Więcej emisji niż widać na pierwszy rzut oka. Sektor ICT jest odpowiedzialny za tyle samo emisji gazów cieplarnianych co lotnictwo

Nawet nie biorąc pod uwagę boomu na kryptowaluty i sztuczną inteligencję, globalny sektor ICT jest odpowiedzialny za tyle samo emisji gazów cieplarnianych, co lotnictwo. Branża technologii informacyjno-komunikacyjnych (ICT) odnotowała ogromny wzrost w ostatnich dziesięcioleciach, napędzany trendami takimi jak Internet rzeczy (IoT), wydobywanie kryptowalut, przetwarzanie w chmurze i ogólnie rosnąca zależność od Internetu i urządzeń elektronicznych. Wzrost ten wzbudził jednak obawy dotyczące wpływu na środowisko, a w szczególności śladu węglowego. Obecne szacunki wskazują, że udział ICT w globalnej emisji gazów cieplarnianych (GHG) wahał się od 1,8% do 2,8% w 2020 r. ,^[1] równoważny udziałowi sektora lotniczego.

Wykres 1 przedstawia prognozy Międzynarodowego Związku Telekomunikacyjnego (ITU) dotyczące emisji sektora w scenariuszu "biznes-jak-zwykle" (BAU), a także scenariusz zgodny z ograniczeniem globalnego ocieplenia do 1,5°C, z których oba zostały rozszerzone na potrzeby niniejszego raportu.^[2] W scenariuszu BAU, przy założeniu, że intensywność emisji zużywanej energii elektrycznej pozostanie niezmieniona, sektor ICT będzie odpowiedzialny za 830 MT emisji CO2 do 2030 roku.

Przedstawione tu dane obejmują emisje pochodzące od użytkowników, tj. emisje z zakresu 3, co wyjaśnia duże wartości. Ślad węglowy sektora ICT obejmuje dwa komponenty - emisje ucieleśnione i emisje operacyjne. Emisje ucieleśnione^[3] obejmują emisje pochodzące z produkcji i instalacji sprzętu i urządzeń. Emisje operacyjne wynikają z fazy użytkowania tych sieci i urządzeń, głównie w oparciu o poziom zużycia energii elektrycznej i związane z tym emisje z globalnego koszyka energii elektrycznej w tym okresie. Emisje ucieleśnione stanowią około 30% całkowitego śladu węglowego, podczas gdy emisje operacyjne stanowią większość - około 70% całkowitych emisji. ^[4]

Wykres 1: Globalne trajektorie emisji gazów cieplarnianych w sektorze ICT dla scenariusza 1,5˚C

✕

Źródła: ITU-T, Malmodin. J (2020), Freitag et.al (2021), Allianz Research. Uwaga: Ponieważ prognozy ITU dotyczące scenariusza 1,5˚C są przedstawiane jako zalecenie, branże ICT nie są zobowiązane do przestrzegania tego dobrowolnego standardu, a realistyczna trajektoria będzie znajdować się między scenariuszem BAU a scenariuszem 1,5˚C.

Ta niepokojąca trajektoria nie uwzględnia boomu na kryptowaluty i sztuczną inteligencję, które przyczyniają się do znacznego śladu węglowego. Bitcoin, na przykład, spopularyzował mechanizm proof-of-work (PoW)^[5] do walidacji transakcji w łańcuchu bloków, a wiele innych firm poszło w jego ślady. Mechanizm ten okazał się jednak jak dotąd pożeraczem energii ze względu na wysokie zapotrzebowanie na moc obliczeniową. Bitcoin i Ether zużywają tyle energii elektrycznej, co Holandia lub Austria (wykres 2). Wyższe ceny energii elektrycznej pozwalająw opinii Allianz Trade jedynie energooszczędnym komputerom nowej generacji pozostać konkurencyjnymi w miarę upływu czasu, ponieważ w przeciwnym razie koszty produkcji każdego Bitcoina mogłyby okazać się zbyt wysokie. Dążąc do wyższych marż zysku, górnicy kryptowalut mają tendencję do zakładania swoich operacji w krajach o niższych cenach energii elektrycznej, zwykle w gospodarkach rozwijających się (wykres 3), które mają zwykle wyższy udział paliw kopalnych w swoim koszyku energetycznym. W rezultacie wydobycie kryptowalut w znacznym stopniu przyczynia się do emisji (wykres 4).

Wykres 2 : Łączne roczne zużycie energii elektrycznej przez Bitcoin i Ethereum w porównaniu z niektórymi państwami członkowskimi UE

✕

Źródło : EBC^[6] , Eurostat, Cambridge Centre for Alternate Finance^[7] , Allianz Research

Wykres 3 : Rozwój globalnego hashrate Bitcoin^[8] (średnie miesięczne)

✕

Źródło : NASDAQ^[9] , Cambridge Centre for Alternate Finance, Allianz Research

Wykres 4: Zużycie energii elektrycznej przez Bitcoin (rocznie)

✕

Źródło: Cambridge Centre for Alternate Finance, Allianz Research

Na koniec kwietnia 2023 r. globalny hashrate bitcoinów, który reprezentuje ilość aktywności wydobywczej, był dwukrotnie wyższy niż w styczniu 2022 r. Jeśli trend ten utrzyma się bez kontroli, zapotrzebowanie na energię, a co za tym idzie wszelkie związane z nim emisje, mogą okazać się śmiertelne dla celów klimatycznych.

