Zielona AI odnosi się do rozwoju i wykorzystania sztucznej inteligencji z naciskiem na minimalizowanie wpływu na środowisko. W przeciwieństwie do „tradycyjnych” podejść AI, które kładą nacisk na maksymalną wydajność za wszelką cenę, Zielona AI dąży do obniżenia śladu węglowego i zużycia energii przez modele AI, przy jednoczesnym dostarczaniu użytecznych rezultatów linkedin.com. W praktyce oznacza to projektowanie, trenowanie i wdrażanie systemów AI, które są nie tylko dokładne, ale także energooszczędne i przyjazne dla środowiska. Ta zmiana paradygmatu jest istotna, ponieważ szybki rozwój AI niesie ze sobą rosnące koszty środowiskowe. Trenowanie dużych sieci neuronowych może zużywać ogromne ilości energii elektrycznej – w jednym szeroko cytowanym przykładzie z 2019 roku oszacowano, że trenowanie pojedynczego modelu deep learning generuje tyle emisji dwutlenku węgla, co pięć samochodów przez całe swoje życie infoq.com. Takie odkrycia podkreślają, dlaczego Zielona AI jest kluczowa: łączy postęp technologiczny z naszymi zobowiązaniami klimatycznymi, zapewniając, że innowacje w AI nie podważają globalnych celów zrównoważonego rozwoju linkedin.com.
Poza ograniczaniem szkód, wdrażanie Zielonej AI może przynieść pozytywne efekty uboczne. Wydajne modele AI często działają szybciej i taniej, zmniejszając koszty operacyjne wraz z emisjami linkedin.com. Priorytetowe traktowanie zrównoważonego rozwoju w AI sprzyja również szerszym odpowiedzialnym praktykom badawczym i innowacjom w takich obszarach jak wydajne algorytmy czy infrastruktura zasilana odnawialnie. Krótko mówiąc, Zielona AI to dążenie do pogodzenia transformacyjnego potencjału sztucznej inteligencji z pilną potrzebą ochrony naszej planety. Uczynienie wpływu na środowisko kluczowym czynnikiem na każdym etapie – od projektowania modeli do działania centrów danych – pozwala nam rozwijać AI w sposób, który przynosi korzyści społeczeństwu bez nadmiernych kosztów węglowych linkedin.com. W kolejnych sekcjach omówiony zostanie wpływ środowiskowy obecnych trendów w AI oraz działania podejmowane przez naukowców, firmy i decydentów na rzecz „zazielenienia” całego procesu AI.
Wpływ środowiskowy AI i obliczeń wysokowydajnych
Nowoczesna sztuczna inteligencja, zwłaszcza wysokowydajne obliczenia (HPC) stojące za trenowaniem dużych modeli, pochłania ogromne ilości energii i zasobów. Centra danych – kręgosłup usług chmurowych i AI – już teraz odpowiadają za szacunkowo 4,4% zużycia energii elektrycznej w USA w 2023 roku, a ich udział może się potroić do 2028 roku, jeśli obecne trendy się utrzymają iee.psu.edu. Globalnie centra danych (z wyłączeniem kryptowalut) zużywają około 1–1,5% energii elektrycznej, a Międzynarodowa Agencja Energetyczna przewiduje, że ich zapotrzebowanie na moc może się podwoić między 2022 a 2026 rokiem institute.global. Sztuczna inteligencja jest głównym motorem tego wzrostu. Analitycy przewidują, że eksplozja obciążeń AI może sprawić, że centra danych będą zużywać nawet 10% całej energii elektrycznej w niektórych krajach do 2030 roku, przy czym obliczenia związane z AI będą odpowiadać za nawet 90% tego wzrostu institute.global. W jednej z prognoz, do 2030 roku centra danych na świecie mogą pochłaniać 3–4% globalnej energii elektrycznej – to ogromne obciążenie dla klimatu – a związane z AI emisje dwutlenku węgla mogą się podwoić między 2022 a 2030 rokiem, jeśli nie zostaną wprowadzone zmiany greenly.earth.
Żarłoczna pod względem energii natura AI jest widoczna, gdy spojrzymy na poszczególne modele. Trenowanie najnowocześniejszych sieci neuronowych wymaga tysięcy wyspecjalizowanych procesorów (GPU lub TPU), które pracują przez tygodnie lub miesiące, zużywając ogromne ilości energii elektrycznej iee.psu.edu iee.psu.edu. Pojedynczy duży model językowy (LLM) mający setki miliardów parametrów może wymagać tysięcy kilowatogodzin energii na jeden cykl trenowania. Na przykład model GPT-3 (175 miliardów parametrów) według szacunków zużył 1287 MWh energii elektrycznej, co odpowiada rocznemu zużyciu energii przez ponad 120 gospodarstw domowych w USA i wyemitował około 552 ton metrycznych CO₂ podczas trenowania infoq.com. Nawet po wdrożeniu, ciągłe uruchamianie modeli AI (inference) dla milionów użytkowników zwiększa ślad węglowy. W rzeczywistości 60–70% całkowitego zużycia energii przez AI pochodzi z inference (codziennego uruchamiania modeli celem generowania prognoz), a nie z początkowego treningu greenly.earth. Popularne usługi, takie jak chatboty i algorytmy rekomendacji działają 24/7, więc pobór prądu jest ciągły. Pod koniec 2024 roku ChatGPT miał ok. 300 milionów użytkowników, a energia potrzebna do obsługi niezliczonych zapytań sprawia, że jego ślad węglowy jest ogromny, choć w dużej mierze niezmierzony greenly.earth greenly.earth. Jedna z analiz wykazała, że poprzednik ChatGPT zużywał około 502 tony CO₂ rocznie w energii elektrycznej – czyli tyle samo, ile emituje 112 samochodów benzynowych rocznie – tylko po to, by generować odpowiedzi dla użytkowników greenly.earth.
Nie tylko zużycie energii elektrycznej i emisja dwutlenku węgla mają znaczenie. Pobór wody to kolejny ukryty koszt: centra danych AI wymagają intensywnego chłodzenia, często przy użyciu wody. Badanie przeprowadzone przez naukowców z Uniwersytetu Kalifornijskiego wykazało, że napisanie krótkiego e-maila za pomocą modelu AI (ChatGPT-4) może pochłonąć 500 ml wody, jeśli wziąć pod uwagę potrzeby chłodzenia centrum danych – pomnóż to przez miliardy zapytań, a zużycie wody rośnie dramatycznie greenly.earth. Dodatkowo, krótkie cykle życia sprzętu w AI przyczyniają się do powstawania odpadów elektronicznych. Najnowocześniejsze akceleratory AI (GPU, TPU) mogą stać się przestarzałe lub zużywać się już po kilku latach, prowadząc do ton e-odpadów z wyrzucanych chipów i serwerów iee.psu.edu. Produkcja nowego sprzętu na dużą skalę wiąże się z własnym śladem węglowym i wymaga wydobycia rzadkich minerałów, co dodatkowo obciąża zasoby naturalne iee.psu.edu. Podsumowując, wpływ AI na środowisko obejmuje energię elektryczną, emisję, wodę i materiały: od węgla czy gazu spalanego na potrzeby zasilania farm serwerowych, przez galony wody odparowywanej do chłodzenia, po sterty wymienianej i wyrzucanej elektroniki. Ten wpływ jest już znaczący i szybko rośnie, dlatego „zazielenianie” AI stało się pilnym priorytetem zarówno dla naukowców, jak i branży iee.psu.edu institute.global.
