1. Naslov + uvod
Sam Altman nas želi podsjetiti da i ljudi troše puno energije. To je točno – ali vrlo malo pomaže u raspravi o održivosti umjetne inteligencije. Njegovi nedavni istupi u Indiji, gdje umanjuje brigu oko potrošnje vode i uspoređuje „treniranje“ modela s odrastanjem čovjeka, pokazuju novu fazu borbe: nije više riječ samo o tehnologiji, nego o narativu. U ovom tekstu analiziram što je Altman zapravo rekao, zašto je usporedba s ljudima problematična te što to znači za Europu i za digitalni razvoj Hrvatske i regije.
2. Vijest ukratko
Prema pisanju TechCruncha, izvršni direktor OpenAI‑ja Sam Altman govorio je ovaj tjedan na događaju koji je organizirao The Indian Express tijekom velikog AI samita u Indiji. Na pitanje o ekološkom utjecaju umjetne inteligencije oštro je kritizirao aktualne napise o potrošnji vode ChatGPT‑a, tvrdeći da su potpuno nerealan prikaz. Objasnio je da se takve procjene oslanjaju na razdoblje kada su se podatkovni centri hladili isparavanjem vode, što OpenAI, prema njegovim riječima, više ne koristi.
Altman je ipak priznao da je ukupna potrošnja energije za AI „pošteno“ pitanje, ali smatra da su mnoge usporedbe nefer. Posebno je osporio tvrdnje da jedna upit ChatGPT‑u troši energiju usporedivu s višestrukim punjenjem iPhonea. Po njemu bi pravi kriterij trebao biti koliko energije troši već istreniran model za odgovor na pitanje u odnosu na energiju potrebnu da se čovjek kroz godine „istrenira“ da da isti odgovor. Prema takvom shvaćanju, AI je energetski već vrlo učinkovita. Istaknuo je i da svijet mora brzo povećati udio nuklearne, vjetro i solarne energije.
3. Zašto je to važno
Ključ nije u tome je li neka iPhone‑analogija točna, već kakav okvir rasprave Altman pokušava postaviti. Ako najpoznatiji lice generativne AI uspije pomaknuti fokus s „rast AI potrošnje opterećuje mrežu i vodne resurse“ na „ljudi također troše puno energije“, pritisak za čvršću regulaciju i obaveznu transparentnost bit će slabiji.
Od takvog okvira najviše profitiraju veliki pružatelji oblaka i AI laboratoriji koji žele što brži rast korištenja bez tvrdih ograničenja. Ako društvo prihvati da je chatbot energetski jednako legitiman kao zapošljavanje čovjeka, lakše će se ignorirati gdje se grade novi podatkovni centri i kakav trag ostavljaju.
S druge strane, gubitnici su lokalne zajednice oko tih centara, operatori prijenosnih sustava i političari koji istodobno guraju digitalizaciju i klimatske ciljeve. Usporedba „treba puno energije da se istrenira i čovjek“ zvuči duhovito, ali miješa razine analize. Hrana, grijanje i školovanje osnovni su dio ljudskog života; izgradnja farme poslužitelja od nekoliko stotina megavata u osjetljivom području rezultat je poslovne i političke odluke.
Altman također prebacuje fokus na energiju po jednom odgovoru, a izbjegava dva ključna pitanja: ukupan obujam i brzinu rasta. Generativna AI ne zamjenjuje fiksnu količinu ljudskog rada; otvara sasvim nove oblike aktivnosti – asistente koji stalno rade u pozadini, beskonačno generiranje sadržaja, automatizirani sažeci svega. Čak i ako svaki upit postane nešto učinkovitiji, sama količina upita može ukupnu potrošnju gurnuti drastično gore.
Drugim riječima, Altman govori o učinkovitosti po jedinici, dok se društvena rasprava sve više bavi razmjerima, lokalnim utjecajem i time tko zapravo drži nogu na gasu.
4. Šira slika
Altmanovi komentari uklapaju se u širu tranziciju industrije: AI izlazi iz faze „wow efekta“ i ulazi u fazu infrastrukture, regulative i vanjskih troškova.
Posljednjih godina više je istraživačkih timova pokušalo procijeniti ugljični i vodni otisak velikih modela. Rezultati variraju, ali smjer je isti: treniranje i izvođenje najsnažnijih modela nalazi se u vrhu digitalne energetske potrošnje. Istodobno, regije s gustom koncentracijom podatkovnih centara bilježe rast potrošnje električne energije i, u nekim slučajevima, veći pritisak na lokalne vodne resurse.
Nešto slično gledali smo s rudarstvom kriptovaluta: isprva se naglašavalo da je udio u globalnim emisijama relativno malen, zatim su u fokus došli konkretni lokalni konflikti zbog pristupa jeftinoj energiji i buke. Razlika je što se AI percipira kao daleko korisnija za realno gospodarstvo, pa uživa puno veću političku toleranciju.
