Internet to fantastyczne miejsce – źródło wielu memów zapadających w pamięć – od Pawła Jumpera przez płonącą styrtę po obrazki z nosaczem sundajskim. W ostatnim czasie za sprawą dostępu do sztucznej inteligencji jednym z najbardziej charakterystycznych trendów stały się chałkonie.

Na pewno znasz ten schemat: przeglądasz Facebooka, wyświetla ci się post na grupie, do której nawet nie należysz. Na obrazku widzisz fantazyjny wypiek w kształcie konia. Grafice towarzyszy wzruszający opis – ktoś się postarał, ale nikt nie pogratulował mu piekarniczego sukcesu. Ten obrazek, stworzony dla żartu, stał się lokalnym fenomenem. Temat podchwyciły firmy czy instytucje, takie jak np. miasto Poznań, które zaprezentowało chałkowego koziołka na swoim oficjalnym profilu.

Ponad połowa młodych ludzi w Polsce korzysta z AI

Wygenerowane obrazy nie stawałyby się memami, gdyby nie wydarzenia z końca 2022 roku. To wtedy właśnie Open AI – jedna z głównych firm zajmujących się rozwojem sztucznej inteligencji – ogłosiła upublicznienie swojego modelu ChatGPT. Wkrótce potem internet zachłysnął się możliwościami generowania tekstów na życzenie. W krótkim czasie upowszechniły się kolejne narzędzia, takie jak np. Midjourney czy Dall-E, pozwalające na tworzenie grafik na podstawie krótkich komend.

Źródło: Parlament Europejski

Gdzie powstają chałkonie?

W jaki sposób powstają chałkonie, prace zaliczeniowe tworzone „na szybko” i teksty przemówień, które trzeba przygotować niemal w ostatniej chwili? W kontekście rozwoju sztucznej inteligencji często wspomina się o fabrykach AI. Są to złożone projekty, na które składają się m.in. ośrodki  badawcze, podobne do tego, który ma powstać w Poznaniu. Kluczowym elementem funkcjonowania fabryk są centra danych, bez których żadna komenda dla AI nie mogłaby się zamienić w oczekiwany efekt.

Ile właściwie je przeciętny chałkoń? To zwierzęta dość łase na prąd

Okazuje się, że odpowiedź na to pytanie nie jest prosta, ponieważ korporacje technologiczne nie ujawniają dokładnych danych  dotyczących zużycia energii przez sztuczną inteligencję. Jak przeczytamy w raporcie Google’a na temat wpływu na środowisko w 2024 roku:

Naukowcy próbują zatem na własną rękę określić, jakie są koszty wygenerowania odpowiedzi czy grafik przez sztuczną inteligencję. By odkryć, ile prądu konsumuje sztuczna inteligencja,  Alex de Vries z Uniwersytetu w Amsterdamie bazował na liczbie kart graficznych firmy Nvidia używanych do obsługi takich modeli AI. Na podstawie danych dotyczących ilości energii koniecznej do zasilenia jednej takiej karty i liczby takich kart wewnątrz jednego serwera obliczył, że koszt jednej odpowiedzi udzielonej przez ChatGPT wynosi między 6,9 a 8,9 Wh (s. 2). To ilość prądu, która starczyłaby do zasilania słuchawek bezprzewodowych nawet przez kilkanaście godzin. 

Na nieco mniejsze zużycie wskazał w 2023 roku jeden z dyrektorów Alphabet, czyli spółki matki Google’a, który w wywiadzie z redakcją Reuters powiedział, że „koszt dużego modelu językowego jest 10 razy większy od standardowego wyszukiwania”. Zgodnie z publikacją de Vriesa standardowe wyszukiwanie przy pomocy Google’a to zużycie prądu na poziomie 0,3 Wh. Zatem ta sama praca wykonywana przez sztuczną inteligencję oznacza koszt w wysokości 3 Wh. Tyle samo energii wystarczy do rozświetlenia LED-owej żarówki.

Za 44 chałkonie naładujesz swój telefon do pełna

Oprócz próby oszacowania kosztów odpowiedzi udzielanych na różne pytania przez narzędzia sztucznej inteligencji naukowcy podjęli również starania, by określić, ile prądu zużywa generowanie tekstów czy grafik. W tym celu bazowali na danych, które można pozyskać z otwartych modeli AI, takich jak BLOOM. To właśnie on stał się podstawą do stworzenia rankingu AI Energy Score, opracowanego przez firmę Hugging Face, zajmującą się m.in. badaniem kosztów sztucznej inteligencji.

Naukowcy podkreślają jednak, że te wartości są jedynie szacunkami i nie muszą odpowiadać rzeczywistości. Jak powiedziała portalowi Nature dr Emma Strubell z Carnegie Mellon University, liczby są prawdopodobnie zaniżone, ponieważ gdyby były zbyt wysokie, firmy technologiczne prosiłyby o korektę tych informacji – czego do tej pory nie robią.