Kluczowe strategie redukcji śladu węglowego AI
Aby rozwiązać te problemy, naukowcy i inżynierowie opracowują różne strategie ograniczania emisji dwutlenku węgla w AI. Najważniejsze podejścia obejmują poprawę efektywności algorytmów, optymalizację modeli, wdrażanie ekologicznych praktyk w centrach danych oraz nowe spojrzenie na projektowanie sprzętu. Poniżej przedstawiamy najważniejsze techniki:
- Energooszczędne algorytmy i optymalizacja modeli: Jednym z najprostszych sposobów na zmniejszenie śladu AI jest sprawienie, by sama sztuczna inteligencja wymagała mniejszej ilości obliczeń. Naukowcy opracowują algorytmy, które osiągają ten sam efekt przy mniejszej liczbie obliczeń, a co za tym idzie – mniejszym zużyciu energii. Na przykład techniki takie jak przycinanie modeli (usuwanie niepotrzebnych połączeń), kwantyzacja (wykorzystywanie matematyki o niższej precyzji) oraz destylacja wiedzy (trenowanie mniejszych modeli, aby naśladowały duże) pozwalają zmniejszyć rozmiar modelu i zużycie energii przy minimalnej utracie dokładności infoq.com. Ponowne wykorzystanie i dostrajanie wcześniej wytrenowanych modeli to kolejna ogromna oszczędność – zamiast trenować ogromny model od zera do każdego zadania, transfer learning pozwala twórcom AI zacząć od już istniejącego modelu i w ten sposób zużywać znacznie mniej obliczeń i energii infoq.com. Ostatnio w branżowym Q&A podkreślano, że modele wyspecjalizowane domenowo dostosowane do określonych zadań mogą być wydajniejsze niż ogromne modele ogólnego przeznaczenia; skupiając się dokładnie na tym, co potrzebne, nie generują nadmiarowych obciążeń typowych dla mega-modeli iee.psu.edu. W istocie, „sprytniejsze” podejścia do trenowania i projektowania modeli mają na celu osiąganie więcej przy mniejszych nakładach – utrzymując wydajność AI przy jednoczesnym ograniczeniu liczby operacji, a więc wymaganego zużycia energii elektrycznej.
- Centra danych o niskim śladzie węglowym i planowanie obciążeń roboczych: Ograniczenie śladu węglowego AI oznacza także zmianę miejsca i sposobu uruchamiania modeli. Optymalizacje centrów danych mogą znacząco obniżyć emisje. Wiodące firmy technologiczne lokalizują centra danych w regionach z dużą ilością energii odnawialnej (takiej jak wiatr, słońce, energia wodna) i poprawiają ich efektywność energetyczną oraz metody chłodzenia. Wiele centrów danych dąży obecnie do osiągnięcia ultraniskiego wskaźnika Power Usage Effectiveness (PUE) – oznacza to minimalne dodatkowe zużycie energii poza tą, której potrzebują same serwery. Niektóre obiekty wykorzystują zaawansowane techniki chłodzenia (takie jak chłodzenie powietrzem zewnętrznym lub chłodzenie zanurzeniowe w cieczy), aby ograniczyć zużycie energii przez agregaty chłodnicze. Co kluczowe, firmy takie jak Google i Microsoft zobowiązują się do zasilania swoich centrów danych w 100% energią wolną od emisji dwutlenku węgla przez całą dobę w ciągu najbliższej dekady cloud.google.com datacenters.google. To podejście do energii wolnej od emisji przez 24/7 zapewnia, że obciążenia AI faktycznie korzystają z czystej energii, a nie tylko są rekompensowane kredytami za odnawialne źródła w skali roku. Inną innowacyjną strategią jest obliczenia świadome emisji CO2: planowanie niepilnych zadań AI na okresy, gdy zielona energia jest dostępna w dużej ilości. Badania sugerują, że przesuwanie elastycznych obliczeń pomiędzy strefami czasowymi lub do różnych regionów chmurowych, aby więcej pracy wykonywać wtedy, gdy dostępna jest energia ze słońca lub wiatru, może znacząco zmniejszyć emisje iee.psu.edu. Na przykład zadanie treningowe AI może zostać wstrzymane w szczycie zasilania z węgla i wznowione, gdy sieć w danym regionie będzie głównie zasilana energią odnawialną. Dzięki dopasowaniu obliczeń do dostępności czystej energii, AI może korzystać głównie z zielonej energii elektrycznej, ograniczając zależność od energii pochodzącej z paliw kopalnych iee.psu.edu.
- Zrównoważony projekt sprzętu i wydajne układy AI: Kluczowym elementem układanki Green AI jest budowa sprzętu, który dostarcza więcej wydajności na wat. Specjalistyczne akceleratory AI są już znacznie bardziej wydajne niż układy uniwersalne w zadaniach uczenia maszynowego. Przykładem są jednostki TPU Google’a oraz chipy Trainium Amazona, które są zaprojektowane specjalnie do AI; kolejne generacje TPU osiągnęły 3× poprawę efektywności węglowej dla obciążeń AI cloud.google.com cloud.google.com. Oznacza to, że nowsze układy mogą wykonywać te same obliczenia przy zaledwie jednej trzeciej emisji. Firmy technologiczne przeprowadzają również oceny cyklu życia swojego sprzętu – analizując nie tylko zużycie energii podczas pracy, ale także produkcję i etap końca życia – aby projektować bardziej ekologiczne rozwiązania cloud.google.com cloud.google.com. Trwały, ulepszany sprzęt także pomaga: projektowanie modularnych komponentów, które można wymieniać lub rozbudowywać, wydłuża życie serwerów i zmniejsza ilość e-odpadów infoq.com. Patrząc w przyszłość, eksplorowane są zupełnie nowe paradygmaty obliczeniowe, aby zwiększyć efektywność. Układy neuromorficzne (inspirowane neuronami mózgu) oraz procesory optyczne/fotoniczne (wykorzystujące światło do obliczeń) to dwa obiecujące kierunki, które mogą potencjalnie wykonywać obliczenia AI przy ułamku energii obecnych krzemowych układów iee.psu.edu. Choć obecnie to głównie eksperymenty, te technologie dają nadzieję na wielokrotne wzrosty wydajności energetycznej. Nawet komputery kwantowe są badane w kontekście niektórych problemów AI, ponieważ działają inaczej i mogą rozwiązywać pewne zadania przy znacznie mniejszej liczbie operacji (choć praktycznie efektywna energetycznie AI kwantowa jest wciąż przed nami) infoq.com. W najbliższej perspektywie kluczowe jest po prostu bardziej efektywne wykorzystywanie obecnego wydajnego sprzętu. Techniki takie jak dynamiczne skalowanie napięcia i częstotliwości (DVFS) czy lepsze wykorzystanie (utrzymywanie procesorów w stanie wykonywania pożytecznej pracy, zamiast bezczynności) pozwalają ograniczyć straty. Podsumowując, lepsze układy i lepsze ich wykorzystywanie oznaczają więcej pracy AI na kilowatogodzinę – bezpośrednio zmniejszając ślad węglowy na każde obliczenie.
