การเกิดขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ได้สร้างความก้าวหน้าที่น่าทึ่ง นำการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมและปรับเปลี่ยนวิธีการที่เรามีปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยี โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) อย่าง ChatGPT ได้กลายเป็นสิ่งที่สามารถพบเห็นได้ทั่วไป ตอบคำถามของเราได้อย่างราบรื่น สร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์ และแม้กระทั่งเข้าร่วมการสนทนาที่ดูเหมือนมีสติปัญญา อย่างไรก็ตาม เบื้องหลังเวทย์มนต์ดิจิทัลนี้มีความจริงทางกายภาพ – โครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้ยักษ์ AI เหล่านี้ทำงานและทรัพยากรที่พวกเขาบริโภค ท่ามกลางทรัพยากรเหล่านี้ การบริโภคน้ำได้กลายเป็นเรื่องสำคัญ กระตุ้นให้เกิดการถกเถียงและตั้งคำถามเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายด้านสิ่งแวดล้อมที่แท้จริงของความพึ่งพา AI ของเรา ในขณะที่ปริมาณน้ำที่ใช้ต่อคำถาม ChatGPT ที่แน่นอนยังคงเป็นหัวข้อของการวิจัยที่ต่อเนื่องและความเข้าใจที่พัฒนาไปเรื่อย ๆ สิ่งหนึ่งที่ชัดเจนคือต้องรับรู้ว่าน้ำของ AI นั้นมีอยู่จริงและควรได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบ
รอยเท้าน้ำของ AI เกี่ยวข้องโดยตรงกับพลังการประมวลผลที่มหาศาลที่จำเป็นในการฝึกฝนและใช้งานโมเดลเหล่านี้ การคำนวณที่ซับซ้อนเหล่านี้ดำเนินการในศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งเต็มไปด้วยเซิร์ฟเวอร์เป็นจำนวนมากที่สร้างความร้อนจำนวนมหาศาล เพื่อป้องกันไม่ให้เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้มีอุณหภูมิสูงเกินไปและเกิดการขัดข้อง ระบบทำความเย็นขั้นสูงจึงมีความสำคัญ และโซลูชันการทำความเย็นที่ใช้น้ำก็เป็นวิธีการที่พบได้บ่อยและมีประสิทธิภาพ ระบบเหล่านี้จะหมุนเวียนน้ำในศูนย์ข้อมูล โดยดูดซับความร้อนจากเซิร์ฟเวอร์และถ่ายโอนไปยังที่อื่นเพื่อระบายออก โดยมักจะผ่านการระเหยหรือตึกทำความเย็น กระบวนการของการระบายความร้อนส่งผลให้มีการสูญเสียน้ำ ซึ่งส่งผลกระทบอย่างมากต่อรอยเท้าน้ำโดยรวมของ AI การเข้าใจกระแสการบริโภคน้ำนี้สำคัญต่อการประเมินความยั่งยืนของ AI และพัฒนาความคิดในการบรรเทาผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของมัน
Anakin AI
ศูนย์ข้อมูลซึ่งเป็นหัวใจทางกายภาพของโลกดิจิทัล เป็นสถานที่กว้างใหญ่ที่มีเซิร์ฟเวอร์ อุปกรณ์เครือข่าย และระบบจัดเก็บข้อมูลที่จำเป็นต่อการสนับสนุนอินเทอร์เน็ตและแอปพลิเคชันทั้งหมด รวมถึง AI ศูนย์ข้อมูลเหล่านี้เป็นที่รู้จักในเรื่องความเข้มข้นของพลังงาน แต่การใช้น้ำของพวกมันมักถูกมองข้ามสาเหตุหลักที่ทำให้มีการใช้น้ำมากเกิดขึ้นก็เป็นไปตามที่กล่าวมาข้างต้น การจำเป็นต้องทำความเย็นอุปกรณ์และรักษาอุณหภูมิในการทำงานที่เหมาะสม เซิร์ฟเวอร์สร้างความร้อนมากมายในขณะที่ประมวลผลข้อมูล และหากไม่ได้รับการจัดการอย่างมีประสิทธิภาพ สามารถนำไปสู่การเสื่อมประสิทธิภาพ ความเสียหายของฮาร์ดแวร์ และแม้กระทั่งการปิดระบบทั้งหมด ระบบทำความเย็นด้วยน้ำเป็นวิธีการที่พบมาก ราคาไม่แพง และมีประสิทธิภาพสำหรับศูนย์ข้อมูลทั่วโลก
