Gombamód szaporodnának a világon az új adatközpontok, amelyek a mesterséges intelligenciát szolgálják ki, ám az ezt építő cégek komoly ellenállásba ütköztek. Függetlenül attól, hogy hol képzelnék el annak megépítését a vállalatok, a legtöbb esetben a helyeik erős ellenállásával találják szembe magukat.A legerősebben az Egyesült Államokban figyelhető meg ez a trend, az ok pedig egyszerű: senki sem akar a klímaváltozás közepén egy olyan létesítményt a közelében tudni, ami csak úgy falja az energiát. Az elektromos áram gigantikus méretű felhasználása mellett az sem túl szimpatikus a helyieknek, hogy ezek a rendszerek jelentős mennyiségű vizet használnak el ahhoz, hogy hűteni tudják a számítást végző processzorokat. https://hvg.hu/tudomany/20260813_legolcsobb-adatkozpont-hutesi-modszer-aiEzzel kapcsolatban Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója tett néhány érdekes kijelentést nemrég.Altman Alex Heath podcastjában, a Sources Podcastban beszélt arról, hogy szerinte a mesterséges intelligencia egyáltalán nem vízigényes. Mint mondta, összesen 38 000 ChatGPT-lekérdezés használ el annyi vizet, mint amennyit egyetlen mandula megtermelése igényel Kaliforniában.Altman mindezt arra reagálva jelentette ki, hogy a ChatGPT használatával kapcsolatban merült fel, hogy egyetlen lekérdezés annyi vizet igényel, mintha valaki hat órán át folyatná a zuhanyban a vizet. Az OpenAI vezérigazgatója ugyanakkor hozzátette: az általa közölt 38 ezres szám nem egy pontos adat. https://www.youtube.com/watch?v=VeizK1M7V7EMegjegyezte, hogy a régebbi adatközpontok valóban párologtatták a vizet, a modernek azonban már nem teszik ezt. Szerinte egyetlen nagy adatközpont nagyjából annyi vizet használ el, mint egy irodaház.A Tom's Hardware ugyanakkor megjegyezte, hogy a tudományos vizsgálatok szerint egyetlen szem mandula megtermesztéséhez 1 gallon (3,785 liter) vízre van szükség, miközben Altman saját korábbi nyilatkozata szerint egy ChatGPT-lekérdezés 1–50 ml vizet használ el a régebbi, párologtató technológiák alkalmazásával. Ez 0,0002 – 0,013 gallon vizet jelent. Mindezek alapján Altman becslése kevésbé helytálló: a 38 ezer lekérdezés helyett sokkal inkább 75 - 5500 közötti lekérdezésszám használ el annyi vizet, mint egyetlen szem mandula megtermesztése Kaliforniában.Ugyanakkor a lap szerint a modellek betanítása sokkal vízigényesebb feladat. A régebbi adatközpontok esetében a GPT-3 betanításához 185 000 gallon vízre van szükség, ami nagyjából 700 ezer liternek felel meg.Az is tény, hogy az Egyesült Államok Georgia államában található egyik adatközpont 15 hónap alatt 29 millió gallon – 109,7 millió liter – vizet fogyasztott el, míg egy másik, Morgan megyében található adatközpont miatt a szomszédos település vize zavarossá vált.Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.