Co říká zpráva OSN: čísla, která berou dech

Institut pro vodu, životní prostředí a zdraví při Univerzitě OSN (UNU-INWEH) zveřejnil 3. června 2026 obsáhlou zprávu The Environmental Cost of Artificial Intelligence: Carbon, Water, and Land Footprints. A její závěry nejsou příjemné čtení pro nikoho, kdo doufal, že technologický pokrok sám vyřeší environmentální stopu AI.

Klíčová čísla ze zprávy:

• Energie: Do roku 2030 by spotřeba elektřiny související s AI mohla vzrůst na dvojnásobek současného stavu a dosáhnout 3 % celosvětové výroby elektřiny. Pro srovnání — to je zhruba stejně, kolik dnes spotřebuje celé Japonsko.
• Emise: Uhlíková stopa AI infrastruktury by mohla odpovídat emisím celé Velké Británie — tedy zhruba 300 až 400 milionů tun CO₂ ročně.
• Voda: Chlazení datových center by mohlo vyžadovat více vody, než kolik činí celosvětová roční spotřeba pitné vody. Už dnes některá velká datová centra spotřebují denně tolik vody jako město o 100 tisících obyvatel.

Zpráva také upozorňuje na dopady těžby surovin pro čipy a baterie — od lithia po prvky vzácných zemin — které zatěžují ekosystémy v rozvojových zemích a často unikají pozornosti při debatách o „čisté“ AI.

Jevonsův paradox: Proč efektivnější AI neznamená úspory

Často slýcháme argument, že nové modely AI jsou energeticky efektivnější, takže celková spotřeba zdrojů bude klesat. Zpráva OSN ale přesvědčivě ukazuje, že jde o omyl — a vysvětluje proč pomocí Jevonsova paradoxu.

Tento ekonomický princip, pojmenovaný po britském matematikovi Williamu Stanley Jevonsovi, říká, že když technologický pokrok zvýší efektivitu využívání zdroje, jeho celková spotřeba neklesne, ale naopak vzroste. Jevons to pozoroval v Anglii 19. století: vynález účinnějšího parního stroje nesnížil spotřebu uhlí — právě naopak, uhlí zlevnilo a začalo se používat všude.

U AI je mechanismus stejný. Když se model stane levnějším a dostupnějším, vznikají nové způsoby použití, které dříve nikoho nenapadly. Miliardy dotazů denně, AI agenti běžící na pozadí, generování videí a obrázků pro sociální sítě — to všechno zvyšuje celkovou spotřebu rychleji, než dokáže růst efektivita jednotlivých výpočtů.

Autoři zprávy proto varují: spoléhat na to, že „technologie to vyřeší“, je nebezpečná iluze. Bez cílené regulace a transparentního reportingu bude environmentální stopa AI dál růst bez ohledu na technické inovace v čipech a chlazení.

Co na to Evropa a Česko

Evropská unie už na situaci reaguje. EU AI Act, který vstoupil v platnost v roce 2024 a postupně nabývá účinnosti, zavádí požadavky na transparentnost včetně energetické náročnosti vysoce rizikových AI systémů. Od roku 2026 se navíc rozšiřuje působnost směrnice o energetické účinnosti (EED), která vyžaduje, aby provozovatelé datových center v EU reportovali klíčové ukazatele — včetně spotřeby energie, vody a podílu obnovitelných zdrojů.

Pro Česko je téma aktuální hned z několika důvodů. V Ostravě vzniká uzel evropské Czech AI Factory, který bude provozovat výpočetní infrastrukturu pro AI. A velcí hráči jako Google nebo Microsoft zvažují výstavbu datových center ve střední Evropě — mimo jiné kvůli relativně levné elektřině a dostupné vodě. Otázka, kolik vody a energie tato centra spotřebují a zda za to region získá adekvátní protihodnotu, bude v příštích letech zásadním politickým tématem.

Firmy slibují „zelenou AI“, ale čísla mluví jinak

Technologičtí giganti se předhánějí v zelených slibech. Google tvrdí, že od roku 2030 poběží na bezuhlíkovou energii 24/7. Microsoft slibuje uhlíkovou negativitu do roku 2030. Amazon cílí na rok 2040. Realita je ale méně optimistická.

Podle dostupných dat emise Googlu od roku 2019 vzrostly o 48 % — především kvůli rozšiřování AI infrastruktury. Microsoft zaznamenal od roku 2020 nárůst emisí o 29 %. Spotřeba vody v datových centrech Googlu se mezi lety 2019 a 2023 zvýšila o 17 %. A podle samotného Microsoftu spotřeboval trénink GPT-3 ve svých datových centrech 700 000 litrů vody.

Problém je, že datová centra potřebují obrovské množství vody nejen na přímé chlazení serverů, ale také nepřímo — elektrárny, které je napájejí, samy spotřebovávají vodu na chlazení. V oblastech s nedostatkem vody, jako je jihozápad USA nebo jižní Evropa, to vytváří přímou konkurenci mezi AI a zemědělstvím nebo pitnou vodou pro obyvatele.

Co s tím: Plán OSN pro odpovědnou AI

Zpráva OSN nepřináší jen varování — nabízí i konkrétní plán pro odpovědné využívání AI, postavený na třech pilířích:

Transparentnost. Provozovatelé by měli povinně reportovat spotřebu energie, vody a emise — a to na úrovni jednotlivých modelů, nejen celých datových center. Bez detailních dat nelze problém efektivně řešit.

Rovnost. Environmentální dopady AI jsou geograficky nerovnoměrné. Zatímco užitek z AI modelů mají především bohaté země, negativní dopady — těžba surovin, spotřeba vody, emise — často dopadají na rozvojové regiony. OSN požaduje spravedlivější rozložení nákladů a přínosů.

Udržitelnost. Inovace v AI musí jít ruku v ruce s udržitelným využíváním zdrojů. To znamená investice do obnovitelné energie pro datová centra, vývoj efektivnějších chladicích systémů a důsledné posuzování environmentálních dopadů před schvalováním nových projektů.

Pro běžného uživatele z toho plyne jednoduché ponaučení: každá interakce s AI má reálnou environmentální stopu. Neznamená to, že bychom měli přestat ChatGPT používat. Ale stojí za to se zamyslet, jestli opravdu potřebujeme generovat deset variant firemního loga nebo nechat AI běžet na pozadí jako „druhý monitor“, když to není nutné.