Inledning: Brådskande hållbarhetsfrågor i AI:s tidevarv

Grön AI är ett av de mest avgörande paradigmen 2025, och har vuxit fram som ett nödvändigt svar på den explosiva tillväxten av artificiell intelligens och dess miljöpåverkan. Grön AI är mer miljövänlig och inkluderande än konventionell AI, eftersom den inte bara ger korrekta resultat utan att öka beräkningskostnaderna, utan också säkerställer att teknisk innovation går hand i hand med miljöansvar.

‍

Hur brådskande detta är framgår av de senaste uppgifterna: enligt MIT News har energikraven för datacenter i Nordamerika ökat från 2 688 megawatt i slutet av 2022 till 5 341 megawatt i slutet av 2023, delvis på grund av kraven från generativ AI. Enligt MIT Technology Review går nu 4,4% av all energi i USA till datacenter, och koldioxidintensiteten i den el som används av datacenter är 48% högre än genomsnittet i USA (enligt en studie från Harvard T.H. Chan School of Public Health).

‍

AI:s miljöpåverkan: En kris under utveckling

Explosiv energiförbrukning

Tillväxten inom AI har lett till en dramatisk förändring av det globala energilandskapet. Enligt MIT Technology Review står datacenter nu för 4,4 procent av den totala efterfrågan, en ökning från 1,9 procent 2018. Framtidsprognoserna är ännu mer alarmerande: enligt en rapport från International Energy Agency förväntas datacenters elförbrukning mer än fördubblas fram till 2030.

‍

Generativa AI-modeller driver dessa siffror uppåt. Som MIT News belyser kan träning av ett generativt AI-kluster förbruka sju eller åtta gånger mer energi än en typisk beräkningsarbetsbelastning. För att sätta detta i ett sammanhang förbrukade träningen av GPT-3 1 287 megawattimmar el (tillräckligt för att driva cirka 120 genomsnittliga amerikanska hem under ett år) och genererade cirka 552 ton koldioxid.

‍

Ökningen av hårdvarans kraft

Kapplöpningen mot allt kraftfullare modeller har lett till en eskalering av hårdvarukraften. Enligt Deloitte låg GPU:er för AI på 400 watt fram till 2022, medan toppmoderna GPU:er för generativ AI 2023 ligger på 700 watt, och nästa generations chip 2024 förväntas ligga på 1.200 watt. Detta är en exponentiell ökning som innebär en påfrestning på den globala energiinfrastrukturen.

‍

Hårdvarulösningar för energieffektivisering

Specialiserade chips: AI-hårdvarurevolutionen

Hårdvaruindustrins svar på AI-krisen tar sig uttryck i alltmer specialiserade och effektiva chip:

Tensor Processing Units (TPUs): Enligt TechTarget är TPUs ASICs utformade för beräkningar med hög volym och låg precision med flera inmatnings-/utmatningsoperationer per joule. TPU v6e är det nyaste Trillium-chipet som släpptes i oktober 2024, med 4,7 gånger högre toppberäkningsprestanda per chip än TPU v5e.

‍

Field-Programmable Gate Arrays (FPGA): Som IBM påpekar är FPGA också väl lämpade för uppgifter som värdesätter energieffektivitet framför bearbetningshastighet och erbjuder flexibiliteten att anpassa sig till den snabba utvecklingen av AI-algoritmer.

‍

Application-Specific Integrated Circuits (ASICs): Enligt Geniatech erbjuder ASICs fördelarna med låg strömförbrukning, snabbhet och ett litet fotavtryck, vilket är den mest effektiva lösningen för specifika AI-arbetsbelastningar i stora volymer.

Framväxten av Edge AI

En avgörande trend för hållbarheten är utvecklingen mot edge computing. Enligt Geniatech förutspår Gartner att edge computing år 2025 kommer att bearbeta 75 procent av den data som genereras av alla användningsområden, vilket avsevärt minskar behovet av dataöverföring till centraliserade datacenter och den energi som krävs för detta.

‍

Framsteg inom energieffektivisering

Dramatiska förbättringar av prestanda per watt

Branschen gör betydande framsteg när det gäller energieffektivitet. Enligt NVIDIA har man uppnått en 10.000-faldig effektivitetsökning inom AI-träning och inferens från 2016 till 2025, vilket visar på potentialen för dramatiska förbättringar.

‍

Verkligheten är dock mer komplex. Som David Mytton skriver i sin blogg DeVSustainability förbrukar servrar med dubbla socklar nu mellan 600-750 W, jämfört med 365 W under 2007-2023, vilket tyder på att även om effektiviteten per operation förbättras fortsätter systemens totala effekt att öka.