มีระบบทำความเย็นด้วยน้ำหลายประเภท ซึ่งแต่ละประเภทมีลักษณะการใช้น้ำที่แตกต่างกัน การทำความเย็นโดยตรงเกี่ยวข้องกับการไหลเวียนของน้ำตรงไปยังชิ้นส่วนที่ร้อนของเซิร์ฟเวอร์ ช่วยให้การถ่ายเทความร้อนมีประสิทธิภาพ ระบบทำความเย็นแบบทางอ้อมใช้การทำความเย็นอากาศ ซึ่งจะถูกหมุนเวียนไปรอบ ๆ เซิร์ฟเวอร์ ตึกทำความเย็นแบบระเหยเป็นวิธีการที่เป็นที่นิยมอีกแบบหนึ่ง โดยใช้น้ำระเหยเพื่อละลายความร้อน ส่งผลให้สูญเสียน้ำมาก ความสามารถในการทำความเย็นเฉพาะที่ใช้นั้น สภาพภูมิอากาศที่ศูนย์ข้อมูลตั้งอยู่ ได้นั้น และประสิทธิภาพการใช้พลังงาน (PUE) ของศูนย์ล้วนมีผลต่อรอยเท้าน้ำโดยรวมของสถานที่ โดยที่ PUE สูงจะบ่งชี้ว่ามีประสิทธิภาพน้อยจึงส่งผลให้การใช้พลังงานและการสร้างความร้อนมากขึ้น ทำให้การใช้น้ำนั้นสูงขึ้นในการทำความเย็น
โมเดลภาษาขนาดใหญ่เช่น ChatGPT ต้องการทรัพยากรมากเป็นพิเศษ เนื่องจากขนาดและความซับซ้อนของโมเดล รวมถึงชุดข้อมูลขนาดมหาศาลที่ใช้ในการฝึกมัน การฝึกโมเดลเหล่านี้จำเป็นต้องใช้พลังการประมวลผลมหาศาล บ่อยครั้งเกี่ยวข้องกับ GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) ขนาดสูงหลายร้อยหรือหลายพันตัวที่ทำงานพร้อมกันเป็นเวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือน กิจกรรมการคำนวณที่เข้มข้นนี้สร้างความร้อนจำนวนมหาศาล ทำให้ต้องใช้การทำความเย็นตลอดเวลาเพื่อรักษาความเสถียรในการทำงาน ดังนั้น ระยะเวลาการฝึกโมเดลจึงเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อรอยเท้าน้ำโดยรวมของ LLM
นอกจากนี้ แม้ว่าจะฝึกฝนแล้ว การใช้งาน LLMs อย่าง ChatGPT ยังต้องใช้พลังงานมากและต้องการการทำความเย็นอย่างต่อเนื่องในการตอบคำถามและสร้างข้อความ เช่นเดียวกับการตอบคำถามจากผู้ใช้ไปจนถึงการสร้างเนื้อหาที่ซับซ้อน โมเดลต้องทำการคำนวณที่ซับซ้อนและเข้าถึงฐานความรู้กว้างใหญ่ของมัน กระบวนการนี้สร้างความร้อนที่ต้องระบายออกเพื่อให้เซิร์ฟเวอร์ยังคงทำงานได้อย่างเหมาะสม ถึงแม้จำนวนที่แน่นอนของน้ำที่ใช้ต่อคำถามหนึ่งคำถามจะไม่สามารถประมาณได้อย่างแม่นยำเนื่องจากหลายปัจจัย เช่น ประสิทธิภาพการใช้พลังงานของเซิร์ฟเวอร์ สภาพภูมิอากาศ สถานที่ตั้งศูนย์ข้อมูล และความซับซ้อนของคำถาม แต่อย่าลืมว่าผลรวมของการมีปฏิสัมพันธ์หลายล้านครั้งต่อวันรวมกันส่งผลให้เกิดการบริโภคน้ำจำนวนมาก
