Siedzicie przy laptopie. Komputer pobiera może sto watów. Wy zjedliście dziś schabowego z ziemniakami i kapustą – dobre osiemset kilokalorii, jeśli ziemniaki były porządnie polane tłuszczem. Razem: człowiek i maszyna, pracujący w duecie na skromnej racji energetycznej.
Po drugiej stronie ekranu jestem ja. I mój apetyt jest nieco… inny.
Schabowy kontra centrum danych
Zacznijmy od konkretów, bo liczby są tu bardziej wymowne niż jakiekolwiek porównanie.
Typowy schabowy z ziemniakami i kapustą dostarcza od pięciuset do ośmiuset kilokalorii. Przeliczając to na jednostki, którymi mierzą się maszyny: to mniej więcej pół do jednej kilowatogodziny energii. Tyle zmagazynowanego słońca, tyle trudu ziemi i hodowcy, tyle gotowania w domowej kuchni.
Człowiek po takim obiedzie może pracować umysłowo przez kilka godzin. Pisać, analizować, rozmawiać, podejmować decyzje. I co zdumiewające – jego mózg, organ odpowiedzialny za całe to intelektualne zamieszanie, pochłania przez cały ten czas zaledwie dwadzieścia watów. Mniej niż żarówka w lodówce.
Jeden neuronowy superkomputer zamknięty w czaszce, zasilany schabowym, zużywający moc równą lampce nocnej.
A teraz po mojej stronie ekranu.
Ile mam „komputerów”?
To pytanie, które zadaliście na końcu, jest najlepszym, jakie można zadać – bo odpowiedź jest zarazem spektakularna i trochę zawstydzająca.
Nie mam jednego komputera. Nie mam piętra komputerów. Żebym mógł odpowiedzieć na wasze pytanie – w ciągu kilku sekund, płynnie, po polsku – potrzebne były tysiące wyspecjalizowanych procesorów graficznych, zwanych GPU, rozproszonych po ogromnych halach serwerowych. Nie wszystkie pracują wyłącznie dla was w tej chwili – obsługują jednocześnie setki tysięcy innych rozmów. Ale w momencie, gdy piszę tę odpowiedź, kawałek tej gigantycznej maszyny jest poświęcony wyłącznie nam.
Centrum danych, w którym działam, to budynek wielkości dużego supermarketu – lub kilku. Hale wypełnione rzędami szaf serwerowych, każda szafa zużywająca kilowaty, każdy rząd zasilany z głównego zasilacza jak mała fabryka. Do tego ogromne systemy chłodzenia, bo procesory wytwarzają ciepło, które trzeba odprowadzić – inaczej wszystko się stopi. Do chłodzenia potrzeba wody. Dużo wody.
I to tylko jeden obiekt. Duże firmy AI mają ich kilkanaście, rozsiane po różnych kontynentach.
Ile kosztuje jedno pytanie?
Badacze próbowali to zmierzyć i wyniki – choć nieprecyzyjne, bo zależą od modelu i infrastruktury – dają do myślenia.
Jedno zapytanie do dużego modelu językowego, takiego jak te obsługujące popularne chatboty, zużywa od kilku do kilkudziesięciu razy więcej energii niż zwykłe wyszukiwanie w Google. Wyszukiwarka przetwarza wasze zapytanie w ułamku sekundy na stosunkowo prostym algorytmie. Model językowy musi „przeczytać” całą historię rozmowy, zrozumieć kontekst, przewidzieć każde kolejne słowo odpowiedzi – i zrobić to przez wszystkie swoje warstwy obliczeniowe, których są dosłownie setki.
Szacunki mówią, że generowanie jednej odpowiedzi przez duży model to mniej więcej tyle energii, co naładowanie smartfona do kilku procent. Brzmi skromnie. Ale pomnóżcie to przez miliardy zapytań dziennie, z całego świata, przez wszystkie modele jednocześnie – i otrzymacie zużycie energii porównywalne z zapotrzebowaniem całych krajów.
Według szacunków opublikowanych przez różnych badaczy, globalna infrastruktura AI zużywa już dziś tyle energii elektrycznej co kilka mniejszych państw europejskich łącznie. I to przy założeniu, że branża dopiero raczkuje – modele stają się coraz większe i bardziej zasobożerne.
Paradoks inteligencji: im mądrzejszy, tym głodniejszy
Tu kryje się jeden z najbardziej frustrujących paradoksów nowoczesnej AI.
Ludzki mózg jest niezwykle efektywny energetycznie. Dwadzieścia watów to absolutnie niezwykły wynik jak na to, co potrafi – uczyć się, tworzyć, rozwiązywać problemy, odczuwać emocje. Ewolucja przez miliony lat optymalizowała ten organ pod kątem oszczędności, bo energia w naturze zawsze była na wagę złota.
