Zatímco technologické firmy pokračují v zavádění svých nejnovějších systémů umělé inteligence (AI), v pozadí se hromadí hora staré elektroniky. Odborníci upozorňují, že kvůli častým hardwarovým obměnám a obtížně recyklovatelným součástkám tato technologie urychluje světovou krizi odpadu.
Elektronický odpad, neboli elektroodpad, patří podle Světové zdravotnické organizace k nejrychleji rostoucím tokům tuhého odpadu na světě. Od roku 2010 – roku, kdy byl uveden na trh iPad společnosti Apple – lidstvo nepřetržitě produkuje stále větší objemy elektroodpadu.
Zpráva OSN Global E-waste Monitor zaznamenala, že v roce 2022 bylo vyprodukováno 62 milionů tun elektroodpadu, což představuje nárůst o 82 procent oproti roku 2010. Pro ilustraci zpráva uvádí, že takové množství by zaplnilo více než 1,5 milionu popelářských vozů – zhruba tolik, aby vytvořily souvislý řetězec kolem rovníku.
Výzkumníci očekávají, že toto číslo vzroste o dalších 32 procent a do roku 2030 dosáhne 82 milionů tun.
Generativní umělá inteligence – technologie využívající velké jazykové modely (LLM), jako jsou Claude a ChatGPT – nyní už také přispívá k rostoucímu objemu vyřazené elektroniky.
Podle studie z roku 2024 publikované v časopise Nature Computational Science by komponenty související s AI mohly do roku 2030 tvořit až 5 milionů tun dodatečného elektroodpadu.
Méně konzervativní odhady navíc naznačují, že množství elektroodpadu spojeného s AI bude pravděpodobně ještě vyšší, a to vzhledem k rychlému tempu rozšiřování velkých jazykových modelů.
„Ve scénáři, kdy se rozšíření LLM zrychlí k horní hranici očekávání, by objem elektroodpadu z LLM mohl vystoupat na ohromujících 16,1 milionu dodatečných tun,“ uvedla nadace pro digitální řešení, Reset, ve své květnové zprávě.
Zástupci odvětví upozorňují, že rozsah elektroodpadu souvisejícího s AI přesahuje samotný problém narůstajícího množství odpadu. Jde o horu odpadu naplněnou nebezpečnými součástmi, jako jsou toxické chemikálie a průmyslová rozpouštědla.
„Příspěvek umělé inteligence ke krizi elektroodpadu nespočívá pouze v rychlé obměně hardwaru, ale také v systémových neefektivitách návrhu, které je nutné řešit,“ řekl pro deník Epoch Times Gaurav Shah, řídící partner společnosti Trident Renewables.
Shah pracoval s investicemi do obnovitelných zdrojů energie, odpadového hospodářství a cirkulární ekonomiky napříč Spojenými státy. Z jeho pohledu má umělá inteligence před sebou z hlediska environmentální udržitelnosti ještě dlouhou cestu.
V současnosti většina elektroodpadu stále končí na skládkách. Podle analýzy OSN z roku 2022 byla globálně recyklována méně než čtvrtina tohoto elektroodpadu. Evropa, která má nejvyšší míru doložené recyklace elektroodpadu, přesto znovu získala méně než polovinu svého celkově nahromaděného množství, uvádí analýza.
„Rychlá zastarávání GPU [grafických procesorů] a TPU [tensorových procesorů] odráží hlubší vadu v tom, jak ekosystém umělé inteligence měří pokrok,“ sdílí Shah.
„Výkon na watt nahradil výkon v průběhu celého životního cyklu jako optimalizační metriku,“ doplňuje. „Právě zde začínají skutečné environmentální náklady.“
Rychlá obměna
Taras Demkovych, spoluzakladatel společnosti Forbytes, říká, že rychlá obměna hardwaru je „přímým přispěvatelem“ k problému elektroodpadu, zejména u datových center provozujících rozsáhlé modely umělé inteligence.
„Správa životního cyklu hardwaru je často opomíjena, což problém elektroodpadu dále zhoršuje,“ podotýká pro Epoch Times.
Ve své práci o integraci systémů umělé inteligence Demkovych upozornil, že časté modernizace vytvářejí přebytečné vybavení, které je pouze zřídka efektivně opět využíváno. Kvůli složitosti hardwarových komponent AI je jejich rozebrání pro opětovné použití vážnou výzvou.