Ostrzegawcza opowieść o głodzie energii Bitcoina sugeruje, że inne wschodzące i zyskujące na popularności technologie powinny zostać zbadane pod kątem ich wpływu na środowisko. Kilku badaczy z Google, UC Berkeley i Meta, między innymi, badało emisje związane z obciążeniami związanymi z uczeniem maszynowym (szkolenie modeli AI jest jednym z takich obciążeń). Skupiając się na emisjach związanych z energią operacyjną, stwierdzono, że faza szkolenia AI jest wysoce energochłonna, a co za tym idzie - emisyjna. W badaniach porównano zużycie energii przez różne modele, z których jednym jest trzeci Generative Pre-trained Transformers (GPT-3) firmy OpenAI, który odnotował najwyższe zużycie energii i emisje w całej grupie. W fazie treningowej zmierzone zużycie energii wyniosło 1287 MWh, a powiązane emisje operacyjne (zależne od lokalizacji ze względu na koszyk energetyczny) obliczono na 552,1 tCO2e. ^[10]

Emisje operacyjne (z badań i rozwoju sztucznej inteligencji i chipów) są zlokalizowane głównie w Stanach Zjednoczonych, biorąc pod uwagę ich wysoką wydajność badań nad sztuczną inteligencją i chipami sztucznej inteligencji. Ale emisje ucieleśnione (z produkcji chipów) można znaleźć gdzie indziej. Na przykład NVIDIA staje się liderem w opracowywaniu chipów sztucznej inteligencji, ale nadal polega na Taiwan Semiconductor Manufacturing Co Ltd do produkcji chipów, co oznacza, że należy również wziąć pod uwagę koszyk energetyczny zakładu produkcyjnego i emisje z transportu.

Zobacz także: Dekarbonizacja sektora technologii informacyjno-komunikacyjnych - wpływ na środowisko - analiza Allianz Trade

1. Freitag, C., Berners-Lee, M., Widdicks, K., Knowles, B., Blair, G. S., & Friday, A. (2021). Rzeczywisty klimat i transformacyjny wpływ ICT: Krytyka szacunków, trendów i regulacji. Patterns, 2(9), 100340. ↑

2. ITU zapewnia dane do 2030 r., począwszy od roku bazowego 2015. Aby nakreślić całościowy obraz rozwoju emisji, dane historyczne dotyczące całkowitych emisji sektorowych pochodziły z okresowo przeprowadzanych badań wykorzystujących podobne metodologie, które zostały przeskalowane do poziomu podsektora w oparciu o założenie, że proporcjonalny wkład w całkowite emisje pozostaje stały w czasie, przy użyciu Malmodin, J. (2020) (The ICT Sector's Carbon Footprint. Prezentacja na konferencji techUK w London Tech Week na temat "dekarbonizacji danych"). Dane dla lat od 2030 r. zostały wygenerowane przy użyciu ekstrapolacji liniowej, przy założeniu, że cały sektor osiągnie cele zerowe netto najpóźniej do 2050 roku. ↑

3. Kilku badaczy argumentuje, że emisje ucieleśnione powinny również uwzględniać emisje handlowe, ponieważ globalizacja ułatwiła import sprzętu ICT lub outsourcing produkcji, umożliwiając tym samym uchylanie się od odpowiedzialności za emisje. ↑

4. Freitag, C., Berners-Lee, M., Widdicks, K., Knowles, B., Blair, G. S., & Friday, A. (2021). Rzeczywisty klimat i transformacyjny wpływ ICT: Krytyka szacunków, trendów i regulacji. Patterns, 2(9), 100340. ↑

5. Proof-of-work (PoW) to mechanizm konsensusu, który nagradza członków sieci za wykorzystanie mocy obliczeniowej do rozwiązania złożonej zagadki matematycznej. Służy on do walidacji transakcji i otwierania nowych bloków. ↑

6. EBC (2022). Wydobywanie środowiska - czy ryzyko klimatyczne jest wyceniane w kryptoaktywach? ↑

7. Cambridge Centre for Alternative Finance (2022). Indeks zużycia energii elektrycznej Bitcoin ↑

8. Hash rate odnosi się do ilości mocy obliczeniowej wymaganej przez sieć blockchain ↑

9. Nasdaq Data Link (2023). Bitcoin Hash Rate ↑

10. Patterson, D; et al. (2021). Emisje dwutlenku węgla i duże sieci neuronowe ↑