A szerző szerint a jelenlegi narratíva félrevezető. „Az a széles körben elterjedt feltételezés, hogy az energiaellátás majd szervesen bővül […] alapvetően hibás.” Az AI ugyanis nem csak szoftver: földet, vizet és mindenekelőtt folyamatos áramot igényel.
Az International Energy Agency adatai már most figyelmeztetnek: az adatközpontok fogyasztása 400 TWh körül jár. Eközben a Microsoft vagy az Amazon már atomerőművekhez köti magát – nem véletlenül.
A tanulmány központi állítása, hogy „a korlátlan exponenciális modellek alkalmazása fizikailag is létező rendszerekre komoly hibákhoz vezethet.” Más szóval: az AI növekedése nem matematikai, hanem fizikai kérdés.
Ráadásul a Jevons-paradoxon miatt a hatékonyság sem ment meg minket: „ahogy a modellek futtatása olcsóbbá válik, egyre több helyen kerülnek alkalmazásra.”
A végkövetkeztetés világos és nyugtalanító: „a technológiai innováció tempóját egyre inkább a villamosenergia-hálózat korlátai fogják diktálni.”
Hogy mi köze van mindennek a rézhez, az uránhoz és egy új nyersanyag-szuperciklushoz – ez is kiderül az elemzésből.
