A mesterségesintelligencia-fejlesztések energiaszükséglete közismerten nagy, és a jövőben az igény növekedni fog. Energetikai szakértők félelme, hogy a folyamat az energiaforrások kimerüléséhez vezethet, a félvezető-gyártásban kulcsszereplő Tajvan szigetén már pár éven belül komoly problémák jelentkezhetnek: elképzelhető, hogy nem lesz elég áram a gyártáshoz. Másrészt, fosszilis üzemanyagok fokozott használatával nő a károsanyag-kibocsátás.

Az MI-fejlesztők nem hozzák nyilvánosságra energiaszükségletük mértékét, az OpenAI viszont már új források kutatására és új infrastruktúra kiépítésére ösztönözte az amerikai kormányt. A katasztrófa-forgatókönyv alapján a meglévő erőművek kimerülnek, nőhet a széndioxid-kibocsátás, nem fordítanak elegendő figyelmet a fenntartható energiaforrásokra.

A Goldman Sachs szerint 2023 és 2030 között 160 százalékkal nő az adatközpontok energiaszükséglete, évi 200 (Goldman Sachs) és 300 (Wells Fargo) terawatt/órával az MI a növekedés egyötödét adja. Az áramszolgáltatóknak akár húsz százalékkal nagyobb igényt kell kielégíteniük, és így még jobban rá lesznek utalva a természetes gázokra és a fosszilis üzemanyagokra.

Szintén vészforgatókönyvekben szerepel, hogy a tendencia leállított szénalapú erőművek újranyitását eredményezheti, illetve például Virginiában máris több cég ütemezte át későbbi dátumra a zöldenergiára történő átállást.

A következőgenerációs Blackwell architektúrát használó minden egyes Nvidia GPU (grafikus feldolgozóegység) közel kétszer annyi energiát fogyaszt, mint a mostani topkategóriás H200. 2027-re 1,5 millió új egység készül el, míg a cég szerverei a mostani 85 helyett 134 terawatt/óra energiát fogyaszthatnak.

A techcégek zéró károsanyag-kibocsátás vállalásai nem teljesednek be. Ugyan alacsonyabb széndioxid-tartalmú energiaforrásokat használnak, de az összesített tevékenységgel mégis több károsanyagot generálnak. Ezért is fektetnek komoly összegeket a nap- és szélenergia mellett atomerőművekbe.

Az amerikai kormányra nehezedő nyomás egyértelmű: sokkal több pénzt kellene szénmentes energiaforrásokba pumpálniuk, amihez viszont működő rövid- és hosszútávú stratégiákat kellene kidolgozniuk.

Az MI azonban a megoldás része is lehet: tanulóalgoritmusokkal csökkenthető a fogyasztás, jobban kezelhető az energiafelhasználás. Segíthet megakadályozni vagy csökkentheti a széndioxid atmoszférába kerülését. Az atmoszféra, az óceán és az erdők monitorozásával szintén hozzájárul a klímaválság elleni küzdelemhez.