În timp ce feed-urile de social media se umplu cu videoclipuri „ireale” dar convingătoare, costul lor foarte real rămâne, de cele mai multe ori, invizibil. Generarea unui deepfake sau a unui clip sintetic cu platforme precum Sora nu se întâmplă „pe telefon”, ci într-un centru de date: hale cu mii de servere, pline de procesoare și acceleratoare grafice, care consumă multă electricitate și apă pentru răcire. Acolo se produce magia — și tot acolo se plătește factura de mediu.
De unde vine consumul: curentul pentru calcul și apa pentru răcire
Un clip deepfake presupune mai întâi modele de inteligență artificială antrenate pe cantități uriașe de date, apoi inferență – procesarea efectivă a cererii tale: „generează-mi acest video”. Ambele faze sunt intensive energetic, însă antrenarea modelelor mari este de ordinul gigawaților-oră la nivel de proiect; la scară de utilizator, ce simți direct este inferența, tot mai frecventă pe măsură ce cererile se înmulțesc. De fiecare dată când apeși „generează”, o rețea de servere pornește la lucru, iar curentul necesar crește în funcție de complexitatea cererii (rezoluție, durată, efecte, cadre pe secundă).
Energia electrică este doar jumătate din poveste. Căldura produsă de servere trebuie evacuată rapid, altfel performanța scade sau sistemele se opresc pentru protecție. De aici intervine consumul de apă: multe centre de date folosesc sisteme de răcire evaporativă sau hibridă, care, în funcție de climă și arhitectură, pot consuma volume semnificative de apă dulce pe parcursul unui an. Există alternative „air-cooled” sau „waterless” ori răcire pe lichid în circuit închis, dar nu toate facilitățile le au, iar decizia depinde de costuri, climă și reglementări locale.
De ce impactul rămâne ascuns și cum se poate măsura
Pentru utilizator, experiența e simplă: scrie un prompt, primește un video. Lantul tehnic din spate — rutare către cel mai apropiat centru de date, alocare de resurse GPU, eșantionare și randare cadru cu cadru – este complet transparent. De aceea, percepția costului ambiental e difuză. Totuși, industria are indicatori: PUE (Power Usage Effectiveness) arată cât curent ajunge efectiv la servere versus cât se pierde pe răcire și infrastructură, iar WUE (Water Usage Effectiveness) exprimă consumul de apă raportat la energia IT. Valorile variază mult în funcție de tehnologie și climă: un centru de date dintr-o zonă rece, cu aer uscat, va avea profil diferit de unul dintr-o zonă caldă și aridă.
La nivel practic, un clip mai lung, la rezoluție mai mare și cu constrângeri de realism (iluminare coerentă, fizică a mișcării, sincronizare a buzelor) cere mai multe iterații și, deci, mai multă energie. Milioane de astfel de cereri, împrăștiate zilnic pe platforme populare, devin o sarcină cumulată comparabilă cu consumul unei mici localități – chiar dacă fiecare clip, în sine, ți se pare „doar câteva zeci de secunde de calcule”.
Unde apar riscurile și ce pot face platformele și utilizatorii
Riscul imediat este presiunea locală pe resursele de apă în zone cu stres hidric, acolo unde se amplasează sau extind centre de date. Un alt risc este „externalizarea” amprentei: clipul pare imaterial, însă urmele sale energetice și hidrice sunt cât se poate de materiale, dar în altă parte. De aici, discuția tot mai deschisa despre amplasarea responsabilă a facilităților, despre sursele de energie (regenerabile vs. mixe fosile) și despre modernizarea sistemelor de răcire.
Platformele pot acționa pe trei direcții:
1) Raportări transparente ale indicatorilor PUE/WUE și ale mixului energetic
2) Optimizări software (modele mai eficiente, comprimare și cache inteligent, limitarea rezoluțiilor implicite)
3) Infrastructură mai „verde” (energie regenerabilă, răcire cu apă reciclată sau în circuit închis, recuperarea căldurii)
La rândul lor, utilizatorii pot alege conștient: să evite distribuirea de deepfake-uri care perpetuează abuzul de imagine, să seteze rezoluții rezonabile, să nu refacă de zeci de ori același clip pentru „un detaliu de nuanță” și să înțeleagă că fiecare randare „gratuită” are un cost în altă parte.
Deepfake-urile au un impact emoțional și social vizibil, însă în spatele lor există un consum fizic de energie și apă, agregat în centre de date distribuite pe glob. Când discuția publică se concentrează doar pe etică sau pe divertisment, partea ecologică rămâne în umbră. Iar dacă tehnologia devine mainstream – cum se întâmplă deja – întrebarea nu mai este „dacă” afectează mediul, ci „cât” și „cum reducem acest impact”. Răspunsul ține de platforme, de infrastructură și, într-o măsură surprinzătoare, și de fiecare dintre noi, prin felul în care folosim și distribuim aceste instrumente.