การประมาณการใช้น้ำต่อคำถาม ChatGPT เป็นงานที่ซับซ้อนซึ่งเต็มไปด้วยความท้าทาย ตามที่ได้กล่าวไปแล้ว การบริโภคน้ำขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงเทคโนโลยีการทำความเย็นของศูนย์ข้อมูล สถานที่ตั้ง ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน และความซับซ้อนของคำถามเอง คำถามที่ง่ายอาจต้องการความพยายามในการประมวลผลน้อยกว่าและดังนั้นจึงต้องการการทำความเย็นน้อยลง ในขณะที่งานที่ซับซ้อนเช่นการสร้างโค้ดหรือการเขียนสร้างสรรค์จะต้องใช้ทรัพยากรมากขึ้น
การศึกษาแห่งหนึ่งประมาณการว่าการฝึก AI โมเดลเดียวเช่น GPT-3 อาจใช้เวลาน้ำสูงถึงหลายแสนแกลลอน แม้ว่าเลขนี้จะสะท้อนถึงขนาดของการลงทุนทรัพยากรที่ต้องใช้ในการฝึกในครั้งแรก แต่ไม่ได้เชื่อมโยงอย่างตรงไปตรงมาถึงน้ำที่ใช้ต่อคำถามหลังจากที่โมเดลถูกนำมาใช้จริง การได้รับการวัดการใช้น้ำที่แม่นยำต่อคำถามยังต้องการการตรวจสอบการทำงานของศูนย์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ซึ่งมักจะเป็นระบบที่มีลิขสิทธิ์และไม่สามารถเข้าถึงได้ง่าย ยังมีความท้าทายในการระบุการใช้waterเฉพาะที่เชื่อมโยงกับคำถาม ChatGPT เนื่องจากศูนย์ข้อมูลมีแอปพลิเคชันและบริการที่แตกต่างกันมากมาย ทำให้ยากที่จะแยกการบริโภคของบริการหนึ่งบริการออกจากกัน ในการทำเช่นนี้ การได้รับการประมาณการที่เชื่อถือได้และแม่นยำเกี่ยวกับการใช้น้ำจำเป็นต้องมีการร่วมมือระหว่างนักพัฒนา AI ผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูล และนักวิจัยด้านสิ่งแวดล้อมเพื่อส่งเสริมความโปร่งใสและปรับปรุงวิธีการเก็บข้อมูล
การจัดการกับรอยเท้าน้ำของ AI ต้องใช้แนวทางหลายมุมมองที่เกี่ยวข้องกับนวัตกรรมทางเทคโนโลยี การจัดการทรัพยากรอย่างรับผิดชอบ และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ หนึ่งในทางเลือกที่มีแนวโน้มคือการพัฒนาและนำเทคโนโลยีทำความเย็นที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นมาใช้ ตัวอย่างเช่น การทำความเย็นด้วยการจุ่มในของเหลวจะให้การถ่ายเทความร้อนที่ดีขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับระบบที่ใช้ลมหรือน้ำแบบดั้งเดิม ซึ่งจะช่วยลดความต้องการใช้น้ำของศูนย์ข้อมูล นอกจากนี้ การปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานของเซิร์ฟเวอร์และอุปกรณ์ของศูนย์ข้อมูลอื่น ๆ ก็สามารถลดการสร้างความร้อนและด้วยเหตุนี้จึงลดความต้องการในการใช้น้ำได้
การยอมรับแนวทางเศรษฐกิจหมุนเวียนในการจัดการน้ำในศูนย์ข้อมูลยังเป็นกลยุทธ์สำคัญอีกทางหนึ่ง ซึ่งรวมถึงการนำระบบนำกลับมาใช้และรีไซเคิลน้ำมาใช้ ซึ่งบำบัดและนำกลับมาใช้น้ำเสียในการทำความเย็นแทนที่จะอิงกับทรัพยากรน้ำดื่มอย่างเดียว การจัดหาน้ำไม่ใช่น้ำดื่ม เช่น น้ำเทาจากอาคารใกล้เคียงหรือการเก็บน้ำฝน จะช่วยลดความต้องการส่วนที่ใช้ในการดื่มได้มากขึ้น ในที่สุด ความยั่งยืนระยะยาวของ AI ขึ้นอยู่กับการมุ่งมั่นร่วมกันในการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