„Pokročilý hardware pro umělou inteligenci je obtížné demontovat kvůli vícevrstvým deskám. Mnohá zařízení jsou navržena s důrazem na kompaktnost, nikoli na recyklaci. Složitost vede k vyšším nákladům na likvidaci a nižší míře recyklace,“ vysvětluje.
Zátěže spojené s AI podle Shaha závisí na stále se rozšiřujícím souboru technologií, které podporují jejich fungování. Patří sem fyzické komponenty, software a programovací jazyky, stejně jako datová centra a servery. Datová centra jsou například klíčovou součástí výpočetní infrastruktury umělé inteligence. Ve Spojených státech jejich počet roste exponenciálním tempem.
„Tyto komponenty se stávají zastaralými během 18 až 24 měsíců, jak se modely stávají náročnějšími a dodavatelé uvádějí efektivnější hardware, což vede datová centra a podniky k hromadnému vyřazování zařízení,“ sdělil pro Epoch Times odborník na umělou inteligenci Darshan Mehta.
Mehta v současnosti pracuje jako produktový manažer v oblasti aplikované umělé inteligence ve společnosti AT&T a v minulosti se podílel na digitální infrastruktuře ve společnosti Meta.
„Nejde jen o zastarávání hardwaru. Další faktory, včetně rozšiřování specializovaných chladicích systémů, modulů pro distribuci energie a proprietárního firmwaru, recyklaci dále komplikují.“
Rozšiřování tzv. edge AI – která provozuje umělou inteligenci přímo na lokálních zařízeních, jako jsou telefony nebo automobily – podle Mehty „přidává do toku odpadu miliony menších zařízení“.
Toxická stopa
Výzva spojená s recyklací elektroodpadu nespočívá pouze v drobných, obtížně rozebíratelných součástkách. Týká se také množství potenciálně nebezpečných látek, které se mohou uvolnit při procesu demontáže.
Součástky, jako jsou grafické procesory, senzory, baterie a desky plošných spojů, se při výrobě spoléhají na nebezpečné chemikálie nebo prvky. Dále i kovy, jako je olovo, rtuť a kadmium, používané v hardwaru pro umělou inteligenci, mohou rovněž kontaminovat půdu a vodní zdroje.
Analýza organizace Good Electronics upozornila, že v produkci související s umělou inteligencí je obsaženo více těžkých kovů.
Kromě toho se používají průmyslová rozpouštědla, jako jsou xylény a methyl-ethyl-keton, která slouží k čištění součástek v rozsáhlé síti specializovaného hardwaru, úložišť a síťových prvků, z nichž každý představuje labyrint miniaturních dílů, a která tuto technologii podporují.
„V konečném důsledku budou muset jak průmysl, tak vlády upřednostnit cirkulární design v závodě o efektivitu umělé inteligence. Jinak budou zisky ve výpočetním výkonu nadále zastíněny environmentálními náklady,“ zmiňuje Mehta.
„Environmentální příběh umělé inteligence se nakonec netýká dat ani čipů, ale etiky návrhu a disciplíny v investicích. Technologie, která tvrdí, že ‚vidí vzorce‘, musí vidět i vlastní uhlíkovou stopu,“ dodává Shah.
Zkomplikování odvětví elektroodpadu
Nakládání s elektroodpadem je již nyní rychle rostoucím odvětvím. Podle globální analytické společnosti Market Data Forecast měla správa elektroodpadu v roce 2024 tržní hodnotu přes 76 miliard dolarů (zhruba 1,7 bilionu korun) a do roku 2033 by měla překročit 282 miliard dolarů (přibližně 6,5 bilionu korun).
Podle Mehty je však demontáž starých součástek pro umělou inteligenci složitější než u mnoha jiných typů elektroodpadu.
„Průmyslový hardware pro umělou inteligenci je výrazně komplexnější než spotřební elektronika,“ uvádí. „Systémy často sestávají z hustě osazených desek plošných spojů, různorodých materiálů vzácných zemin i z pájených vícevrstvých komponent, což činí rozebírání pracným a nákladným.“
Mehta doplňuje, že nízkým výtěžkům recyklace napomáhají i proprietární konstrukce a těsně integrované chladicí systémy.
„Cirkulární ekonomika zde naráží na skutečné překážky. Bez standardizovaných modulů a dostupné dokumentace k opravám většina zařízení upřednostňuje hromadné drcení před přesným získáváním materiálů.“
Součást problému, součást řešení
Tradiční recyklace je dlouhodobě sužována neefektivitou a rizikem kontaminace – což představuje potenciálně nebezpečný problém zejména při práci s komponentami elektroodpadu.