- Neutralny pod względem emisji węgla cykl życia AI i praktyki cyrkularne: Prawdziwie zrównoważone podejście obejmuje cały cykl życia systemów AI. Obejmuje to odpowiedzialne pozyskiwanie materiałów, redukcję odpadów oraz innowacje wykraczające poza samą oszczędność energii elektrycznej. Na przykład badacze sugerują rozwiązania takie jak biodegradowalna elektronika dla AI – wykorzystanie materiałów organicznych w niektórych komponentach, aby sprzęt nie zalegał jako toksyczny odpad infoq.com. Choć takie pomysły są na wczesnym etapie, pokazują szerszy trend w kierunku cyrkularności: recyklingu i ponownego wykorzystania sprzętu AI, gdzie tylko to możliwe. Firmy zaczynają odnawiać używane serwery lub przekierowywać je do mniej wymagających zadań, aby wydłużyć ich żywotność. Kolejnym aspektem jest kompensacja i odpowiedzialność: korzystanie z offsetów węglowych lub inwestycji w czystą energię, aby zrekompensować emisje, których obecnie nie da się wyeliminować. Nawet ulepszenia oprogramowania odgrywają tu rolę – czystszy kod może ograniczyć zużycie obliczeniowe. Na przykład optymalizacja frameworków oprogramowania obsługujących AI (poprzez wydajniejsze biblioteki i kompilatory) może przynieść oszczędności energii bez zmiany sprzętu. Ostatecznie żadna pojedyncza strategia nie wystarczy; osiągnięcie Zielonej AI wymaga połączenia wielu technik. Optymalizowane algorytmy zmniejszają ilość wymaganej pracy, wydajny sprzęt wykonuje zadania zużywając mniej energii, a zielona infrastruktura zapewnia, że energia pochodzi z czystych źródeł iee.psu.edu cloud.google.com. Podejmując problem z każdej strony, branża AI dąży do ograniczenia emisji, nawet gdy modele stają się coraz bardziej zaawansowane.
Najnowsze trendy i innowacje w zrównoważonej AI
W ciągu ostatnich kilku lat zrównoważone praktyki w AI zyskały ogromny rozpęd. To, co kiedyś było kwestią niszową, dziś jest jednym z głównych tematów zarówno badań nad sztuczną inteligencją, jak i jej wdrażania. Oto niektóre z najważniejszych trendów i innowacji, które prowadzą AI ku bardziej ekologicznemu przyszłości:
- Inicjatywy dotyczące transparentności i pomiarów: Podstawowym trendem jest dążenie do dokładnego pomiaru wpływu AI na środowisko i zapewnienia przejrzystości tych danych. Na początku 2025 roku grupa badaczy AI uruchomiła projekt „AI Energy Score”, który oferuje standaryzowaną ocenę efektywności energetycznej modeli AI (podobnie jak oznaczenia EnergyStar dla urządzeń) huggingface.co. Projekt stworzył publiczny ranking porównujący zużycie energii przez ponad 160 modeli w różnych zadaniach (generowanie tekstu, analiza obrazu itd.) i wprowadził łatwą do odczytania 5-gwiazdkową etykietę efektywności dla modeli AI huggingface.co huggingface.co. Dążenie do transparentności było szeroko opisywane w mediach i wywiera presję na głównych dostawców AI, aby ujawniali dane o zużyciu energii i emisji CO2 przez swoje modele. Podobnie inicjatywy open-source, takie jak działania Hugging Face, zachęcają twórców modeli do raportowania emisji związanych ze szkoleniem oraz integracji narzędzi (np. CodeCarbon) z bibliotekami AI, aby automatycznie rejestrować zużycie energii huggingface.co. Efektem tych działań jest rozwijająca się kultura odpowiedzialności – niektórzy mówią o „zielonej karcie ocen” dla AI – gdzie efektywność jest śledzona na równi z dokładnością. Takie podejście bazujące na danych pozwala badaczom i firmom wyznaczać standardy i monitorować postępy w czasie, zapewniając, że twierdzenia o „zielonej AI” są poparte liczbami.
- Efektywność jako czynnik konkurencyjny: W badaniach nad AI obserwuje się wyraźny zwrot w kierunku doceniania poprawy efektywności. Konferencje i czasopisma naukowe coraz częściej interesują się pracami, które nie tylko prezentują dokładniejsze modele, ale także dokumentują zmniejszenie kosztów obliczeniowych. Faktycznie, sam termin „Green AI” został spopularyzowany przez publikację z 2020 roku, która postulowała traktowanie efektywności jako podstawowego kryterium oceny nowych systemów AI cacm.acm.org. Dziś widzimy tę filozofię w praktyce: w wielu wyzwaniach AI celem nie jest już tylko prześcignięcie najlepszych wyników pod względem dokładności, ale osiągnięcie tego przy mniejszej liczbie operacji zmiennoprzecinkowych (FLOPs), niższej pamięci lub niższym zużyciu energii. Organizowane są konkursy na „najbardziej efektywny model” w danej kategorii, a takie organizacje jak AI Committee Green Software Foundation pracują nad standaryzacją metryk (np. „intensywność węglowa oprogramowania”) dla obciążeń AI greensoftware.foundation. Ten trend napędza innowacje, takie jak wyzwania efektywności algorytmicznej (zespoły próbują uzyskać określony wynik przy minimalnym zużyciu zasobów) oraz wprowadzanie metryk związanych z energią do naukowych rankingów. Wszystko to wskazuje, że efektywność staje się powodem do dumy i czynnikiem wyróżniającym w rozwoju AI, co dobrze rokuje dla zrównoważonego rozwoju w dłuższej perspektywie.
