Energetski i vodni otisak umjetne inteligencije: Liderstvo u eri novih izazova

Autori: Tali Režun & Dražen Kapusta (Cotrugli Business School)

Generativna umjetna inteligencija (AI) ušla je u gotovo sve segmente poslovanja – od razvoja novih proizvoda, preko optimizacije procesa do interakcije s korisnicima. No, iza blještavih mogućnosti i transformacijskog potencijala krije se ozbiljna infrastruktura čiji ekološki trošak postaje sve vidljiviji. Pitanje nije više samo što AI može učiniti za nas, već i koliko nas njegovo korištenje košta promatrano kroz konzumaciju električne energije i vode.

Ekološka cijena digitalne revolucije

Trening velikih jezičnih modela (LLM) i njihovo kasnije korištenje zahtijevaju goleme količine električne energije. Primjerice, treniranje jednog od vodećih modela troši električne energije koliko i prosječno američko kućanstvo kroz više od 120 godina. Čak i sama svakodnevna upotreba nije zanemariva: svaka generirana upitno-odgovorna interakcija može imati energetski trošak usporediv s punjenjem pametnog telefona. Kada se to pomnoži s milijardama upita koje AI sustavi svakodnevno obrađuju, jasno je zašto globalni energetski otisak generativne AI postaje zabrinjavajući.

Osim struje, kritična komponenta je i voda – potrebna za hlađenje podatkovnih centara u kojima ti modeli „žive“. Procjenjuje se da su američki i azijski AI centri u protekloj godini trošili milijune litara vode mjesečno, što već izaziva napetosti u regijama pogođenim sušom.

Europa između inovacija i održivosti

Dok SAD i Kina vode utrku u razvoju sve većih AI modela, Europa pokušava uskladiti dva suprotstavljena cilja: zadržati konkurentnost i osigurati ekološku održivost. Novi regulatorni okviri, poput EU AI Acta, otvaraju prostor da europske kompanije i institucije postanu lideri u odgovornom korištenju AI-ja. To znači ulaganje u centre podataka koji koriste obnovljive izvore energije, napredne sustave hlađenja te optimizirane modele koji nisu nužno „najveći“, ali mogu biti najefikasniji.

Menadžerska dilema: snaga ili odgovornost?

Za poslovne lidere generativna AI postaje dvosjekli mač. S jedne strane nudi eksponencijalni rast produktivnosti i kreativnosti, a s druge strane stvara skriveni trošak u obliku energetskog i vodnog otiska. Upravo tu dolazi do izražaja koncept vanguard leadershipa – liderstva koje kombinira tehnološku agilnost s odgovornošću prema društvu i okolišu.

Takav lider mora biti svjestan da odluka o uvođenju AI rješenja nije samo IT pitanje, već i strateška odluka koja uključuje ekološke, reputacijske i financijske posljedice. Primjerice, kompanija koja koristi AI modele trenirane u podatkovnim centrima pokretanim ugljenom može se suočiti s ozbiljnim kritikama dioničara i potrošača.

Preporuke za budućnost

1. Transparentnost – zahtijevati od AI dobavljača jasne podatke o potrošnji energije i vode.
2. Efikasnost – birati modele optimizirane za konkretne zadatke umjesto uvijek većih sustava.
3. Održiva infrastruktura – ulagati u podatkovne centre koji koriste obnovljive izvore i recikliranje vode.

Generativna umjetna inteligencija donosi revolucionarne mogućnosti, ali i izazove koji nadilaze tehnologiju. Lideri budućnosti neće se vrednovati samo po tome koliko su brzo uveli AI u svoje organizacije, već i po tome kako su uravnotežili inovacije s održivošću. Energetski i vodni otisak AI-ja postaje nova metrika poslovne odgovornosti – i oni koji to na vrijeme prepoznaju, imat će stvarnu prednost u nadolazećem desetljeću.