Sztuczna inteligencja zużywa za dużo prądu. Elektrownie jądrowe nie wystarczą
Atom ma być lekarstwem na wiele energetycznych problemów, ale pojawiają się głosy, że nie należy upatrywać w nim nadziei w temacie napędzania sztucznej inteligencji. Ta zachłanna jest tu i teraz.
Szacunki nie nastrajają optymistycznie. Do 2030 r. SI ma zużyć 1/4 całej amerykańskiej sieci energetycznej, pojawiają się również zestawienia, że sztuczna inteligencja pochłonie tyle samo prądu, co calutka Holandia. Według innych wyliczeń tylko w ciągu trzech lat zapotrzebowanie na energię w centrach danych może wzrosnąć minimum o 50 proc.
Trudno łudzić się, by świat z czegoś zrezygnował, robiąc w ten sposób miejsce dla sztucznej inteligencji. Dlatego firmy inwestujące w SI już stawiają na atom. Centrum danych Amazona będzie otrzymywać energię bezpośrednio z elektrowni jądrowej, a nie za pośrednictwem sieci krajowej. Z kolei Microsoft planuje wykorzystać sieć małych reaktorów modułowych (SMR) i mikroreaktorów do bezpośredniego zasilania energią swoich centrów.
To dobre rozwiązania, ale przyszłościowe. A problem jest tu i teraz
Zwraca na to uwagę Amanda Levin. Cytowana przez New Scientist ekspertka zauważa, że w Stanach Zjednoczonych atom odpowiada za ok. 20 proc. energii – i tak jest mniej więcej od lat. Na świecie jest to jeszcze mniej, bo ok. 10 proc. Ursula von der Leyen, przewodnicząca Komisji Europejskiej, przypomniała bolesny fakt, że na przełomie lat 80. i 90. udział energii jądrowej był dwa razy większy.
Atom się odradza, ale potrzeba czasu. Dobrym przykładem jest zresztą Polska. Już wiemy, że budowa naszej pierwszej elektrowni jądrowej opóźni się o co najmniej trzy lata. Portal 300gospodarka.pl odnotowuje, że przesunięcia terminu oddania inwestycji niemal zawsze są regułą. Zarówno w Europie, jak i Stanach Zjednoczonych. Liczenie, że energia jądrowa rozwiąże problemy i że jakoś to będzie przypomina bardzo ryzykowną grę hazardzisty, który wierzy, że los się przecież w końcu musi odmienić.
Allison Macfarlane z kanadyjskiego University of British Columbia przewiduje, że na razie póki co nie ma też sensu liczyć na małe reaktory modułowe. W przytoczonej przez New Scientist wypowiedzi zauważa, że SMR-y do 2030 r. nie będą wpływały na pracę centrów danych. Ba, można mieć wątpliwości, czy zdążą wnieść istotny wkład do 2040 r.
Polska znowu może być przykładem, że to nie takie hop siup
U nas SMR-y chce budować Orlen. Według planów pierwszy reaktor ma zacząć działać na przełomie 2028/2029 roku, a do końca 2038 r. na terenie Polski ma działać 76 SMR-ów.
Sztuczna inteligencja potrzebuje energii tu i teraz, a ta wytwarzana w najlepszy dla środowiska sposób ciągle jest pieśnią przyszłości. Rośnie obecnie udział OZE, ale to może być za mało na żarłoczną SI. Czy w takim razie ta poda pomocną dłoń elektrowniom węglowym, będąc argumentem, że nie warto z nich „tak szybko” rezygnować, skoro wielki biznes potrzebuje prądu? Czy faktycznie jest to konsensus, którego potrzebujemy? Jasne, SI może napędzić nową smartfonową rewolucję, ale wraz z możliwościami idą ewentualne ogromne konsekwencje.
Istnieje poważne ryzyko, że zyski z wdrażania rozwiązań opartych na AI nie będą dzielone sprawiedliwie, „uwzględniając wkład (dane) i pracę (użytkowanie) konsumentów”, jakby życzył sobie tego m.in. Rafał Pikuła, o czym pisał na łamach Spider’s Web+. Do niesprawiedliwości gratis możemy dostać dalsze niszczenie środowiska.
