O umělé inteligenci mluvíme například v souvislosti s chatboty, generováním obrázků nebo automatizací práce. Jaký dopad má samotný provoz AI na životní prostředí – a naopak, jakým způsobem může AI pomáhat v boji proti klimatickým změnám?
Umělá inteligence spotřebovává energii a vodu jak při trénování modelů, tak při běžném používání uživateli. Jak to funguje? AI běží v datových centrech, která spotřebovávají elektřinu, produkují teplo a vyžadují chlazení vodou. Podle zprávy Mezinárodní energetické agentury (International Energy Agency [IEA], 2025) spotřebovala datová centra v roce 2024 přibližně 415 TWh elektřiny, tedy asi 1,5 % celosvětové poptávky. Aktualizovaná zpráva IEA (2026) potvrdila, že spotřeba v roce 2025 vzrostla meziročně o 17 %, přičemž datová centra zaměřená na AI zaznamenala nárůst ještě výraznější, a to o 50 %.
Environmentální dopady přitom nejsou omezeny jen na vodu a elektřinu. De Vries-Gao (2026) odhadl, že samotné AI systémy mohly v roce 2025 vyprodukovat 32,6 až 79,7 milionů tun emisí CO₂ — objem srovnatelný s uhlíkovou stopou New Yorku. Vodní stopa AI systémů mohla podle téhož odhadu dosáhnout 312,5 až 764,6 miliard litrů, tedy přibližně tolik, kolik činí celosvětová roční spotřeba balené vody.
Pokud by vás zajímal odhad, jak vypadá spotřeba vašeho využívání AI, můžete si ji orientačně vypočítat.
Jedním z inovativních přístupů ke zmírnění těchto dopadů je využití odpadního tepla datových center. Diaz-Marin a Berquist (2025) ve své studii navrhli, že odpadní teplo z datových center lze využít k čištění vody a zachycování uhlíku, čímž by se centra mohla přiblížit uhlíkově negativnímu a vodně pozitivnímu provozu.
AI také nabízí značný potenciál pro urychlení klimatické akce — prostřednictvím klimatických modelů, monitoringu emisí, zvyšování energetické účinnosti a optimalizace obnovitelných zdrojů energie (Vinuesa et al., 2020). Studie Galmarini et al. (2025) identifikovala pět oblastí, v nichž AI může pomoci budovat účinnou reakci na klimatické hrozby, a odhadla potenciál snížení emisí v sektorech energetiky, potravinářství a dopravy, které dohromady odpovídají za téměř polovinu globálních emisí.
Konkrétní příklad nasazení AI v praxi přinesla Kanada, která v květnu 2026 jako první země na světě spustila hybridní systém předpovědi počasí. Model Global Environmental eMuLator (GEML), vyvinutý vědci Environment and Climate Change Canada na základě technologie GraphCast od Google DeepMind, kombinuje strojové učení s tradičními fyzikálně-numerickými metodami. Výsledkem jsou přesnější předpovědi extrémního počasí, které dávají obyvatelům více času na přípravu (Environment and Climate Change Canada, 2026).
Klíčová otázka tedy nezní, zda je AI pro životní prostředí dobrá, nebo špatná. Spíše jde o to, jak zajistit, aby pozitivní přínosy AI v oblasti klimatu převážily nad environmentálními náklady jejího provozu. To vyžaduje transparentnost ze strany technologických firem ohledně spotřeby energie a vody, investice do obnovitelných zdrojů a efektivnějších čipů, a především, jak zdůrazňuje de Vries-Gao (2026), nové regulační politiky, které by firmám uložily povinnost zveřejňovat podrobné environmentální metriky.
de Vries-Gao, A. (2026). The carbon and water footprints of data centers and what this could mean for artificial intelligence. Patterns, 7(1), 1–10. https://doi.org/10.1016/j.patter.2025.101430
Diaz-Marin, C. D., & Berquist, Z. J. (2025). Flipping the switch: Carbon-negative and water-positive data centers through waste heat utilization. Energy & Environmental Science, 18, 8403–8413. https://doi.org/10.1039/d5ee02676h
Environment and Climate Change Canada. (2026, 28. května). Environment and Climate Change Canada launches AI weather model to strengthen forecasting for severe weather [Tisková zpráva]. https://www.canada.ca/en/environment-climate-change/news/2026/05/
Galmarini, S. et al. (2025). Green and intelligent: The role of AI in the climate transition. npj Climate Action. https://www.nature.com/articles/s44168-025-00252-3
International Energy Agency. (2025). Energy and AI [Speciální zpráva]. IEA. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai
International Energy Agency. (2026). Key questions on energy and AI. IEA. https://www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai
Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., Balaam, M., Dignum, V., Domisch, S., Felländer, A., Langhans, S. D., Tegmark, M., & Fuso Nerini, F. (2020). The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, 11(1), 233. https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y
Funkce Gem (Roboti) v Google Gemini umožňuje vytvářet AI asistenty pro různé účely, například pokud potřebujete, aby byla AI zaměřená na konkrétní oblast a pracovala přímo s vašimi vlastními podklady.
Turnitin, GPTZero a další... jak (ne)fungují nástroje odhadující, zda text vytvořila umělá inteligence a co z toho vyplývá pro praxi?