- Postępy w sprzęcie i wydajności układów: Szybka innowacja w sprzęcie to kolejny trend umożliwiający rozwój Zielonej Sztucznej Inteligencji. Każda nowa generacja układów AI znacznie przewyższa poprzednią pod względem wydajności na wat. Na przykład, najnowsze akceleratory TPU v4 i v5 firmy Google oraz najnowsze GPU Nvidii (takie jak Hopper H100) są znacznie bardziej energooszczędne w zadaniach AI niż ich poprzednicy. Google informuje o 3-krotnej poprawie efektywności węglowej obliczeń AI od TPU v4 do najnowszego TPU (o nazwie kodowej „Trillium”), dzięki lepszej konstrukcji układów i usprawnieniom procesowym cloud.google.com. Podobnie, startupy produkują układy przyspieszające AI zoptymalizowane pod kątem urządzeń brzegowych o niskim poborze mocy, co zmniejsza ilość energii potrzebnej do zadań takich jak rozpoznawanie słów kluczowych lub obrazów na smartfonach (część ruchu TinyML). Kolejnym ekscytującym osiągnięciem jest specjalizacja układów: firmy oferują teraz różne rodzaje sprzętu do trenowania i wnioskowania modeli, a nawet dla konkretnych typów modeli (wizja vs. język), z których każdy jest zoptymalizowany pod kątem maksymalnej wydajności. Widzimy także coraz powszechniejsze stosowanie AI na brzegu – uruchamianie AI bezpośrednio na urządzeniach (od telefonów po czujniki IoT) – co pozwala uniknąć kosztów energetycznych związanych z ciągłą komunikacją z centrami danych oraz wykorzystuje efektywne lokalne układy scalone. Choć duże modele po stronie serwerowej nadal zużywają najwięcej energii, te postępy sprzętowe sprawiają, że każdy cykl obliczeniowy dostarcza więcej AI niż kiedykolwiek wcześniej, co ogranicza wzrost zapotrzebowania na energię.
- Innowacyjne zarządzanie chłodzeniem i energią: Operatorzy centrów danych wprowadzają innowacje nie tylko w zakresie chipów, ale także sposobów ich chłodzenia i zasilania. Jednym z trendów jest zastosowanie zaawansowanych technik chłodzenia, takich jak chłodzenie cieczą (cyrkulacja płynu bezpośrednio nad gorącymi komponentami), a nawet chłodzenie zanurzeniowe (zanurzanie serwerów w specjalnych cieczach chłodzących). Te metody mogą znacząco zmniejszyć zużycie energii potrzebnej do chłodzenia w porównaniu do tradycyjnej klimatyzacji. Kolejnym trendem jest wykorzystanie samej sztucznej inteligencji do optymalizacji działania centrów danych: Google zastosowało słynnie system AI DeepMind do zarządzania sprzętem chłodzącym i osiągnęło około 30% redukcję energii zużywanej na chłodzenie poprzez dynamiczną, bardziej efektywną niż operatorzy ludzcy, regulację pracy wentylatorów i chłodziarek trellis.net. Teraz inne firmy podążają tym śladem, wykorzystując systemy sterowania oparte na AI do wszystkiego: od chłodzenia po dystrybucję energii w swoich farmach serwerowych. Po stronie dostaw energii kluczową innowacją jest integracja odnawialnych źródeł energii. Dostawcy chmur zawierają ogromne umowy zakupu energii z farm wiatrowych i słonecznych, skutecznie finansując nową czystą moc dla swoich centrów danych. Eksperymentują także z magazynowaniem energii, bateriami na miejscu, a nawet małą generacją na miejscu (np. panele słoneczne na dachach centrów danych), by zapewnić niezawodność podczas przechodzenia na odnawialne źródła energii. Efekt netto tych działań to dużo bardziej ekologiczne centra danych, przeliczając na pojedyncze obliczenie, niż dekadę temu. Google, na przykład, osiągnęło czterokrotnie większą moc obliczeniową w 2022 roku niż w 2017, korzystając z tej samej ilości energii elektrycznej, dzięki wzrostowi efektywności i ulepszeniom infrastruktury datacenters.google datacenters.google. Ten trend wyciskania coraz większej wydajności z każdego wata jest kluczowy, by AI pozostała zrównoważona mimo rosnącego zapotrzebowania.
- Współpraca i Dzielenie się Wiedzą: Ostatnim, ważnym, nowym trendem jest wzrost współpracy międzysektorowej skoncentrowanej na zrównoważonym rozwoju sztucznej inteligencji. Inicjatywy takie jak Green AI Institute oraz społeczność Climate Change AI łączą ekspertów z dziedziny uczenia maszynowego, nauk o klimacie i polityki, aby dzielić się najlepszymi praktykami i stymulować badania na styku AI i zrównoważonego rozwoju. Konsorcja branżowe – na przykład Komitet Green AI Fundacji Green Software – definiują standardy i wytyczne dotyczące mierzenia i redukcji śladu środowiskowego AI greensoftware.foundation greensoftware.foundation. Nawet rządy i organizacje międzynarodowe zaczynają obecnie jawnie badać wpływ zużycia energii przez AI i finansować badania oraz rozwój służące ograniczeniu tego zjawiska. Ten duch współpracy owocuje otwartymi zbiorami danych (dotyczącymi emisji dwutlenku węgla dla różnych regionów obliczeniowych), narzędziami (takimi jak otwartoźródłowe trackery emisji dla ML) oraz forami (warsztaty, szczyty) poświęconymi zielonej AI. Można powiedzieć, że zrównoważony rozwój AI przeszedł z idei marginalnej do ruchu głównego nurtu, jednocząc interesariuszy z wielkich firm technologicznych, startupów, środowiska akademickiego i administracji. Efektem jest szybsze rozpowszechnianie się pomysłów i taktyk – to, czego dowie się jedna firma np. o optymalizacji wykorzystania GPU, szybko trafia do chmur obliczeniowych i frameworków ML wykorzystywanych przez wszystkich. To przyspieszone dzielenie się wiedzą samo w sobie jest innowacją, która wzmacnia wpływ pojedynczych zielonych przełomów na cały ekosystem AI.
Polityki i Inicjatywy Promujące Zieloną AI
W związku z rosnącą świadomością potrzeby ograniczania śladu węglowego AI, decydenci i organizacje na całym świecie podejmują działania. Połączenie polityk rządowych, inicjatyw branżowych i zobowiązań firmowych zmierza do promowania zielonej AI na wielu płaszczyznach. Poniżej przedstawiamy najważniejsze wysiłki i propozycje napędzające te zmiany:
- Rządowe agendy polityczne: Rządy zaczynają uwzględniać wpływ energetyczny AI w swoich politykach klimatycznych i technologicznych. Na przykład agenda polityczna Tony Blair Institute z 2024 roku przedstawiła pięciopunktowy plan “Zielonej AI”, wzywając rządy do (1) budowania zdolności do planowania energetycznego AI w agencjach, (2) wprowadzenia ustandaryzowanych metryk raportowania zużycia energii i emisji dwutlenku węgla przez AI, (3) ustalania elastycznych celów oraz zielonej certyfikacji AI w celu zachęcania do efektywnych praktyk, (4) inwestowania w czystą energię oraz zielone badania i rozwój AI (np. zaawansowane chipy o niskim poborze mocy, modele open-source, by unikać zbędnych megatreningów), oraz (5) koordynowania na arenie międzynarodowej poprzez fora takie jak coroczne rozmowy klimatyczne COP institute.global institute.global. Odzwierciedla to rosnące zrozumienie, że polityki dotyczące AI i energii muszą być ze sobą powiązane. Niektóre kraje wprowadziły nawet środki krótkoterminowe, takie jak moratoria na nowe centra danych w regionach, gdzie sieć elektryczna jest przeciążona institute.global. Na przykład Irlandia i Singapur tymczasowo wstrzymały budowę centrów danych, by ponownie ocenić ich wpływ na zrównoważony rozwój i sieć energetyczną. Ogólnie rzecz biorąc, trend polityczny zmierza w kierunku wspierania innowacji w Zielonej AI przy jednoczesnym zarządzaniu “szokiem popytowym” AI wobec infrastruktury energetycznej. Co istotne, główni sponsorzy nauki również wkraczają do akcji: amerykańska National Science Foundation oraz Department of Energy rozpoczęły programy grantowe na rzecz badań nad energooszczędną AI, a Unia Europejska uwzględniła cele zrównoważonego rozwoju informatyki w swojej strategii cyfrowej i klimatycznej iee.psu.edu.
