Wyobraźcie sobie, że Google i Microsoft machają nam przed nosami raportami o tym, jak to sztuczna inteligencja zatrzyma globalne ocieplenie. Tymczasem niezależny analityk Ketan Joshi prześwietlił 154 takie oświadczenia i mówi wprost: to zwykłe mydlenie oczu. Czas zdjąć różowe okulary i sprawdzić, ile prądu w rzeczywistości „ssie” generatywne AI, zanim uwierzymy w te korporacyjne bajki.

TL;DR

  • Raport Josiego przeanalizował 154 oświadczenia Big Techu – nie znaleziono ani jednego przykładu realnej redukcji emisji dzięki narzędziom takim jak Gemini czy Copilot.
  • Aż 74% twierdzeń o klimatycznych zaletach AI nie posiada żadnych dowodów, a 36% nie podaje nawet źródeł swoich rewelacji.
  • Centra danych w USA do 2035 roku pochłoną 8,6% krajowego zapotrzebowania na prąd, co napędza głównie energochłonne generatywne AI.
  • Słynne zapewnienia o 5-10% redukcji emisji do 2030 roku z raportu Google/BCG opierają się jedynie na starym wpisie na blogu i anegdotach klientów.
  • IEA przewiduje, że globalne zużycie energii przez centra danych podwoi się do 2030 roku, osiągając poziom 945 TWh.

Raport Josiego rozbija bańkę nadziei na AI

Ketan Joshi, niezależny analityk sektora energetycznego, opublikował raport przygotowany na zlecenie organizacji takich jak Beyond Fossil Fuels, Stand.earth czy Climate Action Against Disinformation. Ekspert wziął pod lupę 154 oświadczenia firm technologicznych i instytucji, w których sztuczna inteligencja jest kreowana na klimatycznego superbohatera. Wynik tego śledztwa? Żadne z nich nie udowadnia, że popularne narzędzia generatywne, jak chatboty czy generatory obrazów, realnie przyczyniają się do istotnych i weryfikowalnych spadków emisji gazów cieplarnianych.

Joshi nie bawi się w dyplomację i nazywa taktyki branży „odwracaniem uwagi”. To zagrywki łudząco podobne do tych stosowanych przez koncerny paliwowe, które chwalą się symbolicznymi inwestycjami w panele słoneczne, by ukryć skalę swojego głównego biznesu.

„Te technologie pozwalają uniknąć tylko ułamka emisji w porównaniu z masowym śladem węglowym ich podstawowej działalności” – zauważa analityk.

Raport zadebiutował podczas AI Impact Summit w Delhi, idealnie w punkt, gdy centra danych rosną na świecie jak grzyby po deszczu.

Co najciekawsze, lwia część analizowanych zapewnień pochodzi z raportu Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA), który był konsultowany przez same firmy technologiczne, oraz z oficjalnych sprawozdań Google i Microsoft. Efekt? Połowa twierdzeń nie ma pokrycia w dowodach, a reszta opiera się na bardzo kruchych podstawach.

Tradycyjne uczenie maszynowe miesza się z generatywnymi pożeraczami prądu

Główny trik stosowany w ramach greenwashingu to celowe zacieranie granic między tradycyjnym AI a nowym, generatywnym trendem. Tradycyjne formy, czyli starsze i znacznie mniejsze modele uczenia maszynowego wykorzystywane do prognozowania siły wiatru czy optymalizacji tras logistycznych, faktycznie mogą wspierać ekologię – i to przy stosunkowo niskim zużyciu energii. Jednak branża sprytnie wrzuca je do jednego worka z energetycznymi potworami, takimi jak duże modele językowe czy generatory wideo.

Sasha Luccioni z Hugging Face, uznana specjalistka od wpływu AI na klimat (która nie brała udziału w tworzeniu raportu), precyzuje tę kwestię:

„Kiedy mówimy o AI szkodliwym dla planety, mamy na myśli głównie modele generatywne i duże modele językowe. Te 'dobre’ to modele predykcyjne, ekstrakcyjne czy stare, sprawdzone uczenie maszynowe”.

Jej opinia dodaje niezbędnego niuansu do debaty, w której często wszystkie technologie wrzuca się do jednego garażu. Joshi dodaje, że taka „zamiana przynęt” to klasyczny przykład manipulacji wizerunkiem.

W rezultacie przeciętny użytkownik może odnieść wrażenie, że korzystając z ChatGPT czy Gemini, w jakiś magiczny sposób oszczędza emisje, podczas gdy w rzeczywistości napędza on boom na centra danych zasilane gazem i węglem.

Dowody? Cienkie jak papier raportów BCG

Z analizowanych 154 oświadczeń zaledwie 26% powołuje się na jakiekolwiek opublikowane badania akademickie, a aż 36% w ogóle nie raczy podać źródeł swoich rewelacji. Przyjrzyjmy się słynnemu twierdzeniu o redukcji globalnych emisji gazów cieplarnianych o 5-10% do 2030 roku – tezie, którą Google powtarzało jeszcze w kwietniu zeszłego roku. Jakie jest jej źródło? Raport firmy BCG przygotowany na zlecenie Google, który bazuje na… wpisie na blogu z 2021 roku i bliżej nieokreślonych „doświadczeniach z klientami”. Twardych liczb brak.