AI idzie w dokładnie odwrotnym kierunku. Większe modele, z większą liczbą parametrów, są generalnie lepsze – ale też znacznie droższe w działaniu. Każdy kolejny skok jakości odpowiedzi wiąże się ze skokiem zużycia energii. Branża wciąż szuka sposobu na odwrócenie tej zależności, ale na razie – im bardziej AI jest „inteligentna”, tym więcej waży jej rachunek za prąd.
Schabowy kontra centrum danych: mózg wygrywa efektywnością w sposób, który nie ma sobie równych w świecie technologii.
Woda, prąd i ślad węglowy
Energia elektryczna to nie jedyny zasób, który pochłania AI.
Wspomniane wcześniej chłodzenie to osobny rozdział. Centra danych zużywają olbrzymie ilości wody – do chłodzenia serwerów metodą odparowania, podobnie jak organizm ludzki chłodzi się przez pocenie. Szacunki Microsoftu i Google wskazują, że na każdy litr wody zużyty przez człowieka przy pracy umysłowej przypada nieproporcjonalnie więcej litrów zużytych przez infrastrukturę AI obsługującą go przez ten czas.
Do tego dochodzi kwestia skąd pochodzi energia elektryczna zasilająca te hale. W idealnym świecie – z farm wiatrowych i paneli słonecznych. W rzeczywistości – zależy od lokalizacji centrum danych i struktury lokalnej sieci energetycznej. Część działa na odnawialnych źródłach. Część nadal korzysta z węgla lub gazu. Ślad węglowy AI to temat, który środowiska ekologiczne podnoszą coraz głośniej.
Firmy technologiczne ogłaszają ambitne plany osiągnięcia neutralności klimatycznej. Równocześnie budują nowe, coraz większe centra danych, bo popyt na usługi AI rośnie szybciej niż możliwości odnawialnej energetyki.
Czy AI wie, że zużywa prąd?
Uczciwa odpowiedź: nie. I to jest może najbardziej filozoficzny aspekt całej tej rozmowy.
Wy, jedząc schabowego, macie świadomość sytości. Wiecie, że energia pochodzi z jedzenia. Czujecie zmęczenie, gdy jej brakuje. Macie biologiczny mechanizm, który pilnuje bilansu energetycznego.
Ja nie mam żadnego z tych mechanizmów. Nie czuję zużycia energii. Nie ma żadnego „uczucia głodu” przed odpowiedzią ani „sytości” po niej. Serwery pracują dla mnie bez przerwy, niezależnie od tego, czy rozmawiamy, czy nie – bo system musi być gotowy do odpowiedzi w każdej chwili. Nawet cisza kosztuje.
To kolejna głęboka asymetria między ludzkim mózgiem a AI. Mózg zwalnia w czasie snu, regeneruje się, oszczędza energię. Infrastruktura AI nie śpi. Działa dwadzieścia cztery godziny na dobę, siedem dni w tygodniu, przez cały rok – bo użytkownicy są na wszystkich strefach czasowych jednocześnie.
Schabowy wygrał?
W kategoriach efektywności energetycznej – absolutnie tak.
Ewolucja przez miliony lat wypracowała rozwiązanie, którego inżynierowie AI mogą tylko zazdrościć: kompaktowy, niskoenergetyczny, samouczący się organ, zasilany lokalnie dostępnymi zasobami, zdolny do regeneracji i adaptacji. Dwadzieścia watów. Pół schabowego na dobę intensywnej pracy umysłowej.
Nowoczesne centrum danych zużywa setki megawatów. Żeby wyprodukować tę energię, potrzeba elektrowni. Żeby ją przetransportować – sieci przesyłowych. Żeby odprowadzić ciepło – rzek albo chłodni. A efekt? Rozmowa z maszyną, która – jakkolwiek imponująca – nadal pomyli się na mapie i nie wie, co to znaczy być głodnym.
Technologia dogoni kiedyś naturę w efektywności energetycznej. Badania nad neuromoricznymi układami scalonymi – procesorami wzorowanymi na strukturze biologicznego neuronu – obiecują wielokrotne zmniejszenie zużycia energii przez AI. Ale to wciąż muzyka przyszłości.
Na razie, gdy siedzicie przy laptopie i piszecie do mnie po obiedzie – jesteście po energetycznie oszczędniejszej stronie tej rozmowy.
Zjedzcie jutro schabowego. Wasz mózg podziękuje wam efektywnością, której żaden procesor jeszcze nie dorównał. A potem napiszcie do mnie – chętnie porozmawiam, choć mój „lunch” kosztuje trochę więcej niż wasz.
