1. Naslov + uvod
Sam Altman bi nas rad spomnil, da tudi ljudje porabimo veliko energije. Res je – a v trenutni razpravi o umetni inteligenci je to skoraj povsem nepomembno. Njegove izjave v Indiji, kjer je omalovaževal skrbi glede porabe vode ter predstavil AI kot energijsko primerljivega z »učenjem človeka«, kažejo, kam želi industrija usmeriti razpravo: proč od številk in proti spretni retoriki. V nadaljevanju analiziram, kaj je Altman dejansko povedal, zakaj je primerjava z ljudmi zavajajoča in kaj to pomeni za Evropo in Slovenijo, ki imata ambiciozne podnebne cilje.
2. Novica na kratko
Po poročanju TechCruncha je izvršni direktor OpenAI Sam Altman ta teden nastopil na dogodku časnika The Indian Express ob robu velikega AI vrha v Indiji. Na vprašanje o okoljskem vplivu umetne inteligence je zavrnil nedavne viralne trditve o porabi vode pri ChatGPT ter dejal, da so »popolnoma neresnične«, ker naj bi se nanašale na čase, ko so se podatkovni centri hladili z izparevanjem vode – kar OpenAI po njegovih besedah več ne počne.
Altman je priznal, da je skupna poraba energije za AI legitimna skrb, a meni, da so razprave pogosto nepravične. Ocenam, da en sam poizvedbeni zahtevek v ChatGPT porabi energijo, primerljivo z več polnjenji iPhona, je ostro oporekal. Namesto tega predlaga, da naj bi ljudi zanimalo, koliko energije porabi že naučen model za odgovor na vprašanje v primerjavi z energijo, potrebno za »usposabljanje« človeka skozi desetletja življenja. Po takšnem kriteriju naj bi bila AI po njegovem mnenju že zelo učinkovita. Hkrati je ponovil, da svet nujno potrebuje več jedrske energije, vetra in sonca.
3. Zakaj je to pomembno
Ključna ni toliko številka, ki ji Altman oporeka, temveč okvir, ki ga skuša uveljaviti. Če vodji najvplivnejšega AI podjetja uspe premakniti razpravo iz »podatkovni centri obremenjujejo omrežja in vodne vire« v smer »tudi ljudje smo energijsko potratni«, bo pritisk za strogo regulacijo in obvezno transparentnost bistveno manjši.
Od takšnega okvira največ pridobijo hiperskalerski ponudniki oblaka, veliki AI laboratoriji in tehnološki giganti, ki želijo čim hitrejšo rast uporabe AI brez zavezujočih omejitev. Če bo družbeno sprejeto, da je AI zgolj še ena – ali celo učinkovitejša – oblika kognitivnega dela, se razprava o umeščanju podatkovnih centrov, vplivu na omrežje in porabi vode hitro umakne v ozadje.
Na drugi strani so izgubljajoči: lokalne skupnosti v bližini podatkovnih centrov, elektrodistributerji, ki uravnavajo že tako obremenjena omrežja, ter oblikovalci politik, ki morajo digitalizacijo uskladiti s cilji Zelenega dogovora. Altmanova analogija »tudi ljudje porabljamo energijo« zabriše ključno razliko: posamezniki praviloma ne odločamo, kje bodo stale nove elektrarne ali koliko vode se bo črpalo za hlajenje strežnikov. Uvajanje AI v velikem obsegu so industrijske odločitve z zelo konkretnimi lokalnimi učinki.
Pri tem je pomemben še en retorični trik: Altman govori o porabi energije na en odgovor, s čimer se izogne dvema resničnima problemoma – absolutnemu obsegu in stopnji rasti. Umetna inteligenca ne nadomešča fiksne količine človeškega dela; ustvarja povsem nove vrste dejavnosti: od stalno vključenih »copilotov« do neomejene generacije vsebin. Tudi če bi bil vsak posamezen poizvedbeni zahtevek nekoliko učinkovitejši, lahko ogromna rast števila poizvedb skupno porabo energije kljub temu potisne strmo navzgor.
Altman torej govori o učinkovitosti, javna razprava pa vedno bolj o obsegu, preglednosti in upravljanju.
4. Širša slika
Altmanove izjave prihajajo v trenutku, ko se industrija AI premika iz faze navdušujočih demonstracij v fazo zelo konkretne infrastrukture, regulacije in zunanjih stroškov.
V zadnjih letih so neodvisni raziskovalci objavili več študij o ogljičnem in vodnem odtisu velikih modelov – tako učenja kot izvajanja. Rezultati se razlikujejo, smer pa je jasna: najzmogljivejši modeli so med energetsko najbolj zahtevnimi digitalnimi sistemi doslej. Vzporedno se v regijah z visoko koncentracijo podatkovnih centrov pojavljajo učinki na lokalno porabo elektrike in v nekaterih primerih tudi na vodno bilanco.
Podobno dinamiko smo videli pri kriptorudarjenju: sprva so zagovorniki poudarjali, da je delež v svetovnih emisijah majhen, nato pa se je pozornost preusmerila na vprašanje, kje je ta poraba skoncentrirana in kdo nosi posledice. Umetna inteligenca sledi podobnemu vzorcu, le da v večjem merilu in s precej večjo politično in finančno podporo tehnoloških velikanov.
