carbon crane

Felkerested az AI weboldalát? Máris ekkora karbonlábnyomot generáltál!

Dátum: 2025. 02. 26 09:05

A mesterséges intelligencia szinte berobbant az életünkbe és elárasztotta a legtöbb iparágat, munkahelyet, de még a munkán kívüli életünket is. Gondoljunk csak az új instagram filterekre, az AI influenszerekre vagy a ChatGPT-re, amire egyre többen beszélgetőtársként vagy akár pszichológusként is tekintenek. Ugyanakkor sokszor elfelejtjük, hogy a digitális jelenlétnek és az AI eszközöknek mind megvan a maga környezeti lábnyoma, hiszen energiaigényes szervereken futnak, amelyeknek a működése jelentős karbonkibocsátással jár. A Carbon.Crane magyar startup, ami a Bureau Veritas által validált mérési és analitikai megoldásával segíti a weboldalak CO2e mérését, optimalizálását és folyamatos monitorozását egy átfogó kutatást készített arról, hogy mennyi kibocsátással és energiafogyasztással jár már csak az is, ha felkeressük a legnépszerűbb AI eszközök weboldalait¹. Valamint arról, hogy mennyivel tudnánk csökkenteni ezt a környezeti lábnyomot.

A három legkörnyezetszennyezőbb AI eszköz:

OpenAI: A legtöbbet használt AI eszköz az OpenAI által fejlesztett ChatGPT, amely évente több, mint 168 milliárd oldalletöltéssel operál. Ez összesen évente 44 millió kilogramm CO2e kibocsátást eredményez, amit ha az energiaigény oldaláról vizsgálunk, akkor több, mint 68 ezer átlagos négyfős magyar háztartás éves energiafogyasztásának megfelelő villamosenergiát használ fel. Ehhez képest a nemrég piacra lépett kínai versenytárs, a Deepseek, “csupán” 14 milliárd éves oldalletöltéssel 2,3 millió kilogramm CO2e kibocsátást eredményez évente. Ami, ha arányaiban nézzük, határozottan kisebb egy oldalletöltésre jutó környezetterhelést jelent.

Deepl: A Deepl egy viszonylag régóta a köztudatban levő fordító platform, amely az utóbbi időben integrált számos AI megoldást a termékébe. Többek között ezek a változások a második helyre emelték, ami számokban kifejezve éves szinten  22,6 milliárd oldalletöltést és 12 millió kilogramm CO2e kibocsátást jelent. Energiaigénye pedig nagyjából megfelel Szombathely éves lakossági energiafogyasztásának.

Midjourney: A Midjourney generatív mesterséges intelligencia, amely a felhasználó által leírt szavakból, úgynevezett promptokból állít elő képeket, hasonlóan mint az OpenAI féle DALL-E és a Stable Diffusion. A cég három év alatt elért oda, hogy évente  több, mint 5 milliárd oldalletöltést bonyolít le, ami 9 millió kilogramm CO2e kibocsátással terheli a környezetet. Ez ha az energiaigény oldaláról vizsgáljuk, akkor több, mint 14 ezer négyfős magyar háztartás éves energiafogyasztásának megfelelő villamosenergiát használ fel.

A megvizsgált AI eszközök között szerepel még a Perplexity (AI keresőmotor), a Copilot (AI chatbot), a Consensus (keresőmotor), a (mostanra már a Laylai.ai-ba beolvadt) Roam Around (AI utazásszervező), a Gemini (chatbot), a Claude (chatbot) és az Ideogram (AI kép és videógeneráló) is. Ezek a megoldások együttesen 1,9 milliárd havi oldalletöltést generálnak, és havonta közel 1,5 millió kilogramm CO2e kibocsátással járnak karbonkibocsátású.

„Jól látszik, hogy a mesterséges intelligencia már az életünk része lett, és ez csak fokozódni fog. Tisztában kell azonban lenni vele, hogy a kényelemnek és a gyorsaságnak ára van. Az MI elképesztő mennyiségű energiaigénye ráadásul jelen állás szerint nem oldható meg csak zöld energiával, és akkor még nem beszéltünk a vízfelhasználásról. Bár ígéretes kezdeményezéseket láthatunk a rendszerek racionalizálására, az eszközök optimalizálására, még mindig nem látszik, hogyan lehet majd a mellékhatásokat kordában tartani. Ugyanakkor néha az az érzésem, hogy túlhasználjuk ezt az eszközt. Mi kifejezetten figyelünk például arra is, hogy olyan területeken vegyünk csak igénybe MI-t, ahol érdemben jobb, hatékonyabb működést tudunk elérni a segítségével.” – mondta Huszics György, a Carbon.Crane társalapítója.

