Сервери для роботи штучного інтелекту потребують постійного охолодження, а великі дата-центри для цього можуть витрачати мільйони літрів води щодня. Частина ресурсу просто випаровується, а зростання кількості таких об'єктів створює додатковий тиск на водопостачання та енергосистеми.
Серверні потужності працюють безперервно й виділяють багато тепла. Щоб захистити обладнання від перегріву, інженери використовують різні системи охолодження, зокрема водяні.
Технологічні компанії говорять про перехід на системи замкнутого циклу, які дають змогу повторно використовувати воду. Однак на практиці чимало дата-центрів досі застосовують випаровувальні охолоджувальні вежі.
У таких системах частина води не повертається в мережу, а просто переходить у повітря у вигляді пари. Через це серверна інфраструктура може споживати величезні обсяги води.
За даними дослідження, один великий сучасний дата-центр під час пікового навантаження здатен витрачати понад 3,7 мільйона літрів води на день.
Проблема може стати ще масштабнішою зі зростанням попиту на обчислення для штучного інтелекту.
Дослідники підрахували, що до 2030 року лише американським дата-центрам під час спекотної погоди може знадобитися від 2,6 до 5,5 мільярда літрів води щодня.
Такі обсяги створюють додаткове навантаження на міську інфраструктуру. Комунальним службам доводиться одночасно забезпечувати водою населення та великі серверні комплекси.
Водночас проблема води безпосередньо пов'язана з електроенергією. Якщо водних ресурсів недостатньо, дата-центри можуть переходити на сухе повітряне охолодження.
Але цей варіант потребує значно більше електроенергії. У спекотні періоди, коли навантаження на енергомережі й без того зростає, це може створювати додаткові труднощі.
Є й інший бік цієї проблеми. Додаткова електроенергія може вироблятися на теплових електростанціях, яким також потрібна вода для охолодження.
Тому водний слід штучного інтелекту формується не лише безпосередньо в дата-центрах. Частина витрат пов'язана з виробництвом електроенергії, необхідної для роботи серверів.
Через це оцінки водного споживання ШІ можуть суттєво відрізнятися. Все залежить від того, які саме ресурси враховують під час розрахунків.
Є й додаткова проблема: технологічні компанії не завжди окремо показують у звітах, скільки ресурсів витрачається саме на роботу систем штучного інтелекту, а скільки — на інші обчислювальні завдання.
Тому визначити точну кількість води, яку щодня витрачає саме ШІ, поки складно. Водночас зі стрімким розвитком дата-центрів питання їхнього впливу на водні ресурси стає дедалі гострішим.