V primerjavi s konkurenco se OpenAI pozicionira kot hkrati agresiven in odgovoren: obljublja vse zmogljivejše modele in hkrati govori o nujnosti nove čiste energije, zlasti jedrske. Drugi igralci, kot je Google, se bolj naslanjajo na trditve o ogljični nevtralnosti in usklajevanju porabe z obnovljivimi viri. Ponudniki oblaka vse pogosteje tržijo »zelene regije« in energetske nadzorne plošče kot konkurenčno prednost za podjetja.
Toda vsem je skupno eno: pomanjkanje obveznega, primerljivega poročanja. Brez standardiziranih in revidiranih razkritij o porabi energije in vode za AI lahko vsako podjetje izbere svojo pripoved in svojo izhodiščno točko – natanko to, kar Altmanove izjave ponazarjajo.
5. Evropski in slovenski vidik
Za Evropo to ni akademska razprava, temveč praktičen problem. AI se sooča s tremi trdimi omejitvami: strogi podnebni cilji, omejena zmogljivost energetskih omrežij in ena najstrožjih digitalnih regulativ na svetu.
Evropska unija želi hkrati voditi pri zaupanja vredni AI in pri razogljičenju. To pomeni, da so podatkovni centri – danes v veliki meri namenjeni tudi AI – pod drobnogledom Bruslja in nacionalnih regulatorjev. Več držav članic že opaža lokalne vroče točke, od frankfurtskega podatkovnega pasu do vedno bolj obremenjenih vozlišč v Dublinu in Amsterdamu.
Hkrati Evropa tradicionalno bolj kot ZDA vztraja pri okoljskih razkritjih. Nova pravila trajnostnega poročanja bodo velika podjetja prisilila v podrobnejše razkrivanje podatkov o emisijah in rabi virov. Težko si je predstavljati, da bi AI infrastruktura dolgoročno ostala izven tega okvirja – še posebej ne v kombinaciji z Uredbo o umetni inteligenci ter že veljavnima aktoma DSA in DMA.
Za slovenska podjetja – od bank do industrije in javnega sektorja – to pomeni, da uporaba storitev, kot so ChatGPT in veliki jezikovni modeli v oblaku, postaja tudi vprašanje trajnostne strategije. Ljubljanska in mariborska podjetja, ki danes uporabljajo tuje podatkovne centre, bodo morala znati pojasniti, kakšen je okoljskI odtis njihove digitalizacije in zakaj določene delovne obremenitve tečejo v točno določenih regijah.
Slovenija sicer nima hiperskalerskih podatkovnih centrov, a se vključuje v regionalne povezave (denimo prek projektov v sosednji Avstriji in Italiji) in v evropske pobude, kot je GAIA‑X. Debata, ki jo odpira Altman, bo zato hitro postala tudi domača tema – od energetske politike do strategije digitalne preobrazbe.
6. Pogled naprej
Prihodnji razvoj bo odvisen manj od Altmanovih nastopov in bolj od treh sil: regulacije, infrastrukture in pričakovanj strank.
Na ravni regulacije lahko pričakujemo, da bo Evropska komisija skupaj z državami članicami postopoma uvedla natančnejše zahteve za poročanje podatkovnih centrov in velikih ponudnikov AI, onkraj splošnih trajnostnih poročil. Prvi korak bo transparentnost, drugi pa finančne spodbude ali omejitve v najbolj obremenjenih območjih.
Na ravni infrastrukture bo industrija sledila Altmanovemu pozivu: več jedrskih in obnovljivih virov, pogosto skozi dolgoročne pogodbe o odkupu energije. To je s podnebnega vidika dobrodošlo, a odpira politično vprašanje: kdo ima prednost pri uporabi nove čiste energije – gospodinjstva in javne storitve ali komercialni AI grozdi za poganjanje klepetalnikov in generativnih modelov?
Na strani uporabnikov bodo veliki evropski naročniki – banke, zavarovalnice, energetska podjetja, javna uprava – postali de facto regulatorji porabe energije v AI. V razpise za oblačne storitve bodo vključevali trajnostne kriterije, zahtevali jasne metrike tudi za AI delovne obremenitve ter izbirali ponudnike, ki lahko dokažejo nizkoogljične regije in učinkovitejše modele.
V naslednjih 12–24 mesecih velja spremljati tri signale: ali bodo oblačni ponudniki začeli objavljati preverljive podatke prav za AI odtis; ali se bodo pojavile lokalne omejitve za nove podatkovne centre; in ali bodo vlagatelji energetsko in vodno tveganje vgrajevali neposredno v vrednotenja AI podjetij.
Altman ima prav v enem: energija bo definirala dobo AI. Manj prepričljiv pa je, ko namiguje, da jo lahko rešimo s pametno primerjavo z delovanjem človeških možganov.
7. Spodnja črta
Altmanov poskus, da okoljskI odtis AI predstavi kot »ne slabši od ljudi«, je učinkovit slogan, a slab temelj za politiko. Ključna vprašanja za Evropo in Slovenijo so obseg, lokalni vplivi in nadzor nad rastjo infrastrukture. Ko se uporaba AI eksplozivno povečuje, bomo potrebovali dejanske podatke in trdo regulacijo – ne zgolj retoriko z odrov. Vprašanje za bralce je preprosto: ali od svojih ponudnikov in odločevalcev zahtevate takšno ravno transparentnosti?
