Döbbenetesen sok energiát fogyaszt az MI

Talán meglepő, de a ChatGPT berobbanása óta csupán három év telt el, ám a mesterséges intelligencia energiaéhsége már most elérheti egy közepes méretű fejlett ország szintjét. Azonban senki sem tudja pontosan, mekkora a környezeti hatása annak, hogy ma már nagy nyelvi modellek (LLM) tucatjai vannak a piacon, szinte havonta újak jönnek és százmilliók használják, ami jelentős áram- és hűtővízigényt von maga után. A Patterns tudományos folyóiratban megjelent fajsúlyos tanulmány alapján 2025 végére az MI-rendszerek villamosenergia-igénye elérhette a 23 gigawattot, ami nagyjából Nagy-Britannia fogyasztásának felelt meg. 

A nagyok titkolóznak 

Alex de Vries holland kutató tanulmánya azért különösen figyelemreméltó, mert rámutat:  

Sok esetben még azt sem közlik egyértelműen, hogy vállalati szinten mekkora szeletet hasítanak ki a felhő-infrastruktúrák gerincét adó adatközpontok – nemhogy az azokon belüli MI-munkaterhelések. Így a kutató kénytelen volt vállalati összesített számokból, regionális energiamixekből és becsült grafikusprocesszor-kapacitásokból következtetni a valós hatásokra, és ami ebből kirajzolódik, az nem megnyugtató. 

Szén-dioxid és víz óriási mennyiségben 

A becslésekből kirajzolódik, hogy az MI ma már az adatközponti energiaköltségek felét adhatja, ami évente 80 millió tonna szén-dioxid-kibocsátást jelent, nagyjából akkora karbonlábnyomot, mint New Yorké. A Nemzetközi Energiaügynökség (IEA) korábbi adatai szerint az MI már a globális adatközponti energiaigény 15-20 százalékát adta, és ez az arány csak nő, ma már 33 százalék felett járhatunk. 

Mennyi a vízfogyasztás? 

Ám a víz talán még érzékenyebb pont, hiszen az MI-hez köthető adatközpontok működése évente 312–765 milliárd liter vizet nyelhet el – ez nagyjából megfelel a palackozott víz világszintű fogyasztásának. Ez két külön tételt jelent: egyrészt a szerverek közvetlen hűtéséhez használt (140 milliárd liter), másrészt az áramtermelés során elfogyasztott, „láthatatlan” vizet (akár 1225 milliárd liter). 

A tanulmány szerint a Nemzetközi Energiaügynökség jelentősen alábecsülheti a közvetett vízfogyasztást. Míg 1 kilowattóránként 1 liter hűtővizet jósolt, addig a Meta 2024-es adatai szerint ez a szám 3,9 liter, azaz majdnem négyszeres a különbség. Egyes amerikai adatközpontok esetében pedig a helyi áramellátás jellege miatt  

Az átláthatatlanság mint stratégia 

Az igazi probléma nem pusztán az abszolút fogyasztás döbbenetes mértéke, hanem az átláthatatlanság.  

A tanulmány alapján egyedül a Meta közöl némi részletes adatot, de még ők sem tesznek különbséget MI-hez és nem MI –hez kapcsolódó munkaterhelések között.  

A Google például részletes, központokra lebontott adatokat közöl a vízfogyasztásról, de az áramfogyasztást már mutatja telephelyenként. A Microsoft jelentése megemlíti, hogy „az MI-munkaterhelések megnövelik a számítási erőforrásigényt”, ám konkrét számokat nem ad. Az Apple és a ByteDance (a TikTok szolgáltatója) pedig szinte semmilyen használható adatot nem tesz közzé. 

Pontos adatok szükségesek 

De Vries szerint az adatok közzétételi kötelezettsége sürgős szabályozási kérdés. Az MI környezeti terhelése ugyanis gyorsabban nő, mint a társadalom kontrollja vagy a jogi keret, ami azt jelenti, hogy mire egyértelmű képet kapunk a hatásokról, addigra azok már beépültek a globális infrastruktúrába. 
A kutató hangsúlyozza: az MI önmagában nem környezetszennyező, de a jelenlegi átláthatatlan működés mellett komoly kockázatot jelent. A megoldás nem a technológia elutasítása, hanem az elszámoltathatóság: kötelező, részletes és egységes jelentések nélkül nem lehet reálisan felmérni és szabályozni az MI gyorsan növekvő energia- és vízigényét. 

Kapcsolódó: 

    
További cikkeinket, elemzéseinket megtalálják a makronom.eu oldalon.    

Nyitókép: Kirill KUDRYAVTSEV / AFP