Míg a szénhidrogént kritizálják, a mesterséges intelligencia végzi a piszkos munkáját

Miközben az olaj- és gázipart folyamatosan bírálják a szén-dioxid-kibocsátása miatt, kevés figyelmet fordítanak a mesterséges intelligencia (MI) használata miatti kibocsátásra, a szénlábnyom keletkezésére – mutat rá az Oilcapital. 

Mint kiderült, ez nagy hiba volt, hiszen ma már a mesterséges intelligencia használata már most akkora szénlábnyomot teremt, hogy könnyedén felveheti a versenyt nemcsak az olaj- és gáziparral, hanem a nehézipar különböző szegmenseivel is.

• Szén-dioxid-adók,
• az üvegházhatású gázok (ÜHG) kibocsátásának szigorú ellenőrzése,
• több millió dolláros bírságok

– részben ezekkel gyakorolnak nyomást a kormányok és nemzetközi szervezetek a világ különböző országaiban, de főként Európában és Észak-Amerikában az olajra és a gázra.

Már szemszerűsítették az MI „felelősségét”

Azonban gyakorlatilag nulla a vezető elemző ügynökségek, a média, a politikusok és a nyilvánosság figyelme az üvegházhatású gázok kibocsátásának azon problémájára, amelyet a mesterséges intelligencia óriásai okoznak. Pedig az MI a kaliforniai Stanford Egyetem tudósainak legutóbbi AI Index 2025 jelentése alapján a szén-dioxid-kibocsátás egyik legfontosabb szereplőjévé válik. A nagy mesterséges intelligencia modellek aktivitásából származó mennyiségük nemcsak exponenciálisan nő, de már össze is hasonlítható az ipari kibocsátásokkal.

A légkörbe történő üvegházhatású gázok kibocsátásának vezetője a Llama 3.1 405B, amelyet a szakértők még erősebbnek tartanak, mint a jól ismert mesterséges intelligencia által vezérelt GPT-4-et. Az AI Index 2025 jelentése szerint a Llama 3.1 405B használata évente 8,93 ezer tonna üvegházhatású gázt termelt. Ugyanennyit évente közel 2000 autó bocsát ki.  A GPT-3 modellnek csak a betanítása (ami messze nem a rendszer egészének munkája!) évi 588 tonna széndioxidot termelt. A GPT-4 kiképzése további 5184 tonna szén-dioxid kibocsátását eredményezte.

Összehasonlítva a világ teljes kohászatának éves kibocsátásával, ami a Világ Acélipari Szövetség szerint körülbelül 2,6 milliárd tonna, akkor ez csepp a tengerben. De itt számos tényezőt fontos megjegyezni.

• Az első az, hogy kizárólag a mesterséges intelligencia által kiképzett rendszerek széndioxid-kibocsátásáról beszélünk. Senki sem tudja ma már, hogy mekkora a teljes munkaciklusának a karbonlábnyoma.
• Másodszor, az ebben a szegmensben a kibocsátásokra vonatkozó statisztikákat kevéssé tanulmányozták. A Stanford Egyetem jelentései csupán a jéghegy csúcsát kívánják megrajzolni. A nagyobb elemző cégek, különösen Észak-Amerikában, Európában és Kínában, ahol a mesterséges intelligencia beruházásai és fejlesztése leginkább nő, nem sietnek elemezni a terület kibocsátását.
• A harmadik fontos tényező, hogy nő a mesterséges intelligencia iránti étvágy.

Sok fosszilis alapú áram, nagy szénlábnyom 

A mesterséges intelligencia használata emellett egy másik okból is szerepet játszik a szén-dioxid-kibocsátás növekedésében: ez az áram stabil beszerzésének szükségessége. Ez nem oldható meg környezetkímélő szélturbinákkal vagy az időjárási viszonyoktól függően működő napelemekkel, amíg nem tárolható hosszabb időre és nagy mennyiségben az általuk termelt energia tárolása. A mesterséges intelligencia működéséhez szükséges adatközpontok (DC-k) egyre nagyobb számítási teljesítményt, ezáltal egyre több energiát igényelnek. 

És meg is érkeztünk az atomenergiához

Éppen ezért az Amazon, a Google és a Microsoft, amelyek aktívan befektetnek a mesterséges intelligenciába és fejlesztik azt, most megpróbálják a lehető legnagyobb mértékben lekötni a nukleáris kapacitásokat. A mesterséges intelligencia munkájához atomerőművekből származó energiára van szükség, mert az atomerőművek, ellentétben a szélturbinákkal, napelemekkel és más zöld megoldásokkal, stabil áramellátást biztosítanak. Természetesen a gáz- és a szénerőműveket a stabilitás jellemzi, de kisebb mértékben, mint az atomerőműveket, továbbá a működésük közben szén-dioxidot bocsátanak ki.

Ám miközben az orosz Roszatom és a kínai gyártók lendülettel építenek atomerőműveket, a a világ más részein az atomenergia-termelés vagy stagnál, vagy romlik. Afrikában és Latin-Amerikában ezek az iparágak egyszerűen még ki sem fejlődtek. Európában Párizs és Emmanuel Macron elnök minden erőfeszítése, valamint a brit vezetés iparági újjáélesztési kísérletei ellenére a gyakorlatban még semmi sem működött – mutat rá a lap.

Az Egyesült Államokban Barack Obama alatt elkezdődött az iparág helyreállítására, de a szerény eredmények csak most kezdenek látszani, azok is csak fenntartásokkal. 

Amerikában egyelőre nem annyira új atomerőművek építéséről és indításáról beszélnek, mint inkább a régiek leszereléséről vagy a már működők élettartamának meghosszabbításáról. Mivel politikai okokból sem Európa, sem Észak-Amerika nem akarja majd orosz és kínai vállalatok szolgáltatásait igénybe venni új atomerőművek tömeges építéséhez, az energiaéhes adatközpontokat és mesterségesintelligencia-rendszereket fosszilis tüzelőanyagokból termelt árammal kell majd ellátni. Ehhez azonban az adott országnak némi stabil energiatermelő kapacitásra van szüksége, enélkül növelnie kell az energiaimportot, vagy búcsút inthet a mesterséges intelligencia fejlődésének.

Megnézheti magát Írország, ha nem lép

Egy egyszerű példa Írország, ahol az adatközpontok áramigénye már 2022-ben elérte a teljes fogyasztás 17 százalékát, 2026-ra pedig talán már ennek a kétszeresét. Írország azonban biztosan nem épít atomerőművet néhány éven belül. Szél- és naperőműparkjai viszont nem tudnak majd megbirkózni a terheléssel, és áramot sem tudnak majd termelni megszakítás nélkül. Tehát növelnie kell a szén és a gáz importját.

Vagyis aki gyorsan fejleszteni akarja a mesterséges intelligenciát, annak már most sürgősen új atomerőműveket kell építenie, vagy hosszú távú szerződéseket kell kötnie szén- és LNG-szállításra az Oilcapital szerint.