 

Nem veszett el minden, lehetne csökkenteni

Ahogy az egész digitális világunk, úgy az AI eszközök karbonkibocsátása is jelentősen csökkenthető lenne megfelelő optimalizációval. Ezek közé tartoznak a hatékonyabb, megújuló energiával működő adatközpontok, a felhő alapú megoldások, illetve az optimalizált AI-modellek és az algoritmusok. De ide tartozik a weboldalakon található képek, vizuális elemek optimalizálása is. A Carbon.Crane kutatásában az utóbbit vizsgálták meg közelebbről, egyedülálló technológiájuk segítségével. A mérések szerint a megvizsgált tíz AI eszköz használatához kapcsolódó karbonlábnyom megjelenítéshez tartozó részén – magát a promptolási felületén – összesen közel 7,5 millió kilogramm CO2e kibocsátás csökkenés lenne elérhető évente csupán a képek optimalizációjával. Nem meglepő, hogy e téren a képgeneráló eszközök állnak az élen, melyeknek átlagosan 58%-al lehetne csökkenteni az energiafogyasztását és a CO2e kibocsátását. A Midjourney esetében több, mint 7000 háztartás éves energiafogyasztásának megfelelő mennyiségről, míg az Ideogramnál ennek nagyságrendileg a feléről beszélhetünk. Ezen képgeneráló eszközök használata az előrejelzések szerint többszörösére fog nőni, így kiemelten fontos, hogy időben gondoskodva optimalizációjukról, ez minél kisebb terhet jelentsen a környezet számára.

A mesterséges intelligencia eszközök velünk maradnak, és ezáltal az energiaigényük is. Habár a ChatGPT a kezdeti népszerűsége miatt a figyelem középpontjába került, más AI-eszközök is egyre jobban hozzájárulnak a növekvő környezetszennyezéshez. Ezeknek az eszközöknek a tudatos fejlesztése elengedhetetlen ahhoz, hogy csökkenteni tudjuk a digitális jelenlétünk energiaigényét. A csökkentés pedig nemcsak a környezetünknek kedvez, hanem a gazdaságnak is, hiszen minél kevesebb egy technológia energiaigénye, annál gazdaságosabb a működtetése is.

 

Miből származik az AI karbonkibocsátása?

Az AI-eszközök CO2e kibocsátása elsősorban három kulcsfontosságú területről származik: a modellképzés, az inferencia (következtetés levonása) és az infrastruktúra. A nagyméretű AI-modellek, például az OpenAI GPT-4 modelljének képzése hatalmas számítási teljesítményt igényel, ami több tízezer megawattóra (MWh) villamos energiát fogyaszt. A betanítás után a mesterséges intelligencia modellek a használat során továbbra is energiát fogyasztanak, mivel minden egyes felhasználói prompt (lekérdezés) számítást igényel. Emellett a mesterséges intelligenciát támogató infrastruktúra – például a felhőalapú számítástechnikai szolgáltatások, adatközpontok és adatátviteli hálózatok – tovább növelik az energiafogyasztást és ezáltal a kibocsátást is. A feltörekvőben lévő „zöld mesterséges intelligencia” kialakulásának célja e hatások mérséklése a modell méretének optimalizálásával, a hardveres háttér energiahatékonyságának javításával és a megújuló energiaforrásoknak a mesterséges intelligencia működésébe történő integrálásával.

 

A Carbon.Crane története

A Carbon.Crane egy magyar startup, amely világszinten egyedi megoldást kínál a digitális karbonlábnyom csökkentésére és az energiahatékonyság javítására. A Bureau Veritas által validált módszertan segítségével a vállalat képes részletesen mérni és optimalizálni weboldalak, e-mailek és egyéb digitális felületek karbonkibocsátását, anélkül hogy rontaná a felhasználói élményt. Az alapítók célja, hogy a karbontudatosságot a vállalati döntéshozatal szerves részévé tegyék, miközben az optimalizáció révén a cégek csökkenthetik energiaköltségeiket, javulhat a weboldalt látogatók felhasználói élménye és még a kereséseknél is előbbre sorolódhat az adott oldal. Az innovatív technológia az ISO 14 064 által előírt pontosságú adatokat biztosít, ennek köszönhetően precíz adatokat biztosít a vállalatok ESG jelentéseihez, ráadásul képes reálisan, üzleti kompromisszumok nélkül elérhető csökkentési potenciál kimutatására alkalmas, ami azt jelenti, hogy megvalósítható tervek vállalását támogatja. Ez két olyan fontos tulajdonság, amely pontos adatszolgáltatást és reális vállalásokat garantál a Carbon.Crane ügyfelei számára, a greenwashing kockázata nélkül. Az indulás óta több mint 2 millió URL mérést és 20 millió e-mail vizsgálatát végeztek el, olyan ügyfeleknek, mint az E.ON, Mastercard, SPAR és MBH. A startupba 2024-ben pedig a STRT Holding is befektetett, mely egy újabb növekedési potenciált jelent a cégnek. 2024-ben elnyerték a MediaSpace Global Changemakers’ Awards Sustainability & Effectiveness Silver díját.

A cég 2024-ben elindította a CarbonClass nevű kezdeményezését, amelynek keretein belül az érdeklődő egyetemisták ingyenesen tanulhatnak a digitális karbonlábnyomról, a témával foglalkozó gyakorló szakemberektől. Az immár országosan, több neves egyetemen elérhető workshopról nagy elismeréssel nyilatkoztak mind a hallgatók, mind az oktatók, amit talán a résztvevők 100%-os ajánlási mutatója érzékeltet legjobban.

 

Források:

¹: Az oldalletöltések számát a Similarweb 2025. januári adatai alapján számoltuk át éves forgalomra a tanulmányban.