaupa Teie arve auditi ja testiga Teie enda sisul.

Korduma kippuvad küsimused

Allikad

1. Energy and AI (uus vahekaart)iea.blob.core.windows.net
2. Oma assistendi Gemini jalajälje mõõtmise (uus vahekaart)arxiv.org
3. Stanfordi ülikooli AI Index 2025 aruanne (uus vahekaart)hai.stanford.edu