5 godzin temu
W XXI w., w erze technologicznego przyspieszenia, sztuczna inteligencja (AI) staje się jednym z najpotężniejszych narzędzi ludzkości w rozwiązywaniu problemów, które sama sobie stworzyła. AI obiecuje zwiększenie efektywności, optymalizację zasobów, rozwiązania w rolnictwie, medycynie i zarządzaniu kryzysami klimatycznymi. Jednak technologia ta, choć niematerialna w swojej istocie, ma bardzo fizyczne wymagania. Jednym z nich jest woda – cenny i coraz bardziej deficytowy zasób.
Powstaje paradoks: AI może pomagać w walce z niedoborem wody, ale jednocześnie sama się do tego niedoboru przyczynia. To zjawisko wymaga naszej szczególnej uwagi, refleksji i zdecydowanej reakcji.
AI jako narzędzie do walki z kryzysem wodnym
Sztuczna inteligencja już dziś odgrywa kluczową rolę w zwalczaniu kryzysu wodnego, oferując zaawansowane narzędzia i rozwiązania, które pomagają lepiej zarządzać zasobami wodnymi oraz minimalizować skutki ekstremalnych zjawisk pogodowych. Jednym z najważniejszych zastosowań AI jest prognozowanie zagrożeń hydrologicznych.
Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego potrafią analizować ogromne ilości danych satelitarnych i meteorologicznych, co umożliwia przewidywanie powodzi, susz oraz innych ekstremów pogodowych z coraz większą dokładnością. Przykładem takiego rozwiązania jest Google Flood Hub, który wspiera systemy ostrzegania przed powodziami w ponad 80 krajach na całym świecie, dając mieszkańcom i władzom lokalnym czas na przygotowanie się do zagrożeń.
Kolejnym istotnym obszarem jest zarządzanie infrastrukturą wodociągową. Inteligentne systemy oparte na AI potrafią znaleźć choćby mikrowyciek w rurociągach, co pozwala na natychmiastowe reagowanie i redukcję strat. Dobrym przykładem jest miasto Dubaj, które wdrożyło takie rozwiązania, dzięki którym możliwe jest szybkie wykrywanie anomalii w zużyciu wody i eliminowanie problemów, zanim staną się poważnym deficytem.
AI rewolucjonizuje także rolnictwo precyzyjne, gdzie optymalizacja nawadniania ma najważniejsze znaczenie. Systemy sztucznej inteligencji monitorują warunki pogodowe oraz faktyczne potrzeby roślin, co pozwala na precyzyjne podlewanie. Taka metoda może zmniejszyć zużycie wody choćby o 30 proc., co jest nieocenione, zwłaszcza w regionach zagrożonych deficytem i suszą.
Dodatkowo AI wspiera monitoring jakości wody poprzez analizę danych pochodzących z czujników umieszczonych w rzekach, jeziorach czy sieciach wodociągowych, jak również z obrazów satelitarnych. Dzięki temu możliwe jest szybkie wykrywanie zanieczyszczeń i identyfikowanie ich źródeł, co umożliwia natychmiastowe działania naprawcze i ochronę ekosystemów.
W teorii AI mogłaby stać się fundamentem cyfrowej transformacji gospodarki wodnej, wprowadzając nową jakość zarządzania i ochrony zasobów. W praktyce jednak rosnące zapotrzebowanie infrastruktury AI na wodę sprawia, iż technologia ta zaczyna być również współsprawcą problemu. W miarę postępowania cyfrowej rewolucji i rosnącej liczby danych do przetworzenia, wzrasta również zużycie wody na potrzeby chłodzenia serwerów, co paradoksalnie może pogłębiać deficyt.
Cichy konsument: jak AI zużywa wodę?
Centra danych stanowią podstawę funkcjonowania nowoczesnej gospodarki cyfrowej i sztucznej inteligencji, jednak ich działanie wiąże się z ogromnym zużyciem energii i wody. Serwery, które pracują bez przerwy, wymagają intensywnego chłodzenia, ponieważ podczas pracy generują bardzo dużo ciepła. Woda jest podstawowym medium chłodzącym w wielu tego typu instalacjach, co powoduje, iż infrastruktura cyfrowa staje się jednym z największych jej konsumentów na świecie.
Szacuje się, iż trening dużych modeli AI, takich jak GPT-3, wymaga zużycia choćby 700 tys. litrów wody w ciągu 2-4 tygodni, co odpowiada rocznemu zapotrzebowaniu na nią około 300 osób. Ten ogromny apetyt na zasoby wodne wynika z konieczności chłodzenia serwerów przez wiele tygodni intensywnej pracy nad algorytmami.
