Visste du att ert val av AI-modeller och leverantörer kan ha en stor miljöpåverkan.
Vad innebär egentligen ett miljöavtryck för AI system och hur kan grön el, smarta modellval och hållbar utveckling kopplas ihop?
1. Vad innebär miljöavtryck när vi pratar om AI?
När ett AI-system används — oavsett om det handlar om en språkmodell som GPT-4 eller en mindre, skräddarsydd variant — uppstår ett så kallat miljöavtryck. Det omfattar:
- CO₂-utsläpp: Från elen som krävs för att träna och köra modellerna.
- Elens ursprung: Är den förnybar (grön el) eller fossilbaserad?
- Resursförbrukning: Vatten för datacenterkylning och råvaror till hårdvaran.
- E-avfall: När hårdvara behöver bytas ut eller kasseras.
Det är alltså mer än bara koldioxidutsläppen – hela AI-tjänstens livscykel spelar roll.
2. Modellval och miljöpåverkan — skillnaderna är större än du tror
Alla AI-modeller är inte lika klimateffektiva. Stora, avancerade modeller kräver mer el både under träningen och när de används, medan mindre och mer nischade modeller ofta kan ge likvärdiga resultat med betydligt lägre elförbrukning och resursåtgång.
- Stora generella modeller: Höga krav på kraftfull hårdvara och energi, särskilt vid träning.
- Skräddarsydda/lättviktsmodeller: Ofta lägre energi- och resurskrav, och kan köras på energieffektiv utrustning, ibland till och med lokalt (“edge”).
Exempel: Träningen av en riktigt stor språkmodell kan kräva el motsvarande hundratals flygresor över Atlanten, medan en mindre, optimerad modell för samma uppgift kanske motsvarar några dagars hushållsel.
3. Grön el — den osynliga faktorn
Varifrån elen kommer är ofta lika viktigt som hur mycket el som går åt.
- Grön el (förnybar): Vind, sol, vatten – minimal klimatpåverkan.
- Fossil el: Olja, kol, naturgas – ger stora CO₂-utsläpp.
- Datacenterlokalisering: Att välja leverantörer och molntjänster som satsar på förnybar energi kan dramatiskt minska AI-tjänsternas totala fotavtryck, särskilt i stor skala.
4. Hur kan vi göra smartare och mer hållbara AI-val?
Det enkla svaret är - använd inte den senaste modellen från den stora leverantören till alla uppgifter. Visst i vissa fall behöver du kanske den senaste modellen med massor av tokens men oftast inte. Såhär kan du tänka:
- Välj rätt modell för rätt uppgift — ibland räcker en mindre modell för att lösa problemet.
- Optimera användningen — batcha frågor, återanvänd resultat där det går.
- Prioritera leverantörer som använder grön el och är öppna med sin miljöpolitik.
- Följ upp och mät — använd verktyg för att uppskatta och minska koldioxidavtrycket över tid.
- Bygg / använd moderna molnapplikationer - VPS lösningar konsumerar generellt mer el än moderna container lösningar som kör i Kubernetes.
5. En enkel jämförelse av modeller och leverantörer
6. Välj grön AI för en långsiktig hållbar digitalisering
Vi på Digitalist arbetar aktivt med att belysa och minska AI-tjänsters miljöpåverkan.
Vi ser modellval, grön el och transparens som avgörande steg mot en digital utveckling som gynnar både företag och planeten. Hos oss kan du välja modell helt efter behov (även Open AI och Metas modeller), men du skall välja medvetet.
Vill du veta mer om hur just ditt AI-projekt kan bli grönare, eller har förslag på hur vi som bransch kan bli mer miljömedvetna? Hör gärna av dig — tillsammans bygger vi en smartare och mer hållbar digital framtid.
Vill du testa vår hållbara GPT-lösning?
Vår GPT lösning bygger på Open Source och körs i Svenska datacenter i härdade miljöer där vi tar stort ansvar för tillgänglighet och säkerhet. Ni väljer modell efter behov.