- Zobowiązania w zakresie zrównoważonego rozwoju korporacyjnego: Wiele firm technologicznych złożyło odważne deklaracje dotyczące zrównoważonego rozwoju, obejmujące ich operacje związane ze sztuczną inteligencją.Na przykład, Google jest neutralny węglowo (poprzez kompensacje) od 2007 roku i od 2017 roku pokrywa 100% swojego zużycia energii elektrycznej odnawialnymi źródłami energii blog.google blog.google.Teraz Google dąży do jeszcze ambitniejszego celu: zasilania wszystkich swoich centrów danych i kampusów energią wolną od emisji dwutlenku węgla 24/7 do 2030 roku, co oznacza, że każda godzina działania jest wspierana przez lokalną czystą energię (bez paliw kopalnych) blog.google blog.google.Jest to bezpośrednio motywowane rosnącym zapotrzebowaniem na energię przez AI – Google uznaje to za swój „największy przełomowy projekt w zakresie zrównoważonego rozwoju” ze względu na złożoność zapewnienia całodobowej czystej energii blog.google.Microsoft również zobowiązał się do osiągnięcia ujemnej emisji dwutlenku węgla do 2030 roku (usuwając więcej CO₂ niż emituje) oraz do korzystania w 100% z energii wolnej od emisji dwutlenku węgla do 2030 roku, nawet w miarę rozwoju swoich usług AI, takich jak chmura Azure i współpraca z OpenAI.Microsoft intensywnie inwestuje w projekty związane z energią odnawialną oraz magazynowanie energii, aby osiągnąć te cele.Meta (Facebook) ogłosiła, że osiągnęła zerową emisję netto w swoich operacjach w 2020 roku, przechodząc na 100% energii odnawialnej i ograniczając emisje operacyjne o 94% w porównaniu z poziomem z 2017 roku sustainability.fb.com.Wszystkie nowe centra danych Meta są projektowane z myślą o wydajności (średni współczynnik PUE całej floty w 2023 roku wynosił około 1,10, co jest bardzo niską wartością).Jednak Meta i inni byli również szczerzy, że boom na sztuczną inteligencję sprawia, iż emisje zakresu 3 (łańcuch dostaw i produkcja sprzętu) stają się wyzwaniem, ponieważ ich całkowity ślad węglowy wzrósł wraz z ogromnymi inwestycjami w infrastrukturę AI trellis.net.Doprowadziło to do podwojenia wysiłków na rzecz innowacji, aby zrównoważyć ten wzrost (np. zespół ds. zrównoważonego rozwoju Meta wykorzystuje AI do identyfikowania możliwości redukcji emisji dwutlenku węgla w budownictwie i działalności operacyjnej trellis.net).Amazon (AWS) również zobowiązał się do osiągnięcia zerowej emisji netto do 2040 roku w ramach inicjatywy Climate Pledge, a AWS jest na dobrej drodze, aby do 2025 roku wykorzystywać w 100% odnawialną energię dla swojej globalnej chmury.W praktyce oznacza to, że większość obciążeń AI działających na AWS będzie zasilana energią odnawialną w ciągu kilku lat.Poza energią, firmy integrują zrównoważony rozwój z zakupami i procesami – na przykład niektórzy dostawcy chmury oferują obecnie klientom pulpity nawigacyjne pokazujące ślad węglowy ich korzystania z chmury, a nawet zalecenia dotyczące alternatyw o niższej emisji dwutlenku węgla infoq.com.Wszystkie te działania korporacyjne nie tylko redukują bezpośrednie emisje, ale także ustanawiają standardy branżowe i presję konkurencyjną: jeśli jedna chmura reklamuje znacznie niższy poziom CO₂ na jedno wywołanie AI, inni są motywowani do poprawy lub przynajmniej do zachowania przejrzystości.
- Koalicje branżowe i standardy: Branża technologiczna nie czeka na nakazy – utworzyła koalicje, by samoregulować się i dzielić najlepszymi praktykami. Green Software Foundation (GSF) na przykład powołała w 2024 roku Green AI Committee, zrzeszając członków z firm takich jak Microsoft, Google, IBM, Accenture i innych greensoftware.foundation. W 2025 roku opublikowali Green AI Position Paper, w którym zdefiniowali Green AI jako ograniczanie wpływu sztucznej inteligencji na środowisko na każdym etapie jej cyklu życia oraz podkreślili potrzebę ustanowienia standardowych metryk i oceny cyklu życia greensoftware.foundation greensoftware.foundation. Komitet pracuje nad wytycznymi podobnymi do standardów efektywności oprogramowania, ale dostosowanymi do systemów AI – na przykład protokoły do spójnego pomiaru emisji dwutlenku węgla podczas treningów czy standardy raportowania zużycia energii w dokumentacji modeli AI. Innym przedsięwzięciem branżowym jest Climate Neutral Data Centre Pact w Europie, w ramach którego operatorzy centrów danych (w tym duzi operatorzy chmurowi oraz kolokacyjni) dobrowolnie zobowiązali się do realizacji celów takich jak poprawa efektywności (PUE), korzystanie w 100% z energii wolnej od węgla do 2030 roku oraz recykling ciepła i sprzętu, gdy to możliwe. Na 2023 rok pakt ten liczył ponad 100 sygnatariuszy i jest uważnie obserwowany przez regulatorów UE datacentremagazine.com europarl.europa.eu. Takie inicjatywy samoregulacyjne mają na celu uprzedzenie bardziej rygorystycznych regulacji poprzez pokazanie zaangażowania branży do działania. Podobnie firmy współpracują przy otwartych narzędziach, takich jak ML Carbon Dashboard (pomagający wybierać regiony chmurowe o niższym śladzie węglowym), oraz wspierają organizacje takie jak Climate Change AI, dostarczające porady polityczne dotyczące roli AI w działaniach na rzecz klimatu (w tym ograniczaniu własnego śladu środowiskowego).
