I takt med att tjänster som Chat GPT, Claude och Gemini ökar i popularitet blir datacentren allt fler och slukar allt mer energi. Men hur illa är det egentligen att ställa en fråga till en chattbot?
– Jag tror inte att det är din fråga till Chat GPT som är din stora belastning på miljön i dag, säger Olof Mogren som är forskningsledare inom AI på forskningsinstitutet Rise.
Både oberoende studier och bolagens egna siffror pekar på att en vanlig fråga till en chattbot i dag förbrukar någonstans mellan 0,3 och 1 wattimme. Som mest är det alltså lika mycket energi som går åt för att låta en vanlig taklampa vara tänd i någon minut – eller köra en mikrovågsugn i några sekunder.
– För att sätta det i perspektiv kan du ställa flera tusen frågor till en språkmodell innan du kommer upp i samma miljöbelastning som medelsvenssons bilresa till jobbet. Eller flera hundra om du kör elbil.
Men den exakta förbrukningen kan alltså variera rejält, både beroende på vilken AI-modell du använder (de mer avancerade förbrukar mer energi) och på hur du använder den. Att generera bild, ljud och video kan kräva hundratals eller rentav tusentals gånger mer energi än att bara generera text.
– Man ska inte vara rädd att prova och lära sig, men man ska ta ansvar för sin AI-användning. Det är skillnad på att söka efter viktig information och att slentrianmässigt generera bilder för skojs skull, säger Anna Furberg som forskar om digitaliseringens miljöpåverkan på KTH.
I vissa fall går det rentav att hävda att AI minskar klimatpåverkan. Det kan gå åt flera hundra gånger mer energi när en människa skriver en A4-sida text på en dator jämfört med om en AI genererar en A4-sida, visar en omdebatterad studie som publicerats i Nature.
– Men att AI gör oss mer effektiva får också följdeffekter. Du kanske inte bara skriver en sida, du kanske skriver tio eller hundra sidor i stället så att AI:n gör att du använder mer resurser totalt, säger Olof Mogren.
Det här är ett exempel på en klassisk ekonomisk teori: Jevons paradox. När vi utvecklar mer effektiv teknik, slutar det ofta i att vi förbrukar mer resurser.
En enkel liknelse går att hitta i bilindustrin. Dagens bilar har mycket lägre koldioxidutsläpp per kilometer än bilar som tillverkades på 1980-talet. Men samtidigt har antalet bilägare i världen blivit fler och därmed antalet kilometer vi färdas i bil, vilket lett till att de globala utsläppen från biltrafiken ökat på totalen.
För AI går teorin att applicera på två sätt. Dels att vi alltså enkelt kan spruta ur oss många sidor text, dels att AI-branschen utvecklat mer effektiva modeller som sänker energiförbrukningen per prompt. Men den andra sidan av myntet är att tjänsterna används både mer flitigt och av fler människor – vilket har lett till att den totala energiförbrukningen ökar.
– En enskild AI-prompt är inte det stora problemet, så man ska inte skambelägga enskilda konsumenter för enstaka sökningar. Det är den sammanlagda energianvändningen av alla sökningar som görs globalt som blir stor, säger Anna Furberg.
Länge stod träningen av nya AI-modellen för den största energiförbrukningen, men i dag är läget annorlunda. Det är användarna som står för lejonparten.
– Jag tror att det är en gammal sanning som dröjer sig kvar, historiskt sett har träningen förbrukat större andel av energin, men nu när vi har modeller som en bred massa kan och vill använda så har det förändrats, säger Olof Mogren.
Hur stor klimatpåverkan blir avgörs dessutom av en annan faktor: var i världen står serverhallen där AI-tjänsten körs? På grund av elmixen är utsläppen per kilowattimme exempelvis i snitt drygt tre gånger högre i USA än i EU, enligt IEA.
Och värre kan det bli. Bolag som Amazon, Meta och Elon Musks XAI planerar eller bygger i dag nya jättelika datacenter som ska drivas med fossilgas. Störst är Amazons kommande datacenter i Texas, som ska drivas med en fossilgasanläggning som har tillstånd att släppa ut upp till 33 miljoner ton koldioxid årligen. Nästan dubbelt så mycket som all biltrafik och alla inrikes transporter i Sverige.
Om AI-boomen håller i sig, och nya datacenter fortsätter att byggas i samma takt som i dag, beräknas energiförbrukningen i världens datacenter öka från 448 TWh i dag till 945 TWh vid årtiondets slut, enligt en FN-studie som publicerades i somras. I dag står AI för runt en femtedel av all energiförbrukning i datacenter, men andelen väntas under samma period fördubblas till 40 procent.
Hur träffsäkra den typen av prognoser är beror på hur vi använder AI i fortsättningen. Den vanligaste konsumentprodukten är förstås chattbotar som Chat GPT, men i techbranschen pratar man allt mer om AI-agenter.
– Det har ökat oron kring energianvändningen, säger Anna Furberg.
En agent svarar inte bara på enskilda frågor, utan kan skickas på uppdrag som att boka flygbiljetter, regelbundet skanna andrahandsmarknaden efter en viss produkt eller bygga ett helt datorprogram.
Den typen av tjänst kräver i regel mer energi än enskilda frågor till en chattbot, så om AI-agenter börjar användas brett kan det påverka prognoserna framåt.
Den första större studien i ämnet visar att det kan förbruka 62 till 136 gånger mer energi att låta en AI-agent lösa en uppgift än att lösa den via en prompt till en chattbot. Men studien har inte använt sig av en kommersiell AI-agent från någon av de stora leverantörerna, så det är oklart om skillnaden skulle bli lika stor om man tittar på agenter från Open AI eller Anthropic.
Både Anna Furberg och Olof Mogren tycker ändå att det stora ansvaret för AI-modellernas energiförbrukning ligger på lagstiftare och leverantörer snarare än privatpersoner. Men de uppmanar till eftertanke.
– Jag tycker inte att det är så enkelt som att bara säga att AI är en förkastlig teknik man inte ska hålla på med. Men jag tycker att man ska göra en avvägning, precis som varje gång man gör något som påverkar miljön. Är den här bilresan nödvändig? Ställer jag vettiga frågor till den här språkmodellen?, säger Olof Mogren.
Läs mer:
Så mycket energi slukar världens AI-datacenter
Det här är tekniken som skrämmer AI-cheferna
De har AI-makten i sina händer – vågar någon av dem bromsa?