Yksi tekoälyyn liittyvistä suurimmista huolenaiheista on ollut pelko siitä, että kasvava datakeskusten määrä ja AI-mallien käyttö syövät maailman sähköntuotannon kapasiteettia. Uusi tutkimus kääntää asetelman päälaelleen. Kanadalaisen Waterloon yliopiston ja Georgia Techin ympäristötaloustutkijoiden laskelmat osoittavat, että AI:n vaikutus energiankulutukseen jää koko talouden mittakaavassa yllättävän pieneksi – jopa mitättömäksi.
Tutkimuksessa yhdistettiin Yhdysvaltain talousdata AI:n arvioituihin käyttötasoihin eri toimialoilla. Tulosten mukaan tekoälyn laajamittainen käyttöönotto nostaisi Yhdysvaltain energiankulutusta vuositasolla noin 28 petajoulea. Määrä on suunnilleen sama kuin koko Islannin vuotuinen sähkönkulutus, mutta vain 0,03 prosenttia Yhdysvaltain energiankulutuksesta. Vastaavasti hiilidioksidipäästöt nousisivat 0,02 prosenttia. Muutokset ovat siis mitattavissa, mutta ne eivät heilauta kansallista energiatasetta suuntaan tai toiseen.
Tutkijoiden johtopäätös on selkeä: sähköä kyllä kuluu lisää, mutta AI ei romauta sähköverkkoja eikä kaada ilmastotavoitteita. Paljon enemmän merkitystä on sillä, minne datakeskukset sijoittuvat ja millaisia energialähteitä ne käyttävät. Paikallisesti vaikutus voi olla tuntuva, sillä datakeskus voi jopa kaksinkertaistaa alueen sähkönkäytön. Kansallisella tasolla nousu häviää kuitenkin taustameluun.
Tuloksia verrattiin myös tekoälyn ”bottom-up”-energiatoteumiin, kuten mallien koulutuksen ja inferenssin sähkönkulutukseen. Vaikka ChatGPT-tyyppinen palvelu kuluttaa arviolta 0,2 terawattituntia vuodessa, kokonaisvaikutus talouteen jää tutkimuksen mukaan vain noin 38-kertaiseksi tähän määrään nähden – edelleen marginaaliseksi Yhdysvaltain energiajärjestelmässä.
Yllättävää on myös se, että datakeskusten energiankulutuksen kasvu rinnastuu vain noin 0,9 gigawatin lisäkapasiteettiin vuodessa. Se vastaa alle yhtä suurta voimalaitosta ja noin 0,08 prosenttia USA:n nykyisestä tuotantokapasiteetista. Pelätyt ”tekoäly vie sähkön” -skenaariot näyttävät siis liioitelluilta.
Tutkijoiden mukaan keskustelu AI:n energiavaikutuksista on tähän asti keskittynyt liikaa mallien koulutuksen suuruusluokkiin. Paljon olennaisempaa olisi tarkastella AI:n kykyä tehostaa tuotantoa, optimoida energiaverkkoja ja hillitä päästöjä – vaikutuksia, joita tutkimus ei vielä edes huomioinut. Niiden toteutuessa AI saattaa lopulta olla enemmän osa ratkaisua kuin ongelmaa.
Tutkijat suunnittelevat parhaillaan vastaavan analyysin tekemistä muille maille. Tulokset voivat vaihdella esimerkiksi energiantuotannon rakenteen perusteella, mutta Yhdysvaltain esimerkin perusteella yksi viesti on vahva: tekoäly ei syö maailman sähköjä, eikä energiakriisi ole AI:n takia väistämätön.
Kun suurteholaskennan (HPC) työkuormat monimutkaistuvat, generatiivinen tekoäly sulautuu yhä tiiviimmin moderneihin järjestelmiin ja lisää kehittyneiden muistiratkaisujen tarvetta. Vastatakseen näihin muuttuviin vaatimuksiin ala kehittää uuden sukupolven muistiarkkitehtuureja, jotka maksimoivat kaistanleveyden, minimoivat latenssin ja parantavat energiatehokkuutta.