L'éditeur de Downcodes a appris que des chercheurs de l'Université de Cambridge et de l'Académie chinoise des sciences ont publié un article dans le magazine Nature prédisant que d'ici 2030, l'IA générative pourrait produire chaque année plus d'un milliard de déchets électroniques équivalents à l'iPhone. Ces recherches n’ont pas pour objectif de limiter le développement de l’IA, mais d’évaluer en amont son impact environnemental et d’explorer des solutions durables. Grâce à différents modèles de croissance, l’équipe de recherche prévoit que la quantité de déchets électroniques pourrait atteindre 400 000 à 2,5 millions de tonnes en 2030, soit une multiplication par mille. Même si les données de référence de 2023 peuvent être légèrement erronées, elles reflètent néanmoins l’impact de la vague d’IA générative sur les déchets électroniques.
Remarque sur la source de l'image : l'image est générée par l'IA et le fournisseur de services d'autorisation d'image Midjourney
Dans le document, l'équipe de recherche a noté que même si la consommation d'énergie a longtemps été au centre de l'attention, les matériaux physiques associés à ce processus et le flux de déchets d'appareils électroniques obsolètes n'ont pas reçu suffisamment d'attention. Leur étude ne vise pas à prédire avec précision le nombre de serveurs d’IA et les déchets électroniques qui en résultent, mais plutôt à fournir une première estimation approximative pour mettre en évidence l’ampleur des défis futurs et explorer les solutions possibles en matière d’économie circulaire.
Les chercheurs ont utilisé différents modèles de scénarios de croissance, notamment des modèles de croissance faible, moyenne et élevée, pour analyser les ressources informatiques requises et leur durée de vie. Les résultats montrent que de 2 600 tonnes de déchets électroniques en 2023, la quantité de déchets pourrait atteindre entre 400 000 et 2,5 millions de tonnes d’ici 2030, une augmentation qui pourrait atteindre mille fois.
Il convient de noter que le chiffre de 2 600 tonnes en 2023 peut être légèrement trompeur, car de nombreuses infrastructures informatiques ont été déployées au cours des deux dernières années et n’ont pas encore été comptabilisées comme déchets. Cependant, ces données peuvent bel et bien servir de standard de référence pour l’évolution des déchets électroniques avant et après la vague de l’IA générative.
Les chercheurs ont proposé quelques moyens possibles pour ralentir la croissance des déchets électroniques, comme déclasser les serveurs au lieu de les jeter lorsqu'ils atteignent la fin de leur durée de vie utile, ou réutiliser leurs composants de communication et d'alimentation. De plus, les améliorations logicielles et d'efficacité peuvent également prolonger la durée d'utilisation effective d'une puce ou d'un GPU spécifique. L'étude mentionne qu'une mise à jour rapide vers les dernières puces peut être bénéfique, car si elles ne sont pas mises à niveau à temps, les entreprises pourraient devoir acheter deux GPU moins performants pour terminer le travail d'un GPU haut de gamme, ce qui exacerbera la génération de déchets électroniques. .
En prenant ces mesures d'atténuation, les chercheurs estiment que la production de déchets électroniques peut être réduite de 16 à 86 %. Toutefois, la réalisation de cette réduction dépend davantage de l’adoption ou non de ces mesures et de la qualité de leur mise en œuvre. Si chaque puce H100 peut continuer à être utilisée dans les serveurs d'inférence à faible coût de l'université, la pression sur les déchets électroniques à l'avenir sera considérablement réduite ; au contraire, si seulement un dixième des puces est réutilisée, le problème des déchets électroniques sera atteint ; restera sévère.
Souligner:
? On estime que d’ici 2030, l’IA générative pourrait produire chaque année plus d’un milliard de déchets électroniques équivalents à l’iPhone.
♻️ Les chercheurs suggèrent de réduire la génération de déchets électroniques grâce au downcycling et à la réutilisation des composants.
? La production de déchets électroniques peut être réduite de 16 à 86 %. La clé réside dans l'adoption et la mise en œuvre de mesures.
Cette recherche sonne pour nous un signal d’alarme, appelant l’industrie et le gouvernement à prêter attention aux défis environnementaux posés par l’IA générative, et à explorer et mettre en œuvre activement des solutions durables pour réduire les déchets électroniques et protéger l’environnement. L'éditeur de Downcodes continuera à être attentif aux dernières évolutions dans ce domaine.