Optimering av programvara och arkitektur

Mjukvarustrategier framstår som ett viktigt komplement till förbättringar av hårdvaran:

Modelloptimering: Kvantmodeller tenderar att kräva betydligt färre parametrar för träning än sina klassiska motsvarigheter, vilket tyder på alternativa tillvägagångssätt för att minska beräkningskomplexiteten.

‍

Intelligent energihantering: Enligt MIT Sloan innebär en begränsning av användningen till 150 eller 250 watt (cirka 60-80% av den totala effekten) beroende på vilken processor som används inte bara att den totala energiförbrukningen för arbetsbelastningen minskar, utan även att drifttemperaturen sjunker.

‍

Företagsinitiativ och miljöåtaganden

Microsoft: Ledarskap i koldioxidnegativitet

Microsoft har gjort ett av de mest ambitiösa åtagandena i branschen. I Microsofts officiella 2020-blogg står det: "År 2025 kommer vi att övergå till 100 procent förnybar energiförsörjning, vilket innebär att vi kommer att ha energiköpsavtal för kontrakterad grön energi för 100 procent av den koldioxidutsläppande el som förbrukas av alla våra datacenter, byggnader och campus."

‍

Bolaget har också inrättat en ny klimatinnovationsfond på 1 miljard USD för att påskynda den globala utvecklingen av teknik för att minska, fånga upp och avlägsna koldioxid.

Verkligheten innebär dock utmaningar. Enligt GeekWire släppte Microsoft ut mer än 15,4 miljoner ton koldioxidekvivalenter förra året, där scope 3-utsläppen stod för mer än 96 procent av företagets koldioxidavtryck.

Google: Pionjär inom förnybar energi

Google har uppnått betydande milstolpar inom hållbarhet. På Googles officiella webbplats för hållbarhet står det: "2017 åtog sig Google att balansera 100 procent av sin energiförbrukning med förnybar energi. Detta mål uppnåddes framgångsrikt under 2020."

‍

Företaget fortsätter att investera kraftigt: enligt Googles hållbarhetsrapport 2025: "Under 2024 kontrakterade vi ytterligare 19 GW ny förnybar energi i 16 länder och expanderade till kärnkraft genom att underteckna vårt första storskaliga avtal om köp av kärnkraft."

Amazon Web Services: Utmaningen med storskalighet

AWS, världens största molnleverantör, har satt upp ambitiösa mål men kritiseras för sin transparens. Enligt Climatiq "tillkännagav Amazon 18 nya vind- och solkraftsprojekt i AWS-regioner i USA, Finland, Tyskland, Italien och Storbritannien, totalt 5,6 GW ny kapacitet för förnybar energi."

‍

Men enligt samma källa kan "kritiken mot AWS rapportering av koldioxidavtryck sammanfattas som att den inte är detaljerad, inte transparent och inte användbar för teknikteam som vill optimera sin användning".

Ramverk och verktyg för grön AI

Verktyg för övervakning av utsläpp

Industrin har utvecklat flera verktyg för att övervaka och minska AI:s miljöpåverkan:

CarbonTracker och CodeCarbon: Enligt Carbon Credits är "några av de verktyg som används för att uppskatta AI-teknikens koldioxidavtryck CarbonTracker, CodeCarbon, Green algorithms och PowerTop".

eco2AI: Som beskrivs i Doklady Mathematics är "eco2AI ett bibliotek med öppen källkod som kan spåra kolekvivalenta utsläpp vid träning eller härledning av Python-baserade AI-modeller, med hänsyn till energiförbrukningen för CPU-, GPU- och RAM-enheter."

Ramverk för implementering av grön AI

Enligt en studie som publicerades i Industry Science "representerar ett sofistikerat Python-baserat verktyg som är skräddarsytt för att spåra och hantera koldioxidavtrycket från utbildning av maskininlärningsmodeller och andra beräkningsuppgifter utvecklingen mot mer sofistikerade verktyg för AI-hållbarhetshantering."

‍

Reglering och offentlig politik

EU:s AI-lag: en global modell

Europeiska unionen har tagit ledningen när det gäller att reglera hållbar AI. Enligt Europaparlamentet "antog EU i juni 2024 världens första regler om AI. Lagen om artificiell intelligens kommer att vara fullt tillämplig 24 månader efter att den har trätt i kraft."

‍

Enligt Green Software Foundation "får EU:s AI-lag ytterligare betydelse mot bakgrund av att EU för närvarande är en av världens ledande miljö- och klimatpolitiker".

