- Bitcoin využíva na zabezpečenie svojej siete energeticky náročný mechanizmus, avšak čoraz viac ťaží z obnoviteľných zdrojov energie.
- Dátové centrá pre umelú inteligenciu vykazujú raketový rast spotreby, pričom ich prevádzka závisí najmä od lokálnych elektrických sietí.
- Flexibilita ťažby kryptomien ponúka možnosti pre stabilizáciu sietí, kým umelá inteligencia pomáha optimalizovať celkové riadenie spotreby energie.
Bitcoin a umelá inteligencia predstavujú dva technologické fenomény dnešnej doby, ktoré so sebou prinášajú masívny dopyt po elektrickej energii. Obidva sektory čelia ostrej kritike kvôli uhlíkovej stope. Spoločnosti aj ekológovia preto naliehavo hľadajú odpovede na otázku, ktorá z týchto inovatívnych technológií zaťažuje našu planétu podstatne viac, uvádza správa CoinEdition.
Spotreba a udržateľnosť siete Bitcoin
Ťažba najznámejšej kryptomeny funguje na princípe proof of work, kde špeciálny hardvér nepretržite rieši zložité kryptografické hádanky. Tento proces zaisťuje decentralizovanú bezpečnosť celej siete, no zároveň si vyžaduje ročne približne 145 až 165 terawatthodín elektriny. Takéto množstvo energie zodpovedá ročnej spotrebe stredne veľkých európskych štátov, napríklad Poľska. Analytici odhadujú ročné emisie tohto odvetvia na 65 až 75 miliónov ton ekvivalentu oxidu uhličitého.
Ťažiari kryptomien však veľmi aktívne vyhľadávajú najlacnejšie dostupné zdroje na trhu. Tento ekonomický tlak ich prirodzene smeruje k prebytočnej a nevyužitej energii. Súčasné štúdie potvrdzujú, že udržateľné zdroje, vrátane solárnej, veternej či jadrovej energie, pokrývajú 52 až 58 % potrieb celej siete. Efektivita ťažobného hardvéru sa navyše neustále zvyšuje, čo pomáha tlmiť nekontrolovaný rast celkového dopytu po prúde. K lepším ekologickým výsledkom prispievajú aj moderné technologické nadstavby, ktoré spracovávajú transakcie mimo hlavného blockchainu.
Expanzia dátových centier umelej inteligencie
Umelá inteligencia zažíva v posledných rokoch explozívny nárast a jej infraštruktúra vyžaduje obrovské zhluky výkonných grafických procesorov. Tréning pokročilých modelov a následné generovanie odpovedí pre stovky miliónov užívateľov prebieha v obrovských dátových centrách. Tieto zariadenia potrebujú nepretržité napájanie a mimoriadne silné chladiace systémy. Celková spotreba svetových dátových centier už presahuje hranicu 500 terawatthodín za rok. Samotný podiel úloh spojených s umelou inteligenciou v tomto objeme prudko stúpa.
Jediné zadanie pre chatovacieho bota spotrebuje desaťkrát až päťdesiatkrát viac energie než bežné vyhľadávanie na internete. Uhlíková stopa týchto operácií priamo závisí od lokálneho energetického mixu danej krajiny. Veľkí poskytovatelia cloudových služieb stavajú svoje centrá v regiónoch, kde lokálne siete stále spaľujú vo veľkom uhlie a zemný plyn. Emisie samotnej umelej inteligencie dosahujú 33 až 80 miliónov ton oxidu uhličitého, no s očakávaným rozvojom infraštruktúry môžu tieto čísla v najbližšej dobe dramaticky narásť.
Budúca kooperácia dvoch technologických svetov
Porovnanie oboch sektorov ukazuje zásadné rozdiely v ich správaní a raste. Kým spotreba kryptomeny vykazuje relatívne stabilný a predvídateľný trend, dopyt po výpočtovom výkone pre umelú inteligenciu rastie tempom 15 až 30 % ročne. Ťažobné farmy navyše ponúkajú obrovskú výhodu vo svojej flexibilite. Majitelia dokážu tieto zariadenia kedykoľvek vypnúť alebo zapnúť podľa aktuálneho zaťaženia siete. Týmto spôsobom pomáhajú stabilizovať elektrické siete, ktoré využívajú nestále obnoviteľné zdroje.
Dátové centrá pre umelú inteligenciu takúto voľnosť nemajú, pretože užívatelia vyžadujú okamžité odpovede v reálnom čase bez akéhokoľvek prerušenia. Obe odvetvia však môžu v budúcnosti vytvoriť zaujímavú synergiu. Pokročilé algoritmy umelej inteligencie už dnes pomáhajú optimalizovať toky energií a zvyšujú efektivitu chladenia. Vývojári neustále vylepšujú architektúru čipov a hľadajú spôsoby, ako znížiť energetické nároky na jeden výpočet. Úspešná dekarbonizácia digitálnej ekonomiky bude vyžadovať masívne investície do zelených zdrojov a nové politické rámce pre transparentné meranie uhlíkovej stopy.
*od 2015