- Współpraca międzynarodowa i porozumienia: Na poziomie międzynarodowym rośnie świadomość, że wpływ AI na klimat jest globalnym problemem wymagającym współpracy. Pod koniec 2023 i w 2024 roku dialogi na temat „Zielonej AI” pojawiły się na konferencjach ONZ dotyczących zmian klimatycznych. Pojawiły się propozycje w ramach COP, aby dodać do agendy temat emisji technologii cyfrowych, co obejmowałoby również AI. Celem jest uzyskanie zgody krajów na normy dotyczące zrównoważonych obliczeń komputerowych – analogicznie do porozumień w sprawie redukcji emisji przemysłowych. Na przykład kraje mogłyby zobowiązać się do promowania energooszczędnych badań i rozwoju AI lub do dzielenia się danymi na temat zużycia energii przez AI. Chociaż nie istnieje jeszcze wiążący, międzynarodowy traktat dotyczący emisji AI, organizacje takie jak Międzynarodowy Związek Telekomunikacyjny (ITU) czy OECD zainicjowały działania mające na celu analizę zużycia energii przez ICT (technologie informacyjno-komunikacyjne) oraz opracowanie zaleceń politycznych. Jedną z konkretnych propozycji ekspertów politycznych jest „Zielony Przełom AI” jako część COP Breakthrough Agenda – w zasadzie jest to globalny cel, by potrzeby energetyczne AI były pokrywane czystą energią oraz by AI przyspieszała (a nie hamowała) realizację rozwiązań klimatycznych institute.global. W międzyczasie działania regionalne, takie jak proponowane przez UE aktualizacje dyrektywy w sprawie efektywności energetycznej, obejmują swoim zakresem centra danych, wymagając od dużych centrów danych raportowania zużycia energii i wody oraz recyklingu ciepła odpadowego, co pośrednio wymusza optymalizację operacji silnie opartych na AI. Pojawiają się także transgraniczne współprace badawcze, jak unijno-japońska współpraca Green ICT, które często obejmują temat efektywnej AI. Podsumowując, jeśli chodzi o politykę, poszczególne elementy zaczynają się układać: metryki i standardy mające na celu naświetlenie problemu, zachęty i regulacje wspierające dobre praktyki oraz zobowiązania na wysokim szczeblu wyznaczające kierunek dla branży na rzecz zrównoważonego rozwoju. Choć pozostaje jeszcze wiele do zrobienia, te inicjatywy tworzą ramy, w których Zielona AI może się rozwijać.
Studia przypadków: organizacje przodujące w Zielonej AI
Wiele organizacji wyłoniło się jako liderzy we wdrażaniu praktyk Zielonej AI, pokazując, co jest możliwe dzięki zaangażowaniu i innowacjom. Poniżej przedstawiamy kilka godnych uwagi studiów przypadków:
- Google: Jako jeden z największych na świecie dostawców AI i usług chmurowych, Google umieścił zrównoważony rozwój w centrum swojej strategii. Centra danych Google są znane ze swojej wydajności – w 2023 roku ich średni PUE wynosił około 1,10, czyli prawie 1,8× więcej niż typowe centrum danych przedsiębiorstwa datacenters.google datacenters.google. Firma od 2017 roku równoważy 100% swojego zużycia energii elektrycznej energią odnawialną, a teraz dąży do przejścia na energię wolną od emisji dwutlenku węgla przez całą dobę, 7 dni w tygodniu do 2030 roku we wszystkich lokalizacjach blog.google blog.google. Oznacza to, że prace AI Google będą coraz częściej zasilane bezpośrednio energią wiatrową, słoneczną, wodną i innymi źródłami niepochodzącymi z paliw kopalnych o każdej porze dnia. Google jako pierwszy zastosował AI do własnych operacji – w szczególności, używając uczenia maszynowego DeepMind do sterowania systemami chłodzenia, co już w początkowych testach zmniejszyło zużycie energii na chłodzenie o około 30% trellis.net. W kwestii sprzętu Google opracowuje własne układy TPU (Tensor Processing Unit), mocno zoptymalizowane pod kątem wydajności AI. Badanie z 2025 roku wykazało, że szósta generacja TPU Google’a (o nazwie kodowej „Trillium”) może wykonywać te same zadania AI przy o jednej trzeciej niższych emisjach w porównaniu do swojego poprzednika czwartej generacji cloud.google.com. Ponadto Google dzieli się metodologiami takimi jak wskaźnik Compute Carbon Intensity (CCI) – oznaczający liczbę gramów CO₂ na jednostkę obliczeniową – by pomagać branży w określaniu wydajności sprzętu cloud.google.com. W praktyce wielotorowe działania Google (wydajny sprzęt + zielona energia + inteligentne chłodzenie) pozwoliły mu w ostatnich latach czterokrotnie zwiększyć moc obliczeniową bez wzrostu poboru energii datacenters.google. To przywództwo ma efekt domina: Google często udostępnia swoje narzędzia do zwiększania efektywności jako open source oraz publikuje wyniki, pomagając ustalać bardziej ekologiczne standardy w całym obszarze AI.
Wyzwania i kompromisy we wdrażaniu Zielonej Sztucznej Inteligencji
Mimo postępu, wdrażanie Zielonej AI na dużą skalę napotyka szereg wyzwań i kompromisów, które muszą być rozważone:
- Wydajność kontra efektywność: Historycznie społeczność AI była bardzo skupiona na poprawie wydajności – dokładności, możliwości i szybkości uczenia – często kosztem efektywności. Większe modele i większa liczba obliczeń zwykle dawały lepsze wyniki, tworząc podejście „więcej znaczy lepiej”. Przejście na Green AI oznacza czasem akceptację, że małe jest piękne, albo przynajmniej, że efektywność musi być równie ważna jak dokładność cacm.acm.org. Może to powodować napięcia: badacze mogą musieć poświęcić dodatkowy czas na optymalizację modeli lub zrezygnować z kilku procent punktów dokładności, aby użyć modelu 10× bardziej efektywnego. Podobnie firmy muszą wyważyć korzyść z wyników systemu AI wobec kosztów energetycznych ich uzyskania. W niektórych przypadkach poprawa efektywności może nawet poprawić wydajność (np. mniejszy model może lepiej uogólniać i działać szybciej), ale w innych przypadkach istnieje prawdziwy kompromis. Wyzwanie polega na kształtowaniu kultury, w której efektywne rozwiązania są nagradzane, a nie postrzegane jedynie jako drugorzędne wobec surowej wydajności. Stopniowo dzieje się tak wraz z wprowadzeniem wskaźników efektywności w badaniach, ale wymaga to zmiany myślenia: postęp AI powinien być mierzony jako „jakość na jednostkę obliczeń”, a nie tylko jakość sama w sobie.