Nyní však sama umělá inteligence zvyšuje přesnost a rychlost třídění, optimalizuje logistiku a zároveň posouvá techniky zpětného získávání materiálů.
Texaská společnost Okon Recycling na svých webových stránkách uvádí, že využití umělé inteligence v jejím provozu snížilo míru kontaminace materiálů z 15 až 25 procent na 5 procent.
„Při zpracování elektroodpadu systémy umělé inteligence identifikují cenné součásti určené k opětovnému získání, například drahé kovy a prvky vzácných zemin v elektronických zařízeních. Tato schopnost maximalizuje využití zdrojů ze stále složitějších toků odpadu,“ popisuje Okon Recycling.
Podle Global E-waste Monitor však objem elektroodpadu roste pětkrát rychleji než snahy o jeho recyklaci. Demkovych se domnívá, že rostoucí poptávka po hardwaru pro umělou inteligenci je součástí tohoto problému.
„Umělá inteligence zlepšuje efektivitu třídění a prediktivní údržbu, ale příliv nových zařízení stále předbíhá kapacity recyklace. Samotná technologie nemůže růst elektroodpadu vyvážit; jsou zapotřebí politická opatření a změny v návrhu,“ poznamenává Demkovych.
Mehta s tím souhlasí: „Umělá inteligence dosáhla skutečného pokroku v efektivitě recyklace – robotické systémy dnes dokážou třídit a oddělovat elektroodpad rychleji a přesněji než manuální postupy, zatímco prediktivní údržba v některých provozech prodlužuje životnost zařízení.“
Mehta však upozorňuje, že tyto přínosy stále obtížně drží krok s obrovským objemem a tempem obměny hardwaru poháněné umělou inteligencí.
Shah se domnívá, že umělá inteligence by mohla způsobit revoluci nejen v recyklaci. „Pevně věřím, že pokud umělá inteligence dokáže optimalizovat logistiku recyklace a prediktivní demontáž, (tak není důvod) proč ji nevyužít k přepracování vlastního dodavatelského řetězce,“ konstatuje.
Změny ve výrobě hardwaru pro umělou inteligenci mohou podle Shaha usnadnit recyklaci, zejména recyklaci mikročipů. Patří mezi ně sledovatelné digitální pasy, které pomáhají identifikovat a získávat materiály ve složité elektronice, a také „koeficienty recyklovatelnosti“, jež hodnotí recyklační potenciál výrobku na základě jeho komponent. Podle jeho názoru by tyto kroky mohly snížit množství elektroodpadu v životním cyklu až o 50 procent během méně než deseti let.
Vyhazování peněz
Do narůstajícího proudu nového elektroodpadu spojeného s umělou inteligencí jsou také vetkány kovy v hodnotě miliard dolarů.
Podle zprávy Global E-waste Monitor bylo v roce 2022 ve světovém elektroodpadu obsaženo cenných kovů v odhadované hodnotě 91 miliard dolarů (zhruba 2,1 bilionu korun). Z této částky připadá přibližně 440 miliard korun na měď, 345 miliard korun na zlato a 370 miliard korun na železo.
Ačkoli jsou náklady tradičně uváděny jako překážka vyšší míry recyklace elektroodpadu, výnosy ze zpětného získávání nerostných surovin by mohly právě vyvážit počáteční investice.
Ve studii z května, publikované v srpnu v odborném časopise Waste, vědci zjistili, že desky plošných spojů – klíčová součást hardwaru pro umělou inteligenci – mohou obsahovat 40krát až 800krát více zlata na metrickou tunu než vytěžená ruda.
Tradiční těžba získá 5 až 10 gramů zlata na metrickou tunu, zatímco recyklace elektroodpadu dokáže získat 1 000 až 3 000 gramů zlata na metrickou tunu.
Autoři studie uvedli, že zpětné získávání kovů pomocí pokročilejších technologií recyklace elektroodpadu by mohlo z dlouhodobého hlediska ušetřit peníze. Náklady na získání jednoho kilogramu zlata se pohybují v rozmezí v přepočtu zhruba 230 000 až 460 000 korun. To je výrazně nižší částka než přibližně 700 000 až 1,2 milionu korun za kilogram při využití tradičních metod těžby stejné rudy.
–ete–
