EN ny studie utført avFNs universitet (UNU-INWEH) analyserte miljøkostnad knyttet til utvikling og bruk av AI-systemer.
DE’kunstig intelligens det regnes ofte som en nesten uvesentlig teknologi, som er i stand til å behandle informasjon og generere innhold på noen få øyeblikk. I virkeligheten blir hver forespørsel sendt til et AI-system behandlet av et nettverk av servere og infrastruktur som krever enorme mengder ressurser for å fungere. Dette er et aspekt som ikke er veldig synlig for brukerne, men som er bestemt til å få stadig større betydning med den økende spredningen av disse verktøyene.
Ifølge UNU-rapporten bidrar den raske utvidelsen til å øke behovet for strøm, vann og plass som trengs for å støtte datasentrene som gjør driften mulig.
Hvorfor AI bruker så mange ressurser: temperatur
Når det gjelder miljøpåvirkningen av kunstig intelligens, fokuserer debatten ofte på den enorme mengden energi som kreves for å opprettholde den. Faktisk fenomenet involverer mange andre aspekter.
For å fungere, krever mer avanserte systemer enorme datakapasiteter. Hver forespørsel behandles av tusenvis av servere som opererer utrettelig i store behandlingssentre distribuert over hele verden. Disse strukturene bruker energi ikke bare for å drive prosessorene, men også for å holde temperaturen under kontroll av utstyret og unngå overoppheting av komponentene.
Bak AI er det derfor ikke bare algoritmer og matematiske modeller, men også et komplekst nettverk av infrastrukturer som inkluderer elektriske nettverk, maskinvarekomponenter, råvarer og datasentre som er avgjørende for driften.
Ikke bare energi: utslipp, vann og arealforbruk
Et av de mest interessante aspektene som fremheves av studien er det faktum at miljøpåvirkningen av AI ikke kan måles bare gjennom karbonutslipp. Forskerne har nemlig analysert tre ulike miljøfotavtrykk: det som er knyttet til CO₂-utslippden som gjelder vannforbruk og det knyttet tilokkupasjon av territoriet. Faktisk innebærer hver kilowattime som brukes til å drive et kunstig intelligenssystem også vannforbruk, nødvendig både for kjøling av systemene og for produksjon av selve energien, samt bruk av land beregnet på energi- og IT-systemer.
I 2025anslår studien at globale datasentre har konsumert 448 TWh strøm: Hvis vi betraktet dem som et land, ville de rangert som 11. globalt for strømforbruk, noe som ville vært nok til å dekke det årlige strømbehovet til hele befolkningen i Afrika sør for Sahara (1,3 milliarder mennesker) i 2,6 år. Dette forbruket genererte et karbonfotavtrykk tilsvarende 189 millioner tonn CO₂ (for å kompensere for det trenger du det totale antallet trær i hele Storbritannia) og et vannfotavtrykk på 4500 milliarder liter vann, nok til å fylle 1,8 millioner svømmebassenger i olympisk størrelse eller dekke det årlige grunnleggende vannbehovet til mer enn 600 millioner mennesker i Afrika sør for Sahara.
I følge rapportens estimater, innen 2030 datasentre knyttet til spredning av kunstig intelligens kan forbruke ca 945 TWh strøm per året beløp som kan sammenlignes med Japans nåværende energibehov. I samme periode kunne vi nå i 9.300 milliarder liter vann per år konsumert og du ville bli frisk 399 millioner tonn tilhørende utslipp. Landfotavtrykket knyttet til strømforbruk vil være mer enn 14 500 km², omtrent 10 ganger overflaten til Mexico City, omtrent det dobbelte av hovedstadsområdet i Jakarta, hjem til over 32 millioner mennesker, eller omtrent hele Campania eller Calabria-regionen.
Påvirkningen avhenger også av hvor energien produseres
Studien fremhever også at miljøbelastningen til disse teknologiene kan endre seg betydelig avhengig av geografisk plassering av datasentrene og energikildene som brukes.
Et system drevet av elektrisitet produsert primært av fossilt brensel vil ha et helt annet karbonavtrykk enn det som drives av fornybare kilder. Problemet er imidlertid ikke så enkelt: Å redusere utslipp betyr ikke nødvendigvis også å redusere vann- eller arealforbruket. I noen tilfeller kan faktisk en energiløsning redusere produksjonen av CO₂, men øke andre former for miljøpåvirkning.
Av denne grunn inviterer forfatterne av rapporten regjeringer og selskaper til å vurdere alle disse faktorene samtidig når de vurderer miljøkostnadene knyttet til bruk av kunstig intelligens.
Den sanne skjulte kostnaden ved kunstig intelligens
Fremveksten av AI forandrer bransjer som nettsøk, produktivitet, programmering og innholdsskaping. Denne teknologiske revolusjonen har imidlertid også en materiell dimensjon som ofte går ubemerket hen.
Forfatterne av studien understreker at fremtiden til denne teknologien ikke bare vil avhenge av kraften til algoritmene, men også av evnen til å gjøre det mer bærekraftig strukturene som er nødvendige for bruken. Mer effektive datasentre, mindre energikrevende kjølesystemer og større åpenhet om forbruk kan bli stadig viktigere elementer etter hvert som spredningen av AI fortsetter å vokse.
Dette er fordi, bak hver respons generert av en chatbot eller en generativ modell, er det ikke bare algoritmer og data, men også elektrisitet, vann, territorium og et komplekst nettverk av fysiske ressurser som gjør funksjonen til disse teknologiene mulig.