Brister i lagstiftningen och rekommendationer

Trots framsteg kvarstår betydande luckor. I ett dokument som publicerats i arXiv framhålls följande: "Nuvarande förslag till AI-reglering, inom och utanför EU, syftar till att stimulera tillförlitlig (t.ex. AI Act) och ansvarsfull (t.ex. AI Liability) AI. Det som saknas är dock en robust regleringsdiskurs och en färdplan för att göra AI, och teknik mer generellt, miljömässigt hållbar."

‍

Experter föreslår konkreta lösningar: enligt en rapport från Tony Blair Institute for Global Change: "Upprätta och anta bästa praxis för mätning av datacenters energiförbrukning och koldioxidutsläpp, och isolera AI-relaterad information."

‍

Framtidsutsikter och utmaningar

Tillväxtprognoser för energi

Prognoserna för framtiden är på samma gång oroande och fulla av möjligheter. Enligt IDC kommer "den globala elförbrukningen för datacenter att mer än fördubblas mellan 2023 och 2028 med en femårig genomsnittlig årlig tillväxttakt på 19,5% och nå 857 terawattimmar (TWh) 2028".

‍

Mer specifikt för AI, enligt samma IDC-rapport, "förväntas energiförbrukningen för AI-datacenter växa med en CAGR på 44,7% och nå 146,2 Terawatt-timmar (TWh) år 2027."

Innovativa metoder för hållbarhet

Innovativa metoder växer fram, t.ex. Sustain AI, som i ett MDPI-dokument beskrivs som "ett multimodalt ramverk för djupinlärning som integrerar Convolutional Neural Networks (CNN) för detektering av defekter, Recurrent Neural Networks (RNN) för prediktiv modellering av energiförbrukning och Reinforcement Learning (RL) för dynamisk energioptimering".

‍

Green-in AI vs Green-by AI: Två kompletterande paradigm

Green-in AI: Intrinsisk optimering

Paradigmet "Green-in AI" fokuserar på att utforma algoritmer och modeller som i sig är mer effektiva. Enligt en översikt som publicerats i ScienceDirect handlar det om "strategier för att utforma mer energieffektiva algoritmer och modeller för maskininlärning genom att fokusera på att optimera hård- och mjukvara".

‍

Green-by AI: AI för hållbarhet

Paradigmet "Green-by-AI" utnyttjar AI för att förbättra hållbarheten i andra sektorer. Enligt samma ScienceDirect-granskning representerar det "AI-metoder för att förbättra miljövänliga metoder inom andra sektorer, med hjälp av artificiell intelligens för att optimera energieffektiviteten i utomhusapplikationer".

‍

Slutsatser: Mot en hållbar framtid för AI

Grön AI innebär en grundläggande förändring av hur vi tänker kring och implementerar artificiell intelligens. Data från 2025 visar att vi befinner oss vid en vändpunkt: Den ökade efterfrågan på el för AI och datacenter är ett testfall för hur samhället kommer att reagera på de krav och utmaningar som en bredare elektrifiering innebär.

‍

Nya lösningar - från specialiserad hårdvara till kvantdatorer, från övervakningsramverk till regleringspolicyer - erbjuder en väg till hållbarhet. Framgången kommer dock att bero på branschens förmåga att balansera innovation med miljöansvar och se till att AI kan bli den viktigaste drivkraften bakom den globala ansträngningen att uppnå koldioxidneutralitet.

‍

2025 framstår som ett avgörande år då beslut som fattas idag kommer att avgöra om AI kommer att vara en del av klimatproblemet eller en del av dess lösning. Grön AI är inte längre ett alternativ, utan en absolut nödvändighet för en tekniskt avancerad och miljömässigt hållbar framtid.

‍

Vanliga frågor och svar

Vad är grön AI?

Grön AI är ett tekniskt paradigm som syftar till att göra artificiell intelligens mer miljövänlig och hållbar. Det fokuserar på att producera korrekta resultat utan att öka beräkningskostnaderna, vilket säkerställer att teknisk innovation går hand i hand med miljöansvar.

Varför är grön AI så angeläget 2025?

Det är bråttom eftersom AI har en explosionsartad miljöpåverkan. Data från 2025 visar att:

• Energibehovet för datacenter i Nordamerika ökade från 2.688 megawatt (slutet av 2022) till 5.341 megawatt (slutet av 2023)
• 4,4 procent av all energi i USA går till datacenter
• Koldioxidintensiteten för el till datacenter är 48% högre än genomsnittet i USA

Hur mycket energi förbrukar AI egentligen?

