L'IA a été intégrée dans presque tout ce que nous faisons. De la recherche Google à la conversation avec un aide sur le site Web d'un détaillant, l'artificielle de l'intelligence est la technologie la plus récente et la plus grande de ces dernières années. Pourtant, beaucoup de gens ne savent pas ce qui le fait fonctionner: l'eau.
L'eau couvre environ 71% de la Terre. De cela, 96,5% proviennent des océans, avec de l'eau douce (des lacs, des rivières, etc.) représentant les 3,5% restants. Cependant, comme nous le savons tous, l'eau est vitale pour chaque partie de notre vie; Il n'est donc pas surprenant qu'il y ait actuellement une pénurie d'eau. Nous savons pourquoi nous Besoin d'eau, mais pourquoi l'IA?
Les centres de données sont les maisons des modèles d'intelligence artificielle. Ils accueillent des centaines – souvent même des milliers – de serveurs utilisés pour former et héberger des modèles d'IA. Vous savez comment votre téléphone se réchauffe lorsque vous faites défiler trop longtemps? La même chose arrive à ces superordinateurs, nécessitant des tours de refroidissement pour empêcher ces systèmes chers de surchauffer et de devenir inutiles.
Pour lutter contre la surchauffe, les centres de données utilisent souvent une variété de systèmes, comme:
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Refroidisseurs
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Échangeurs de chaleur
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Condenseurs
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Unités de gestionnaire d'air de la salle informatique (CRAH)
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Tours de refroidissement
Comme beaucoup de ces appareils, les tours de refroidissement peuvent être familières à certaines personnes dans notre domaine, car elles sont également utilisées dans les processus industriels et les systèmes de CVC en utilisant les mêmes principes de refroidissement par évaporation. Il «boit» l'eau (ou, plus précisément, il est pompé à travers la tour de refroidissement), puis la chaleur est transférée de l'eau dans l'air. Ensuite, l'eau refroidie revient à un refroidisseur pour maintenir les basses températures. Cependant, environ 80% de l'eau utilisée dans le processus de refroidissement s'évapore simplement.
Actuellement aux États-Unis, il y a environ 5 426 centres de données. Selon Forbes, bon nombre de ces centres de données sont situés dans des régions stressées par l'eau. L'Arizona, par exemple, est devenue un emplacement populaire pour les centres de données, avec 162 installations actuellement situées. Dans cette zone frappée par la sécheresse, l'impact que ces centres ont sur l'environnement ne font que commencer: une étude récente a révélé qu'au cours des six prochaines années à Phoenix, l'eau utilisée par les centres de données passerait de 385 millions de gallons par an à 3,7 milliards par an – une augmentation qui approche rapidement de 900%.
Dans une autre ville de l'Arizona, Mesa, Google prévoit de construire un centre de données de 750 000 pieds carrés, où la moitié de son eau proviendra du fleuve Colorado. Le responsable de Mesa, alors qu'ils restent convaincus qu'il n'y aura pas de pénurie, a constamment rappelé aux résidents de conserver leur consommation d'eau.
Une innovation précoce – incroyablement – qui nécessite également une quantité stupéfiante d'eau? Agriculture. La capacité de l'humanité à cultiver des aliments à grande échelle a remodelé la civilisation, mais elle nous a également enfermés dans l'une des pratiques les plus intensives de l'eau de l'histoire. Maintenant, l'agriculture se retrouve à partager ce titre avec un concurrent inattendu: l'intelligence artificielle.
Les agriculteurs, comme le reste de l'Amérique, sont aux prises avec l'aggravation de la pénurie d'eau. Les systèmes d'irrigation, les choix de cultures et les conditions météorologiques changeants ont longtemps obligé l'industrie à s'adapter. Des décennies de recherche et d'investissement ont motivé des techniques plus efficaces, de l'irrigation goutte à goutte aux cultures résistantes à la sécheresse, bien que le défi d'équilibrer la production et la durabilité reste immense.
En revanche, l'empreinte de l'eau d'Ai en est encore à ses balbutiements – mais poussant à une vitesse vertigineuse. Les centres de données, qui forment l'épine dorsale de l'IA, ont d'abord été conceptualisés au milieu du 20e siècle. Pourtant, ce n'est qu'au cours des deux dernières décennies, ils ont connu une croissance aussi rapide: devenant de grandes installations à forte intensité de ressources consommant des quantités massives d'électricité mais de l'eau pour le refroidissement. L'élévation de l'IA générative au cours des dernières années n'a fait qu'accélérer cette demande.
Alors que l'agriculture et l'IA peuvent sembler des mondes séparés, leur dépendance commune à l'eau signifie qu'elles sont en désaccord. Les deux industries sont des consommateurs massifs de cette ressource finie, mais leur avenir est lié. La «bataille» entre eux ne peut pas être gagné isolément; La coopération et l'innovation seront essentielles.
La question est donc de savoir comment. La croissance rapide de l'IA a laissé des stratégies de durabilité qui luttent pour suivre le rythme. Une poignée d'installations expérimentent des sources alternatives telles que l'eau de gris, les eaux souterraines, l'eau de mer ou même la production d'eau à partir de processus industriels. Pourtant, ces efforts ne représentent actuellement qu'une petite fraction d'utilisation globale. Pendant ce temps, le contrôle public monte et que les défenseurs de la durabilité font pression sur les géants de la technologie pour reconnaître – et réduire – leur impact environnemental.
Certains des plus grands noms de la technologie font déjà des engagements. Selon Forbes, des entreprises comme Microsoft, Google et Meta se sont engagées à reconstituer plus d'eau qu'elles ne le consomment d'ici 2030 grâce à divers projets de restauration écologique. La question de savoir si ces promesses ambitieuses peuvent se traduire par des résultats mesurables restent incertains.
Ce qui est clair, cependant, c'est que l'IA avance à un rythme qui dépasse les modèles actuels de gestion des ressources. Tout comme l'agriculture a passé des siècles à affiner son approche de l'intendance de l'eau, l'infrastructure de soutien de l'IA doit subir une évolution similaire – seulement cette fois, sur une chronologie beaucoup plus accélérée. Si la société doit équilibrer la sécurité alimentaire avec les progrès technologiques, les innovations dans l'utilisation de l'eau et la collaboration croisée de l'industrie devront se déplacer aussi vite que les algorithmes qui conduisent l'IA lui-même.