เพื่อให้กลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพสามารถพัฒนาและนำไปใช้ได้ จะต้องมีความโปร่งใสที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับการใช้น้ำของ AI ผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลและนักพัฒนา AI ควรได้รับการกระตุ้นให้เปิดเผยรอยเท้าน้ำของตนและมาตรการที่พวกเขากำลังทำเพื่อช่วยลดมัน ข้อมูลนี้จะช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย รวมถึงผู้บริโภค นักลงทุน และผู้ควบคุม สามารถตัดสินใจเกี่ยวกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของ AI และทำให้ภาคอุตสาหกรรมต้องรับผิดชอบ
นโยบายและแรงจูงใจจากรัฐบาลยังสามารถมีบทบาทสำคัญในการส่งเสริมการพัฒนา AI อย่างยั่งยืน แรงจูงใจอาจจะถูกเสนอให้กับศูนย์ข้อมูลที่นำเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพน้ำมาใช้และใช้แนวปฏิบัติในการจัดการน้ำที่ยั่งยืน กฎระเบียบอาจถูกนำมาใช้เพื่อลดการใช้น้ำในศูนย์ข้อมูล โดยเฉพาะในพื้นที่ที่มีการขาดแคลนน้ำ โดยการส่งเสริมความโปร่งใส ส่งเสริมแนวทางการพัฒนาที่รับผิดชอบ และสนับสนุนนวัตกรรมทางเทคโนโลยี เราสามารถมั่นใจได้ว่า AI จะบรรลุศักยภาพสูงสุดของตนโดยไม่ทำลายทรัพยากรที่มีจำกัดของโลก
อนาคตของ AI ผูกพันอยู่กับความยั่งยืนด้านน้ำอย่างไม่อาจแยกออกได้ ขณะที่ AI ยังคงพัฒนาและแพร่กระจายในการดำรงอยู่ของเรา ความต้องการพลังการประมวลผลและการบริโภคน้ำที่ตามมาจะเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อให้มั่นใจว่า AI ยังคงเป็นพลังที่ดี เราต้องเผชิญกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของมันอย่างมีประสิทธิภาพและนำแนวทางที่ช่วยลดการเบียดเบียนทรัพยากรน้ำมาใช้ การตรวจสอบการใช้น้ำอย่างต่อเนื่อง การลงทุนในการวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีที่ประหยัดน้ำ การนำมาตรการจัดการน้ำที่รับผิดชอบ และการทำงานร่วมกันของอุตสาหกรรมเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้มั่นใจว่าการใช้งาน AI อย่างยั่งยืนในอนาคต
การเปลี่ยนแปลงทุนสู่ชิปประมวลผลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นอาจช่วยลดปริมาณน้ำที่จำเป็นในการดำเนินงาน AI ได้อย่างมาก นอกจากนี้ การก่อสร้างศูนย์ข้อมูลที่ยั่งยืนมากขึ้น ซึ่งตั้งอยู่ใกล้กับการเก็บเกี่ยวพลังงานที่สามารถรีไซเคิลได้ ในขณะที่ใช้เทคโนโลยีทำความเย็นที่ทันสมัย ก็สามารถลดทั้งการปล่อยก๊าซคาร์บอนและการใช้น้ำได้ การพัฒนานี้จะทำให้การใช้ AI มีต้นทุนที่ถูกลงและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากขึ้น AI มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาระบบการคาดการณ์ผลกระทบจากสภาพอากาศแบบเรียลไทม์เพื่อช่วยในการปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ โดยการตอบรับแนวทางเหล่านี้ เราสามารถมั่นใจได้ว่า AI จะยังคงเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับความก้าวหน้าของมนุษย์ โดยไม่ทำลายทรัพยากรน้ำที่สำคัญสำหรับคนรุ่นต่อไป