- Efekt skali / efekt odbicia: W zrównoważonym rozwoju istnieje zjawisko, w którym poprawa efektywności prowadzi do zwiększonego zużycia – znane jako efekt odbicia lub paradoks Jevonsa. AI może tego doświadczać. Ponieważ modele i sprzęt stają się coraz bardziej wydajne, wdrażanie AI staje się tańsze i łatwiejsze, co z kolei zwiększa ogólne zapotrzebowanie na moc obliczeniową. Na przykład, jeśli firma uczyni wnioskowanie AI 2× bardziej wydajnym, może po prostu podwoić liczbę funkcji opartych na AI w swoim produkcie (ponieważ każda z nich kosztuje teraz połowę tego, co wcześniej), niwelując oszczędności energii. Widzimy makroskalową wersję tego zjawiska w centrach danych: mimo wzrostu efektywności, całkowite zużycie energii w centrach danych stale rośnie, ponieważ nasze zapotrzebowanie na usługi cyfrowe (wiele zasilanych przez AI) rośnie jeszcze szybciej trellis.net datacenters.google. Oznacza to, że działania Green AI muszą iść w parze z odpowiedzialnym skalowaniem. Powstają trudne pytania, np.: czy powinniśmy wdrażać system AI w ogóle, jeśli jego korzyść społeczna nie uzasadnia jego kosztów węglowych? Ruch Green AI zachęca do zadawania pytania „Czy potrzebujemy ogromnego, głębokiego modelu do tego problemu, czy istnieje prostsza alternatywa?” greensoftware.foundation już na etapie projektowania. Oznacza to też, że zyski efektywności muszą stale wyprzedzać wzrost użycia, aby faktycznie ograniczać emisje. W tym kompromisie chodzi zasadniczo o balansowanie korzyści AI z kosztami środowiskowymi na poziomie społecznym – znalezienie punktu równowagi, w którym nie poświęcamy istotnych innowacji, ale też nie przesadzamy z niepotrzebnym wykorzystaniem mocy obliczeniowej.
- Przejrzystość i luki w danych: Innym wyzwaniem jest po prostu poznanie naszej aktualnej sytuacji pod względem wpływu AI na środowisko. Wielu twórców AI (zwłaszcza w przemyśle) było niechętnych do dzielenia się danymi na temat zużycia energii – ze względu na tajemnicę handlową lub obawę przed krytyką huggingface.co. Do niedawna niewiele publikacji lub ogłoszeń produktowych dotyczących AI wspominało w ogóle o śladzie węglowym. Ten brak przejrzystości utrudnia identyfikację największych nieefektywności oraz pociągnięcie organizacji do odpowiedzialności. Oznacza on także, że badacze nie mogą łatwo uczyć się na błędach czy sukcesach innych w zakresie ograniczania zużycia energii. Choć inicjatywy takie jak AI Energy Score i lepsze raportowanie próbują zlikwidować tę lukę, udział wszystkich głównych graczy nie jest jeszcze powszechny – na przykład w 2025 roku wiele czołowych laboratoriów AI nie opublikowało jeszcze metryk zużycia energii dla swoich najnowszych modeli huggingface.co. Sytuacja stopniowo się zmienia pod presją interesariuszy (klientów, pracowników, a nawet inwestorów pytających o wyniki ESG). Tu pojawia się dylemat: przewaga konkurencyjna kontra dobro wspólne: firmy obawiają się, że ujawnienie danych o efektywności może zdradzić szczegóły architektury modeli czy koszty, ale jest to kluczowe dla globalnego postępu. Przezwyciężenie tego wymaga budowania zaufania, a może udziału neutralnych audytorów, aby firmy mogły w poufny sposób dzielić się danymi na potrzeby branżowych benchmarków.
- Ekonomiczne i techniczne bariery: Wdrażanie rozwiązań Green AI często wiąże się z kosztami początkowymi lub złożonością techniczną. Na przykład zaprojektowanie dedykowanego, energooszczędnego chipu AI czy modernizacja centrum danych pod kątem chłodzenia cieczą to wysokie wydatki. Trenowanie modelu przy użyciu nowego, efektywnego algorytmu może wymagać więcej badań i eksperymentów (czas = pieniądz), w porównaniu do wykorzystania znanej, lecz „siłowej” techniki. Małe firmy i badacze z ograniczonymi zasobami mogą mieć trudność z inwestowaniem w efektywność, jeśli nie przynosi to natychmiastowych oszczędności. Istnieje także bariera wiedzy – eksperci zarówno od AI, jak i od optymalizacji energetycznej są dość rzadcy, więc organizacje muszą zatrudniać lub szkolić osoby o tym interdyscyplinarnym profilu. Po stronie infrastruktury dostęp do naprawdę zielonej energii 24/7 bywa wyzwaniem w niektórych regionach – firmy często muszą płacić więcej za energię odnawialną lub inwestować w magazyny energii. Te przeszkody sprawiają, że zrównoważony rozwój jawi się jako „luksus”, na który stać tylko najbogatszych gigantów technologicznych – co należy zmienić. Pocieszające jest to, że wiele zielonych inwestycji zwraca się na dłuższą metę – energooszczędne rozwiązania często przynoszą oszczędności na rachunkach za prąd, a ceny OZE spadają. Mimo to organizacje stoją przed klasycznym dylematem krótkoterminowe vs. długoterminowe korzyści: muszą być gotowe na pewien koszt początkowy (lub zaakceptować nieco niższą wydajność na starcie) w imię zrównoważenia i przyszłych oszczędności. Polityki takie jak opłaty za emisję CO2 czy normy efektywności mogłyby przechylić szalę, czyniąc zrównoważone wybory bardziej opłacalnymi ekonomicznie.
- Zakres wpływu i odpowiedzialności: Ślad środowiskowy AI obejmuje szeroki zakres – od wydobycia minerałów do produkcji chipów, przez wytwarzanie energii elektrycznej, aż po utylizację sprzętu. Zmierzenie się z tym wszystkim jest skomplikowane. Wyzwanie dla zwolenników Green AI polega na tym, aby nie przerzucać wpływu na inne obszary. Na przykład, jeśli sprawimy, że centra danych będą wolne od emisji dwutlenku węgla, ale jednocześnie znacznie zwiększymy produkcję sprzętu, możemy jedynie przenieść emisje do zakładów produkcyjnych i miejsc wydobycia surowców. Potrzebne jest podejście holistyczne, które wymaga jednak współpracy między branżami (elektronika, energetyka, informatyka) i nawet krajami. Żadne laboratorium ani firma AI nie jest w stanie kontrolować intensywności emisji dwutlenku węgla w całym łańcuchu dostaw. Powstają w ten sposób pytania o odpowiedzialność: czy firmy AI powinny być odpowiedzialne za emisje fabryk chipów w swoim łańcuchu dostaw? Wiele firm rozważa obecnie emisje Scope 3 (pośrednie emisje związane z łańcuchem dostaw i użytkowaniem produktów) i określa cele ich redukcji, co jest pozytywnym trendem trellis.net. Jednak wiarygodne wyliczenie i redukcja tych emisji wymaga współdzielenia danych między sektorami i wspólnych działań (na przykład przejście producentów chipów na energię odnawialną lub recykling elektroniki). Uzyskanie tak szerokiej koordynacji jest wyzwaniem. Istnieje tu dylemat priorytetów – czy najpierw zająć się „nisko wiszącymi owocami” (np. efektywnością operacyjną), czy poświęcić wysiłek trudniejszym, systemowym problemom jak dekarbonizacja łańcucha dostaw? Odpowiedź brzmi: ostatecznie musimy zrobić jedno i drugie, ale ustalanie priorytetów i kolejności tych działań to ciągłe wyzwanie.