Rachunki za prąd, które mogą zawstydzić nawet całą Francję

Przeciętnej wielkości stado chałkoni, które można wykarmić baterią z telefonu, może nie robić wrażenia. Pamiętajmy jednak o skali – w grudniu 2024 roku z Chatu GPT regularnie korzystało 300 mln użytkowników, którzy każdego dnia wysyłali miliard wiadomości.

Fresh numbers shared by @sama earlier today:

300M weekly active ChatGPT users

1B user messages sent on ChatGPT every day

1.3M devs have built on OpenAI in the US

— OpenAI Newsroom (@OpenAINewsroom) December 4, 2024

Już dwa lata przed tak dużą liczbą dziennych zapytań założyciel Open AI, Sam Altman, wzywał do przełomu w energetyce. Okazuje się bowiem, że abyśmy mogli generować obrazki i teksty, potrzeba gigantycznych ilości prądu.

Zgodnie z szacunkami Międzynarodowej Agencji Energetycznej (MAE) przeciętne centrum danych, wykorzystywane do obsługi sztucznej inteligencji, wymaga ok. 5–10 MW (megawatów). Jednak coraz powszechniejsze duże centra, m.in. takie, jakie Microsoft uruchomi w Polsce, potrzebują nawet ponad 100 MW. Jak podaje MEA, roczne zużycie energii na takim poziomie wystarczyłoby do naładowania wszystkich aut elektrycznych w Polsce – i to dwa razy.

Zapotrzebowanie energetyczne związane z funkcjonowaniem centrów danych będzie wzrastać także na poziomach krajowych, również w Polsce. Zgodnie z danymi firmy analitycznej PMR w 2021 roku dostępna moc na rynku komercyjnych centrów danych w Polsce wynosiła 107 MW. To mniej więcej tyle energii, ile produkuje największa elektrownia słoneczna w naszym kraju. Rok później poziom mocy wzrósł do 121 MW – to ekwiwalent energii produkowanej przez elektrownię wiatrową firmy Polenergia, która może zasilać potencjalnie ponad 180 tys. gospodarstw domowych. W 2023 roku zasoby mocy w centrach danych wzrosły do 173 MW, a prognozy przewidują, że do 2030 roku będzie to już ponad 500 MW.

Najedzone chałkonie są też spragnione. Ile wody „wypija” sztuczna inteligencja? 

6 proc. lokalnych zasobów wody – tyle właśnie zużywało centrum danych w miejscowości West Des Moines w Iowa w 2022 roku, tuż przed końcem treningu modelu GPT-4. Woda, podobnie jak prąd, jest niezbędna do działania tego typu infrastruktury. Pozwala ona na chłodzenie ciągle działających serwerów. Jednak w przeciwieństwie do wody z kranu, która po wykorzystaniu wraca do obiegu szybko, zasoby zużywane do obsługi sztucznej inteligencji znikają na dłużej.

Podobnie jak w przypadku konsumpcji prądu, również w odniesieniu do zużycia wody przez AI wciąż brakuje precyzyjnych danych – pozostajemy w sferze domysłów. Dr Ren w 2023 roku przekazał do recenzji pracę naukową zawierającą obliczenia ilości wody potrzebnej do odpowiedzi na pytanie zadawane Chatowi GPT. Jak się okazuje, w zależności od czasu i miejsca, 10–50 zapytań średniej długości skierowanych do GPT-3 wymagało zużycia pół litra wody, co stanowi średnią objętość butelki wody kupowanej w markecie (s. 2).

Aby móc wykarmić chałkonie, potrzebna jest rewolucja

Chałkonie już wkrótce przeminą, a na ich miejsce przyjdą kolejne cyfrowe trendy. Ostatnia aktualizacja Chatu GPT sprawiła, że ludzie zaczęli np. masowo przerabiać zdjęcia w taki sposób, by przypominały kadry z filmów produkcji studia Ghibli. Nie zdziwcie się zatem, jeśli w najbliższym czasie natkniecie się na znane obrazki, które po przetworzeniu będą przypominały sceny z takich filmów, jak „Mój sąsiad Totoro”. 

#Chatgpt can now convert images into studio ghilbi animation and everyone on X seems to be overjoyed about it pic.twitter.com/HYjamf2yFb

— reynard (@reynardmarketer) March 26, 2025

W świetle faktu, że prąd generujemy wciąż głównie poprzez elektrownie węglowe, warto rozważyć, jak duży wpływ na naszą planetę będzie miał rozwój AI. Może się okazać, że malownicze łąki, po których mogłyby biegać chałkonie, będą istnieć tylko w wirtualnej rzeczywistości.

Przekaż nam 1,5% podatku!

Wesprzyj nas, przekazując 1,5% podatku na kontrolę polityków. Wpisz w PIT: KRS 0000615583

Sprawdź jak przekazać!