Antrenarea unui singur model de inteligență artificială poate consuma la fel de multă energie cât o casă obișnuită în 100 de ani.

Cercetătorii de la University of Massachusetts Amherst au publicat în 2019 un studiu de referință care a analizat amprenta de carbon a modelelor mari de procesare a limbajului natural. Aceștia au descoperit că procesul de antrenare poate emite peste 280.000 de kilograme de dioxid de carbon, de cinci ori mai mult decât emisiile medii ale unei mașini pe întreaga sa durată de viață.Modelul GPT-3 dezvoltat de OpenAI în 2020 a necesitat o putere de calcul imensă, utilizând aproximativ 1.287 MWh de electricitate. Prin comparație, o gospodărie medie din Uniunea Europeană consumă anual aproximativ 3,5 - 4 MWh, ceea ce confirmă că un singur ciclu de antrenare depășește consumul unei case pe parcursul unui secol.Consumul ridicat provine din utilizarea intensivă a unităților de procesare grafică (GPU), cum ar fi NVIDIA V100 sau A100, care funcționează la capacitate maximă pentru a procesa miliarde de parametri. Pe lângă energia necesară pentru calcul, centrele de date folosesc cantități masive de apă și electricitate pentru sistemele de răcire, deoarece serverele generează temperaturi extreme.În prezent, marii jucători din tehnologie precum Google și Microsoft investesc în tehnologii de răcire lichidă și în localizarea centrelor de date în regiuni reci sau lângă surse de energie regenerabilă. Această tranziție este esențială, având în vedere că modelele noi, precum GPT-4, sunt de zeci de ori mai mari și mai solicitante decât predecesorii lor.