Globalne firmy technologiczne także zużywają ogromne ilości wody – na przykład Google w 2022 r. potrzebował ponad 21 mld litrów, a Microsoft 15,5 mld. Wraz z dynamicznym rozwojem generatywnej sztucznej inteligencji zapotrzebowanie to rośnie, co potwierdzają dane z 2023 r.
Problem ten jest dodatkowo pogłębiany przez lokalizację centrów danych. Wiele z nich znajduje się w regionach o dużym stresie wodnym, takich jak Arizona, Nevada czy Indie. W tych miejscach infrastruktura IT konkuruje z lokalnymi społecznościami o ograniczone zasoby wodne, co rodzi poważne konflikty interesów i zagrożenia dla zrównoważonego rozwoju tych regionów.
Ważnym aspektem jest także fakt, iż firmy technologiczne nie są powszechnie zobowiązane do raportowania zużycia wody, a dostępne dane pojawiają się zwykle w ramach dobrowolnych raportów dotyczących standardów ESG. To ogranicza przejrzystość i utrudnia ocenę rzeczywistego wpływu cyfrowej infrastruktury na zasoby wodne na poziomie globalnym i lokalnym.
Standardy zrównoważone dla cyfrowej rewolucji
Szybki rozwój sztucznej inteligencji i infrastruktury cyfrowej wymuszają pilną refleksję nad tym, jakie standardy powinny obowiązywać przy ich projektowaniu i wdrażaniu. W obliczu kryzysu wodnego, rosnących napięć społecznych i regulacyjnych, wypracowanie zasad zrównoważonego rozwoju dla sektora AI staje się nie tylko kwestią odpowiedzialności korporacyjnej, ale również warunkiem przetrwania modelu wzrostu opartego na danych.
Zielone centra danych to pierwszy krok w stronę odpowiedzialnej cyfryzacji. W praktyce oznacza to przemyślane lokalizowanie serwerowni, najlepiej w regionach o naturalnie niższych temperaturach – np. w Islandii czy Finlandii – co zmniejszy zapotrzebowanie na wodę do chłodzenia. Coraz częściej stosuje się też energię z odnawialnych źródeł: geotermalną, wodną czy wiatrową.
Technologie chłodzenia w obiegu zamkniętym – jak tzw. liquid loop cooling – pozwalają ograniczyć straty wody niemal do zera, a przy tym zwiększyć efektywność energetyczną. Podobnie działa chłodzenie zanurzeniowe, które zyskuje popularność wśród dużych operatorów infrastruktury IT, takich jak Equinix czy Meta.
Offsety wodne stanowią próbę kompensacji szkód środowiskowych. Microsoft zobowiązał się, iż do 2030 r. osiągnie status water positive, czyli będzie zwracać do środowiska więcej wody, niż zużywa. Realizuje to poprzez inwestycje w przywracanie mokradeł, rekultywację rzek i finansowanie projektów retencyjnych. Podobne inicjatywy podejmują Google i AWS, choć wciąż są to działania dobrowolne.
Transparentność i standardy raportowania to obszar, w którym technologia powinna zostać dogoniona przez regulacje. w tej chwili firmy publikują dane o zużyciu wody tylko wtedy, gdy chcą – głównie w ramach ESG. Brakuje obowiązkowego miernika pokroju PUE (Power Usage Effectiveness) dla energii. Potrzebujemy powszechnego wprowadzenia WUE – Water Usage Effectiveness, który pozwoliłby na realne porównywanie wpływu ekologicznego różnych dostawców usług chmurowych i modeli AI.
Rola prawa i polityki publicznej
Technologia rozwija się szybciej niż zdolność ustawodawców do jej regulowania – to znany paradoks ery cyfrowej. W kontekście zużycia wody przez AI i centra danych luka ta może mieć realne skutki społeczne i środowiskowe. Dlatego prawo powinno nie tylko nadążać, ale wręcz wyznaczać kierunki rozwoju w stronę zrównoważoności.
Pierwszym krokiem powinno być uwzględnianie cyfrowego śladu wodnego w decyzjach środowiskowych dotyczących nowych inwestycji IT. Tak jak elektrownie czy zakłady przemysłowe muszą przedstawić analizy oddziaływania na środowisko, tak i centra danych powinny wykazać, jaki będzie ich wpływ na lokalne zasoby wodne.
