Посложените ВИ-задачи носат многу поголем еколошки отпечаток

Како што употребата на вештачката интелигенција се поместува од едноставни, еднократни прашања кон подолги и посложени задачи, дополнителната пресметковна моќ што е потребна резултира со драматично поголем еколошки отпечаток. Енергијата потребна за изработка на веб-апликација со некои модели е еднаква на количината енергија потребна за напојување на едно домаќинство во текот на два и пол часа.

Тоа го покажуваат резултатите од новата анализа на „Валс еј-ај“, независна компанија која ги оценува моделите врз основа на реални задачи. Компанијата утврдила дека подолгите задачи, кои бараат моделите да „размислуваат“ подолго, како што е изработка на софтверска апликација, можат да имаат еколошко влијание и до 10.000 пати поголемо од едноставните прашања, како поставување основно прашање на кое може да се одговори речиси веднаш.

Ова укажува дека влијанието на вештачката интелигенција врз животната средина значително ќе се зголемува како што употребата сè повеќе се насочува кон подолги задачи кои бараат поголем број пресметковни чекори.

„Употребата се менува од користење на Чат ГПТ само како алтернатива на Гугл срч кон вистински разговори со овие чет-ботови“, изјави Омар Алматов, основачки инженер во „Валс“. „Еколошкиот отпечаток драматично расте бидејќи веќе не станува збор само за еднократни прашања, туку за задачи што генерираат многу повеќе јаглеродни емисии.“

Компанијата анализирала 16 модели користејќи го својот сопствен индекс во комбинација со алатка со отворен код за проценка на еколошкото влијание на вештачката интелигенција. Анализата опфатила три показатели: јаглеродни емисии, потрошувачка на вода и употреба на електрична енергија. Притоа биле користени основни претпоставки за фактори како хардверот на кој работи секој модел, енергетскиот микс и ефикасноста на дата-центрите.

Од 16-те анализирани модели, 14 биле развиени од кинески компании, еден од американската „Тинкинг машинс лаб“, а еден од француската „Мистрал“. Истражувачите се фокусирале на модели со отворени тежини, чии параметри за тренирање се јавно достапни и затоа можат директно да се анализираат. Повеќето водечки американски модели, вклучувајќи ги оние на „Опен еј-ај“ и „Антропик“, се модели со затворени тежини, што значи дека нивните основни параметри се приватни и не можат да се оценуваат со истиот метод.

Американските компании за вештачка интелигенција досега објавиле само ограничен број проценки за количината вода и електрична енергија што ја троши типично барање, иако дефиницијата за „типично“ барање брзо се менува. Главниот извршен директор на „Опен еј-ај“, Сем Алтман, во 2025 година напиша дека просечно барање до Чат ГПТ троши околу една петнаесеттина од лажичка вода. Проценките на Алтман и на „Гугл“ истата година покажаа дека енергетскиот трошок за просечно текстуално барање се движи меѓу 0,24 и 0,34 ват-часови. Компаниите, сепак, објавуваат многу помалку информации за еколошкиот отпечаток на подолгите агентски задачи. Одвоено истражување на „Мајкрософт“ покажа дека барањата што вклучуваат сложено расудување и агентски функции можат да ја зголемат потрошувачката на енергија за повеќе од десет пати, што е во согласност со анализата на „Валс“.

Bloomberg Mercury

Меѓу анализираните модели, најмоќниот модел на „Алибаба груп холдинг“, Квен 3,8 макс (Qwen3.8 Max), постигнал највисоки, односно најлоши резултати според интензитетот на потрошувачка на енергија, јаглеродните емисии и потрошувачката на вода за задачите што ги оценувал „Валс“. Од друга страна, Линг 3.0 флеш 2607, модел на „Ант груп“ наменет за едноставни задачи, покажал најмал еколошки отпечаток.

Уште едно важно откритие од анализата на „Валс“ е дека малите подобрувања во перформансите можат да дојдат со огромни еколошки трошоци. Кими K3, најпрецизниот модел со отворени тежини според индексот на „Валс“, има значително поголем еколошки отпечаток од второпласираниот Дипсик В4 флеш, кој е само малку помалку прецизен. Авторите на извештајот оваа разлика ја споредуваат со разликата меѓу еднократно и дваесеткратно полнење на лаптоп, или меѓу испивање една чаша вода и пуштање вода во тоалет.

Компаниите чии модели биле анализирани не одговориле веднаш на барањата за коментар. Меѓу клиентите на „Валс“ се и неколку водечки компании од областа на вештачката интелигенција, вклучувајќи и дел од овие фирми.

„Амазон“ и „Гугл“ соопштија дека нивните вкупни емисии на стакленички гасови се зголемиле во 2025 година, делумно поради проширувањето на дата-центрите. Сепак, сè уште не е познато колку јаглерод навистина емитува вештачката интелигенција, освен преку надворешни проценки како онаа на „Валс“. Компаниите што користат алатки базирани на ВИ немаат јасен начин тоа да го вклучат во своите извештаи за емисии. Дополнително, дел од ВИ-компаниите се под притисок да објавуваат повеќе информации поради новиот закон во Калифорнија за климатско известување кој стапува во сила.

„Разговорите за јавните политики треба да бидат засновани на реални докази и податоци“, изјави коосновачот и извршен директор на „Валс“, Рајан Кришнан. Но, според него, компаниите за вештачка интелигенција откриваат многу малку информации за архитектурата на своите модели, видот на хардверот што го користат, како и за системите за ладење и електричната инфраструктура на нивните дата-центри. Токму овие податоци би овозможиле попрецизно мерење и проценка на нивниот еколошки отпечаток.