AI har en dramatisk inverkan på energiförbrukningen:

• Sedan 2018 har datacenter ökat från 1,9 procent till 4,4 procent av det totala energibehovet
• Att träna ett generativt AI-kluster kan förbruka 7-8 gånger mer energi än en typisk beräkningsmängd
• GPT-3-utbildningen förbrukade 1 287 megawattimmar (tillräckligt för 120 amerikanska hushåll under ett år)
• Förbrukningen av datacenter förväntas fördubblas fram till 2030

Hur utvecklas hårdvaran för att bli mer effektiv?

Industrin håller på att utveckla specialiserade chip:

Tensor Processing Units (TPU): TPU v6e erbjuder 4,7 gånger högre prestanda än v5e

Field-Programmable Gate Arrays (FPGA): Optimerade för energieffektivitet och flexibilitet

ASIC (Application-Specific Integrated Circuits): erbjuder låg strömförbrukning, snabbhet och litet fotavtryck

Den totala effekten fortsätter dock att växa: GPU:erna ökade från 400 W (2022) till 700 W (2023), med prognoser på 1 200 W för 2024.

‍

Vad är Edge AI och varför är det viktigt för hållbar utveckling?

Edge AI bearbetar data lokalt istället för att skicka den till centraliserade datacenter. Gartner förutspår att edge computing år 2025 kommer att bearbeta 75 procent av den data som genereras, vilket avsevärt minskar energiförbrukningen i samband med dataöverföring.

‍

Vilka framsteg har gjorts när det gäller energieffektivitet?

NVIDIA uppnådde en 10 000-faldig effektivitetsförbättring inom AI-träning och inferens från 2016 till 2025. Moderna servrar förbrukar dock 600-750 W jämfört med 365 W under perioden 2007-2023, vilket visar att även om effektiviteten per operation förbättras så fortsätter den totala effekten att öka.

‍

Vad gör stora teknikföretag för att främja hållbarhet?

Microsoft: Åtagande om 100 procent förnybar energi senast 2025 och 1 miljard i fond för klimatinnovation. Företaget släppte dock ut 15,4 miljoner ton CO2-ekvivalenter under 2024.

Google: Uppnådde 100 procent förnybar energi 2020 och kontrakterade 19 GW ny förnybar energi i 16 länder fram till 2024.

Amazon AWS: Tillkännagav 18 nya förnybara projekt för 5,6 GW, men kritiseras för bristande transparens i rapporteringen.

‍

Finns det verktyg för att övervaka AI:s miljöpåverkan?

Ja, det finns flera verktyg tillgängliga:

• CarbonTracker och CodeCarbon: För att uppskatta koldioxidavtrycket
• eco2AI: Bibliotek med öppen källkod för spårning av utsläpp under träning och inferens
• Gröna algoritmer och PowerTop: Andra specialiserade övervakningsverktyg

Hur regleras grön AI?

EU tog täten medEU:s AI-akt, som antogs i juni 2024 - världens första AI-regler som kommer att vara fullt tillämpliga efter 24 månader. Experter pekar dock på att det finns luckor i regelverket för att göra AI miljömässigt hållbart.

Vilka är framtidsprognoserna för AI:s energiförbrukning?

Prognoserna är alarmerande:

• Den globala konsumtionen av datacenter kommer att fördubblas mellan 2023 och 2028 (CAGR 19,5%)
• Kommer att nå 857 TWh år 2028
• AI-specifik energiförbrukning kommer att växa med en CAGR på 44,7 procent och nå 146,2 TWh år 2027

Vad är skillnaden mellan Green-in AI och Green-by AI?

Green-in AI: Fokuserar på att utforma naturligt mer energieffektiva algoritmer och modeller genom att optimera hård- och mjukvara.

Green-by AI: Använd AI för att förbättra hållbarheten inom andra områden genom att utnyttja artificiell intelligens för att optimera energieffektiviteten i utomhusapplikationer.

‍

Varför anses 2025 vara ett avgörande år för grön AI?

2025 utgör en vändpunkt där beslut som fattas idag kommer att avgöra om AI kommer att vara en del av klimatproblemet eller en del av dess lösning. Den ökande efterfrågan på el för AI är ett test på hur samhället kommer att reagera på utmaningarna med en bredare elektrifiering. Grön AI är inte längre ett alternativ, utan en absolut nödvändighet för en tekniskt avancerad och miljömässigt hållbar framtid.

‍

‍