Normy techniczne dla infrastruktury cyfrowej – szczególnie w zakresie chłodzenia – powinny zawierać limity maksymalnego zużycia wody oraz wskazówki dotyczące efektywności jej wykorzystania. Można je ująć w formie krajowych lub unijnych standardów, analogicznych do norm emisyjnych dla samochodów.
W ramach europejskich regulacji, takich jak CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) czy SFDR (Sustainable Finance Disclosure Regulation), możliwe jest wprowadzenie wymogu raportowania wskaźnika WUE oraz określenie tzw. progów istotności dla wpływu na zasoby wodne. To pozwoli inwestorom lepiej ocenić rzeczywisty ślad środowiskowy danej firmy technologicznej.
Lokalizacja inwestycji IT również powinna podlegać regulacjom. W regionach o dużym stresie wodnym – jak Kalifornia, Hiszpania czy Indie – lokalne władze powinny mieć możliwość ograniczania lub warunkowania budowy centrów danych na podstawie dostępności wody i potrzeb społeczności lokalnych.
Co więcej, polityka publiczna może pełnić rolę inspirującą: poprzez finansowanie badań i innowacji w zakresie chłodzenia niewodnego, edukację inżynierów IT w kwestii wpływu środowiskowego czy promowanie partnerstw publiczno-prywatnych w zrównoważonym rozwoju infrastruktury cyfrowej.
Innowacje chłodnicze i przyszłość bez wody?
Choć dzisiejsze centra danych pochłaniają miliony litrów wody, istnieją już technologie, które mogą to zmienić. Przyszłość może należeć do rozwiązań, które całkowicie zrezygnują z systemów chłodzenia wodnego – lub choćby zredefiniują sposób przetwarzania danych.
Chłodzenie cieczą w obiegu zamkniętym, gdzie serwery są zanurzane w specjalnym dielektrycznym płynie, pozwala nie tylko zminimalizować zużycie wody, ale również zwiększyć gęstość obliczeniową. Firmy, takie jak Meta, Google i Equinix, testują to rozwiązanie w swoich najbardziej obciążonych centrach danych.
Kolejną innowacją jest lokalizowanie centrów danych pod wodą, co pozwala korzystać z naturalnego chłodzenia głębinowego. Projekt Microsoftu, który testował działanie serwerowni na dnie oceanu, wykazał wyższą efektywność i mniejszą awaryjność niż tradycyjne rozwiązania.
Chłodzenie powietrzem w regionach polarnych to następna strategia: w takich lokalizacjach, jak Szwecja czy Grenlandia, temperatura zewnętrzna przez większą część roku pozwala na naturalne chłodzenie infrastruktury, bez użycia wody i z minimalnym zużyciem energii.
I na koniec: AI, która oszczędza AI – algorytmy optymalizujące same siebie, zmniejszające liczbę operacji obliczeniowych bez utraty jakości wyników, a co za tym idzie – ograniczające zużycie energii i wody. To podejście leży u podstaw postulatu Green AI, promowanego przez środowiska akademickie i startupowe jako alternatywa dla obecnego, energo- i wodnochłonnego modelu rozwoju sztucznej inteligencji.
Nowa etyka technologii
Cyfrowa transformacja nie może przebiegać kosztem podstawowych zasobów życia. Woda, choć przez dekady ignorowana przez sektor IT, staje się jego ukrytą walutą. Każde zapytanie do modelu AI, każda analiza danych to nie tylko energia, ale i woda.
Potrzebujemy nowej etyki technologii, w której innowacyjność idzie w parze z odpowiedzialnością. AI może pomóc w rozwiązywaniu kryzysów wodnych tylko wtedy, gdy sama przestanie je napędzać.
W XXI w. przyszłość technologii będzie się rozgrywać nie tylko w chmurze, ale także… przy użyciu kropli wody. Dlatego musimy zadbać, by każda z nich miała znaczenie.
dr Maja Czarzasty-Zybert – Radczyni prawna i doktor nauk prawnych zakochana w energetyce, jachtach i motorsporcie, szczególnie w Formule 1. Absolwentka studiów podyplomowych z zakresu energetyki jądrowej na SGH. Członkini Rady Zarządzającej Polskiego Komitetu Światowej Rady Energetycznej i współinicjatorka programu „Energetyka jest kobietą” realizowanego przez Polski Komitet Światowej Rady Energetycznej, którego celem jest zachęcenie kobiet do pracy w sektorze energetycznym. Członkini Polskiego Towarzystwa Nuklearnego i Europejskiego Towarzystwa Nuklearnego.