U odnosu na konkurenciju, OpenAI se želi pozicionirati kao igrač koji najbrže gura granice mogućeg, ali istovremeno zagovara više čiste energije, osobito nuklearne. Google naglašava vlastite ciljeve klimatske neutralnosti i „usklađivanje“ potrošnje s obnovljivim izvorima. Veliki pružatelji oblaka sve češće nude „zelene regije“ i nadzorne ploče za emisije kao prednost za korporativne klijente.
Međutim, svima je zajedničko da i dalje nedostaje ono najvažnije: obvezno, usporedivo i revidirano izvješćivanje. Bez standardiziranih metodologija svaki si igrač može sam odabrati priču i polazišne brojke – upravo prostor u kojem izjave poput Altmanovih najbolje funkcioniraju.
5. Europski i regionalni pogled
Za Europu, a samim time i za Hrvatsku, rasprava o energiji i AI nije teorijska. Dodiruje tri vrlo konkretne točke: ambiciozne klimatske ciljeve EU, ograničene kapacitete prijenosnih mreža i strogu digitalnu regulativu.
Europska unija želi istodobno biti lider u „pouzdanoj AI“ i u dekarbonizaciji. To znači da su podatkovni centri – danas uvelike posvećeni i AI‑ju – pod povećalom Bruxellesa i nacionalnih tijela. Već sada se vode rasprave oko novih centara u Irskoj, Nizozemskoj ili Njemačkoj zbog opterećenja mreže.
Za Hrvatsku, koja još uvijek modernizira elektroenergetski sustav i ulaže u obnovljive izvore, to otvara nekoliko pitanja. Hoćemo li se zadovoljavati time da AI usluge uvozimo kroz strane oblake, bez ikakvog uvida u njihov okolišni otisak? Ili ćemo – zajedno sa susjedima u EU – tražiti stroža pravila transparentnosti i planiranja? Kao članica Unije, Hrvatska je dio okvira koji uključuje Uredbu o umjetnoj inteligenciji, Digital Services Act i novu direktivu o održivom izvještavanju poduzeća. Te norme će se preliti i na domaće banke, telekome, javnu upravu i startupe.
Regionalni tech ekosustav – od Zagreba i Ljubljane do Beograda i Sarajeva – sve više koristi generativnu AI kroz globalne cloudove. Tvrtke poput Infobipa ili Rimca već su dio međunarodnih lanaca vrijednosti. Za njih pitanje nije hoće li koristiti AI, nego kako će objasniti njezin utjecaj na okoliš investitorima, regulatorima i kupcima iz EU.
6. Pogled unaprijed
Što slijedi? Ključne će biti tri sile: regulatori, energetska infrastruktura i zahtjevi velikih korisnika.
S regulativne strane, realno je očekivati da će Europska komisija i države članice postepeno uvoditi specifične obveze izvještavanja za podatkovne centre i velike pružatelje AI usluga. Prvi korak bit će transparentnost – jasni, provjerljivi podaci o potrošnji energije i vode, po mogućnosti odvojeni za AI radna opterećenja. Sljedeći korak mogu biti limiti ili dodatni uvjeti u regijama gdje je mreža ili vodoopskrba već pod pritiskom.
Na polju infrastrukture industrija će nastaviti gurati obnovljive izvore i, gdje je politički moguće, nuklearnu energiju, često kroz dugoročne ugovore o kupnji struje. Ključno političko pitanje bit će: tko ima prioritet kada je riječ o novim kapacitetima – kućanstva, javne usluge ili AI klasteri koji generiraju kod, tekst i slike?
Sa strane potražnje, velike tvrtke i javni sektor u EU – uključujući Hrvatsku – mogu postati de facto regulator. U natječaje za cloud i AI usluge mogu ugraditi stroge kriterije održivosti, tražiti detaljne metrike za AI radna opterećenja i preferirati regije s visokim udjelom obnovljivih izvora. Tko te kriterije ne ispuni, ispada iz igre.
U sljedećih 12–24 mjeseca isplati se pratiti tri signala: objavljuju li veliki pružatelji posebne podatke o okolišnom otisku AI‑ja; pojavljuju li se lokalne zabrane ili ograničenja za nove podatkovne centre; te počinju li investitori u vrednovanja AI tvrtki izričito ugrađivati rizik energije i vode.
Altman je u pravu da će energija obilježiti eru umjetne inteligencije. No pretjeruje kada sugerira da to možemo riješiti simpatičnom usporedbom s ljudskim mozgom.
7. Zaključak
Altmanov argument – „i ljudi troše puno energije“ – dobro zvuči na pozornici, ali loše funkcionira kao osnova za javnu politiku. Pravo pitanje za Hrvatsku, EU i širu regiju nije jesu li ljudi ili strojevi učinkovitiji, nego koliko AI infrastrukture smo spremni izgraditi, gdje i pod kojim uvjetima. Hoćemo li tražiti stvarnu transparentnost i pametno planiranje ili prepustiti raspravu marketinškim porukama? Vrijeme je da se i korisnici i donositelji odluka uključe u tu raspravu puno aktivnije.
