คุ้มไหม? ถ้าโลกกำลังแลก “ทรัพยากร” เพื่อความฉลาดของ AI

กระแส AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็วไม่ได้มีแค่โอกาสทางธุรกิจเท่านั้น แต่ยังทำให้เกิดคำถามสำคัญเรื่อง “ต้นทุนที่ซ่อนอยู่” โดยเฉพาะการใช้พลังงานและน้ำของศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่

ประเด็นร้อนการเติบโตของ AI ที่กินพลังงานเกินคุ้ม?

ม.เคมบริดจ์ พบว่า ศูนย์ข้อมูล AI ขนาดใหญ่ปล่อยความร้อนสูงทันทีที่เริ่มเดินเครื่อง จนทำให้พื้นที่รอบข้างกลายเป็น “เกาะความร้อน” (Heat Islands) ซึ่งเกิดจากความร้อนสะสมที่ปล่อยออกมาจากเซิร์ฟเวอร์กว่าพันเครื่อง และระบบทำความเย็น

นอกจากนี้ ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ ก็ได้วิเคราะห์ข้อมูลเซนเซอร์วัดอุณหภูมิระยะไกลตลอด 20 ปีที่ผ่านมา เทียบกับศูนย์ข้อมูลไฮเปอร์สเกลกว่า 6,000 แห่งทั่วโลก พร้อมตัดปัจจัยรบกวนอย่างภาวะโลกร้อนและความร้อนจากเมืองใหญ่ออกไปซึ่งก็พบว่าอุณหภูมิจะสูงขึ้นได้มากถึง 9 องศาเซลเซียส ที่อาจกระทบผู้คนกว่า 340 ล้านคนทั่วโลก ท่ามกลางวิกฤตโลกร้อนที่รุนแรงขึ้น

จากความกังวลของนักลงทุน ส่งต่อแรงกดดันสู่ Big Tech

การใช้พลังงานที่เพิ่มขึ้นของบริษัทเทคอย่าง Amazon, Microsoft และ Google เริ่มถูกจับตาจากนักลงทุนนรายใหญ่ เช่น BlackRock, Vanguard และกองทุนเชิงรุกอย่าง Engine No. 1 และย้ำว่าต้องการให้บริษัทต้องเปิดเผยข้อมูลและแสดงแผนรับมือที่จริงจังมากขึ้น

เพราะมองว่าความเสี่ยงเรื่องพลังงาน น้ำ และข้อจำกัดของโครงสร้างพื้นฐาน ไม่ใช่แค่เรื่องสิ่งแวดล้อม แต่เป็นความเสี่ยงโดยตรงต่อมูลค่าธุรกิจระยะยาว หากบริหารจัดการได้ไม่ดี ก็อาจกระทบทั้งความเชื่อมั่นของการลงทุน และการเติบโตในอนาคตได้

นักวิเคราะห์ด้านพลังงานมองเรื่องนี้อย่างไร?

IEA เคยออกมาเตือนว่า ความต้องการใช้พลังงานที่เพิ่มขึ้นในช่วงปี 2025-2030 อาจรุนแรงจนเทียบได้กับการต้องเพิ่มกำลังผลิตไฟฟ้าจากถ่านหินเป็น 2 เท่า ขณะที่ Goldman Sachs ก็เคยประเมินว่าถ้าปล่อยไว้โดยไร้การควบคุม ต้นทุนที่เกิดขึ้นอาจสูงถึง 50,000 ล้านดอลลาร์ต่อปี

ซึ่งก็มีคำแนะนำจากนักวิเคราะห์บางส่วนไม่ว่าจะเป็น

การนำความร้อนกลับมาใช้ โดยระบบทำความร้อนนั้น ชุมชนสามารถดึงความร้อนส่วนเกินกลับมาใช้ได้ถึง 90% อย่างกรณีในสวีเดนที่ให้บริการบ้านมากกว่า 100,000 หลัง

การเพิ่มประสิทธิภาพของเทคโนโลยี อย่าง NVIDIA เองก็ได้พูดถึงการใช้ Data Processing Units หรือ DPU ที่ช่วยลดการใช้พลังงานได้ประมาณ 30% จากการโอนย้ายงานด้านเครือข่ายและโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญออกจาก CPU ซึ่งมีประสิทธิภาพการใช้พลังงานต่ำกว่า พูดง่าย ๆ คือ จะทำให้ระบบประมวลผลภาพรวมนั้นใช้พลังงานมีประสิทธิภาพขึ้น ส่งผลให้ความร้อนของเซิร์ฟเวอร์ในดาต้าเซ็นเตอร์ลดลง แปลว่าการระบายความร้อนก็จะน้อยลงตามมาด้วย

การส่งเสริมนโยบายที่รัดกุม อย่างการบังคับตรวจสอบการใช้ทรัพยากรตามข้อกำหนดของสหภาพยุโรป และการใช้เตาปฏิกรณ์นิวเคลียร์ขนาดเล็ก (SMRs) เป็นพลังงานฐาน โดยตั้งใกล้ศูนย์ข้อมูล

สรุปง่าย ๆ คือเราคงปฏิเสธไม่ได้ว่า AI และเทคโนโลยีที่โตขึ้น อาจต้องแลกมากับการใช้ทรัพยากรเพิ่มกว่าเดิม และคงเป็นเรื่องยากที่จะหยุดการพัฒนาเหล่านี้

แต่สิ่งสำคัญ คือ เราจะหาทางออกที่สมดุลทั้งต่อการใช้ทรัพยากรอย่างคุ้มค่า และไม่ลืมหาวิธีสร้างขึ้นใหม่ ว่าต้องทำอย่างไรเพื่อทดแทนพลังงานที่เสียไป โดยไม่ปล่อยให้เป็นแค่การใช้แล้วหมดไปอย่างเดียวเหมือนที่ผ่านมา