Podsumowując, wdrożenie Green AI nie jest pozbawione trudności. Trzeba pokonać kompromisy techniczne, zmiany kulturowe i systemowe wyzwania. Dobrą wiadomością jest, że żadne z tych wyzwań nie jest nie do pokonania: społeczność AI jest kreatywna i współpracująca, a te same cechy mogą pomóc rozwiązać problem efektywności, tak jak rozwiązały wcześniejsze zagadki dotyczące wydajności. Kluczowe w rozwiązywaniu dylematów jest poszerzenie debaty: włączenie nie tylko inżynierów, ale także menedżerów produktów (by ograniczać przerost funkcji), decydentów (aby korygować bodźce), oraz społeczeństwa (by budować poparcie dla zrównoważonych technologii). Antycypując i otwarcie stawiając czoło tym wyzwaniom – w przejrzysty sposób przyznając się do niedociągnięć – ruch na rzecz Green AI może nadal zyskiwać na sile, nie dając się wykoleić przez niespodziewane trudności.
Przyszłość rozwoju zrównoważonej AI
Patrząc w przyszłość, dążenie do Green AI przyspieszy i stanie się integralną częścią rozwoju AI. Coraz więcej osób zgadza się, że zrównoważony rozwój dołączy do dokładności, sprawiedliwości i bezpieczeństwa jako jedno z podstawowych kryteriów oceny systemów AI. Na kilka trendów wskazuje przyszłość, w której innowacyjność w AI i odpowiedzialność wobec środowiska idą w parze:
- Integracja zasad Green AI: Możemy się spodziewać, że w ciągu kilku lat stanie się normą, iż prace badawcze z zakresu AI oraz premiery produktów będą zawierać informacje o zużyciu energii i emisji dwutlenku węgla. Tak jak dziś powszechnie raportuje się „wielkość modelu” czy „opóźnienie”, tak jutro standardową praktyką może być podawanie: „Model X osiągnął dokładność Y przy zużyciu Z kWh energii”. Taka przejrzystość będzie możliwa dzięki ulepszonym narzędziom – wyobraź sobie środowiska deweloperskie, które automatycznie generują ślad węglowy treningu twojego modelu. Gdy te metryki staną się standardem, będą one wpływać na decyzje projektowe już od samego początku. Inżynier AI w 2030 roku może zdecydować, nie realizować bardzo dużej architektury modelu, ponieważ szybka kalkulacja pokaże, że byłaby ona zbyt energochłonna, wybierając zamiast tego sprytną, wydajną metodę, która osiąga podobne rezultaty. Innymi słowy, świadomość energetyczna zostanie wbudowana w cykl rozwoju AI. Skupienie Green Software Foundation na ocenach cyklu życia i standaryzowanych metrykach toruje drogę do tego greensoftware.foundation greensoftware.foundation. Również w edukacji kolejne pokolenie praktyków AI prawdopodobnie będzie szkolone, by traktować optymalizację i zrównoważony rozwój jako umiejętności podstawowe, tak samo jak dziś uczą się o złożoności algorytmicznej.
Podsumowując, przyszłość AI zapowiada się na bardziej zieloną z założenia. Jeśli obecne trendy się utrzymają, zobaczymy systemy AI, które będą znacznie bardziej wydajne, zasilane czystą energią i wykorzystywane do rozwiązywania problemów klimatycznych. Istnieje realna nadzieja, że uda nam się oddzielić korzyści płynące z AI od jej kosztów węglowych, umożliwiając wykładnicze postępy zdolności AI przy jednoczesnym spłaszczeniu (a nawet obniżeniu) związanej z nimi emisji. Osiągnięcie tego będzie wymagało dalszego zaangażowania – innowacji technicznych, wspierających polityk, współpracy branżowej i poparcia społecznego. Ale jak pokazaliśmy, wiele tych elementów zaczyna się układać. Green AI przestaje być niszowym tematem, stając się nową normą w rozwoju AI. W erze mocy obliczeniowej redukcja emisji nie jest już ograniczeniem innowacyjności – to szansa na mądrzejsze innowacje. Przeplatając zrównoważony rozwój z rozwojem AI, dbamy, aby pogoń za inteligencją pozostawała w harmonii z planetą, która nas utrzymuje. Nadchodzące lata będą kluczowe, a jeśli się uda, przyszłe pokolenia mogą spojrzeć wstecz i zobaczyć Green AI jako jedną z wielkich transformacji obecnej epoki, w której technologia i troska o środowisko poszły ramię w ramię, by kształtować lepszy świat.
Źródła:
- Rapaka, R. (2024). Reducing the Carbon Footprint of AI: An Introduction to Green AI linkedin.com linkedin.com
- Kandemir, M. (2025). Dlaczego sztuczna inteligencja zużywa tyle energii — i co możemy z tym zrobić. Blog Penn State IEE iee.psu.edu iee.psu.edu
- Greenly Earth. Ukryty koszt sztucznej inteligencji. (2023) greenly.earth greenly.earth
- InfoQ (2025). Wzrost zużycia energii i wody przez modele SI oraz jak można to ograniczyć infoq.com infoq.com
- Green AI Institute – Biała Księga Polityczna (2024) greensoftware.foundation greensoftware.foundation
- Tony Blair Institute (2024). Zazielenianie SI: Agenda polityczna dla rewolucji SI i energetycznej institute.global institute.global
- Clancy, H. (2024). Dylemat Meta: Inwestuj miliardy w SI, ale znajdź sposoby na ograniczenie emisji. GreenBiz/Trellis trellis.net trellis.net
- Patterson, D., i in. (2025). Projektowanie zrównoważonej AI: wydajność TPU i emisje. Google Cloud Blog cloud.google.com cloud.google.com
- Sasha Luccioni i in. (2022). Szacowanie śladu węglowego BLOOM (model 176B). JMLR researchgate.net
- Sasha Luccioni & Boris Gamazaychikov (2025). Modele AI ukrywają swój ślad energetyczny? Oto, co możesz zrobić. (Blog Hugging Face) huggingface.co huggingface.co
- Schwartz i in. (2020). Zielona AI. Communications of the ACM cacm.acm.org
- Google Data Centers – strona o zrównoważonym rozwoju (2023) datacenters.google datacenters.google
- Sundar Pichai (2020). Nasza trzecia dekada działań klimatycznych: urzeczywistnianie przyszłości wolnej od emisji dwutlenku węgla. Google Blog blog.google blog.google
- Microsoft CSR – Raport o zrównoważonym rozwoju (2023) microsoft.com
- (Dodatkowe odniesienia w tekście z IEA, ITU itd. są cytowane poprzez powyższe źródła.)
