Tekoälyn käytön päästöt: Hionin tekoälyn päästölaskuri

Julkaisimme pari viikkoa sitten oppaan, jonka tarkoituksena on tehdä näkyväksi käyttäjille, asiantuntijoille ja tietenkin asiakkaillemme tekoälyn niin sanotun nurjan puolen, eli se kuinka paljon tekoäly vie luonnonvaroja ja päästää ilmakehään päästöjä.

Tämän inspiroimana kehitimme tekoälyn päästöarviolaskurin. Sen tarkoituksena on tuoda läpinäkyvyyttä siihen, kuinka paljon tekoälymallien päättely (inference) eli varsinainen käyttö kuluttaa energiaa. Vaikka tekoäly parantaa tuottavuutta ja innovaatiokykyä, vastuullinen käyttöönotto edellyttää myös sen ympäristövaikutusten ymmärtämistä.

Laskurin toiminta ja geosidonnaisuus

Laskurimme keskeinen ominaisuus on kyky huomioida maantieteellisen sähköntuotannon päästöintensiteetti osana kokonaisarviota – eli maantieteellisen sijainnin vaikutus. Tekoälypalveluiden operatiivinen energiankulutus tapahtuu datakeskuksissa, joiden päästöt ovat suoraan riippuvaisia kyseisen alueen sähköntuotannon rakenteesta.

Laskurimme hyödyntää julkisesti saatavilla olevia arvioita AI-mallien päättelyn energiantarpeesta (0,24–0,3 Wh/tekstiprompti) ja suhteuttaa nämä luvut valitun markkina-alueen sähköntuotannon päästökeskiarvoihin. Esimerkiksi datakeskus, joka sijaitsee alueella, jossa sähkö on tuotettu puhtaasti, tuottaa huomattavasti vähemmän päästöjä samasta laskentamäärästä kuin fossiilisia polttoaineita käyttävällä alueella sijaitseva keskus.

Tekoälyn massiiviset ”piilopäästöt”

Haluamme painottaa, että Hionin päästöarviolaskuri on suunniteltu arvioimaan ainoastaan tekoälyn käytöstä (päättelystä) syntyvää suoraa sähkönkulutusta ja sen geosidonnaisia päästöjä.

Laskuri ei tässä vaiheessa huomioi tekoälyn koko elinkaaren massiivisia ”piilopäästöjä” (Embodied Carbon), jotka usein muodostavat suurimman osan kokonaisvaikutuksesta.

Koska mallien koulutuksen ja laitevalmistuksen päästöjen tarkka jyvittäminen yksittäiselle käyttökerralle on vielä haastavaa, haluamme nostaa esiin kaksi merkittävää tekijää, jotka vaikuttavat tekoälyn hiilijalanjälkeen käytön taustalla

1. Mallien koulutus

Suurten ja monimutkaisten AI-mallien, kuten suurten kielimallien (Large Language Models, LLM), kehitysvaihe on äärimmäisen energiaintensiivinen. Mallin opettaminen voi vaatia viikkojen tai kuukausien jatkuvaa laskentaa tuhansilla GPU-korteilla (Graphics Processing Unit). Vaikka koulutus on kertaluontoinen tapahtuma, sen energiankulutus ja päästöt jaetaan mallin koko elinkaaren käytölle eli sen päästövaikutus on kumulatiivinen. Eräiden laajojen kielimallien koulutuksen arvioitu vastaavan jopa useiden autojen koko elinkaaren aikaisia päästöjä.

2. Laitteistovalmistus (Embodied Carbon)

Tekoäly kuluttaa myös valtavasti laitekantaa. Kaikki päästöt, jotka syntyvät ennen kuin tekoälyä on edes alettu käyttää – aina raaka-aineiden louhinnasta laitteen (palvelin, GPU, käyttäjän laite) valmistamiseen, kuljetukseen ja lopulta hävittämiseen – ovat ympäristön näkökulmasta raskaita.

• Laitekannan merkitys: Tutkimusten mukaan jopa 70–90 % datakeskuksen hiilijalanjäljestä voi syntyä itse laitteiston valmistuksesta, ei sen operatiivisesta sähkönkulutuksesta. (ERM- Sustainability Foundation, 2025)
• Resurssi-intensiteetti: AI-laitteistot, erityisesti tehokkaat keskusyksiköt, vaativat harvinaisia maametalleja ja monimutkaisia valmistusprosesseja, joilla on korkea päästöintensiteetti.

Kohti vastuullisempaa käyttöä

Koska nämä koulutus- ja laitevalmistuspäästöt ovat kokonaisvaikutuksen kannalta usein dominoivia, on aina järkevää pohtia omia kulutustottumuksia myös tekoälyn osalta.

Hionin opas tarjoaa kattavan analyysin näistä laajemman kontekstin ympäristövaikutuksista, auttaen ymmärtämään tekoälyn elinkaaripäästöjä kokonaisvaltaisesti. Päästöarviolaskurimme toimii puolestaan arvokkaana työkaluna, joka tuo faktapohjaista tietoa tekoälyn päivittäisen operatiivisen käytön ympäristövaikutuksista, mahdollistaen tietoon perustuvan päätöksenteon vastuullisemman teknologian käytön edistämiseksi.

Ole yhteydessä, mikäli haluat jutella organisaationne tekoälyn vastuullisemmasta käytöstä!