Nawet raport IEA, zawierający dwa rozdziały o korzyściach płynących z tradycyjnego AI, prezentuje mieszankę twierdzeń opartych na publikacjach, stronach firmowych i takich zupełnie bez dowodów. W przypadku Google i Microsoft większość deklaracji nie ma żadnego pokrycia w faktach. Joshi ironizuje, że cały dyskurs o zbawiennym wpływie sztucznej inteligencji na planetę trzeba jak najszybciej „sprowadzić do rzeczywistości”.

Organizacje takie jak Stand.earth szacują, że 74% roszczeń branży to czysta spekulacja. Zanim przejdziemy do listy konkretnych słabości, warto podkreślić: to nie jest błąd, lecz przemyślana strategia odwracania uwagi od coraz większego śladu węglowego technologii. AGI może uderzyć szybciej niż katastrofa klimatyczna, ale na razie to AI tę katastrofę przyspiesza.

Centra danych ssą prąd – projekcje IEA i BloombergNEF

Obecnie centra danych konsumują około 1% światowej energii elektrycznej, ale ta liczba zmienia się błyskawicznie. BloombergNEF przewiduje, że w samych Stanach Zjednoczonych ich udział w rynku skoczy do 8,6% do 2035 roku – to ponad dwukrotny wzrost. IEA szacuje natomiast, że globalne zużycie prądu przez te obiekty przekroczy 945 TWh do 2030 roku. Głównym motorem napędowym jest tu sztuczna inteligencja: zapotrzebowanie na infrastrukturę zoptymalizowaną pod AI ma wzrosnąć czterokrotnie.

Zwykłe zapytanie tekstowe wysłane do modelu takiego jak ChatGPT zużywa tyle energii, co świecąca przez minutę żarówka. Jednak generowanie wideo czy prowadzenie zaawansowanych badań to już prawdziwa energetyczna lawina. W krajach wysoko rozwiniętych centra danych będą odpowiadać za ponad 20% wzrostu popytu na prąd do końca tej dekady. Joshi ostrzega, że skupianie się na mitycznych korzyściach odciąga nas od problemu „możliwych do uniknięcia szkód wynikających z niepohamowanej ekspansji infrastruktury”.

Oto kluczowe prognozy w pigułce:

  • USA: wzrost z 3,5% do 8,6% zapotrzebowania na prąd do 2035 roku (według BloombergNEF).
  • Skala globalna: ponad 945 TWh do 2030 roku, przy czterokrotnym wzroście zapotrzebowania na AI (według IEA).
  • Kraje rozwinięte: AI wygeneruje ponad 20% dodatkowego popytu na energię (według IEA).

Eksperci i firmy: od ironii po milczenie

Joshi nie zostawia na korporacjach suchej nitki, twierdząc, że „fałszywe łączenie gigantycznego problemu z mikroskopijnym rozwiązaniem skutecznie odwraca uwagę od realnych szkód”. Sasha Luccioni z kolei naciska na branżę, by ta stała się w pełni transparentna w kwestii swojego śladu węglowego. Nathan Taft z organizacji Stand.earth idzie o krok dalej i żąda, aby każde nowe centrum danych było zasilane wyłącznie z lokalnych, odnawialnych źródeł energii dostępnych w trybie 24/7.

Google broni swojej pozycji, twierdząc: „Nasze szacunki opierają się na solidnym procesie, najlepszej wiedzy naukowej i przejrzystej metodologii”. Microsoft? Wybrał wymowne milczenie. IEA również wstrzymała się od komentarza. To prawdziwa ironia losu: podczas gdy OpenAI i SoftBank pompują miliardy w prąd dla AI w ramach projektu Stargate, niezależne raporty sugerują, że klimatyczne korzyści z tych inwestycji to na razie czysta fatamorgana.

Podsumowując, zamiast marketingowych haseł potrzebujemy twardych regulacji i faktów. Branża technologiczna musi przestać mydlić nam oczy – klimat nie będzie czekał, aż algorytmy w końcu nauczą się oszczędzać energię.

Źródła: The Guardian (https://www.theguardian.com/technology/2026/feb/17/tech-companies-traditional-ai-generative-climate-breakdown-report), blog Ketan Joshi (https://ketanjoshi.co/2026/02/17/big-tech-greenwashing-report), Stand.earth press release, BCG report (https://www.bcg.com/publications/2023/how-ai-can-speedup-climate-action), IEA (https://www.iea.org/news/ai-is-set-to-drive-surging-electricity-demand-from-data-centres-while-offering-the-potential-to-transform-how-the-energy-sector-works), BloombergNEF projections

Najczęściej zadawane pytania