xAI uruchamia osiem silników odrzutowych w centrum danych w Mississippi, a spór o emisje trwa

Generatory mają zgodę na szczeblu stanowym. Tom's Hardware podał 3 listopada, że osiem przerobionych turbin lotniczych pracuje na terenie inwestycji. Pozwolenia dopuszczają o 25 procent wyższy limit zanieczyszczeń zaliczanych do lotnych związków organicznych.

Te związki, razem z emisją tlenku węgla, wywołały sprzeciw organizacji ekologicznych, podał serwis. Sprawa pojawiła się po raz pierwszy w materiałach „The New York Times”, na które powołuje się Tom's Hardware.

Co argumentuje centrum prawne

Southern Environmental Law Center już zaskarżyło decyzję Mississippi o zatwierdzeniu turbin, według Tom's Hardware. Organizacja twierdzi, że xAI nie przedstawiła gwarancji, iż turbiny napędzane silnikami lotniczymi spełniają normy emisji dla konkretnych zanieczyszczeń, w tym formaldehydu. Zarzuca też firmie zaniżanie prognozowanych emisji w stosunku do źródeł zasilania centrum danych.

To nie pierwszy krok grupy przeciwko spółce w tym stanie. Ta sama organizacja pozwała wcześniej xAI za używanie generatorów gazowych bez wymaganych pozwoleń na obszarze zamieszkanym przez ponad 100 000 osób, podał Tom's Hardware.

Po co w ogóle przerobione silniki lotnicze? Odpowiedź brzmi: szybkość. Kolejki do przyłączenia do sieci są długie. Turbiny na miejscu można zamówić, dostarczyć i uruchomić znacznie szybciej, niż zbuduje się nową stację transformatorową. Kosztem jest to, że profil emisji przenosi się z regulowanego komina elektrowni do skupiska małych jednostek na skraju społeczności. Reżim pozwoleń, który je reguluje, jest skromniejszy niż ten, z którym mierzyłaby się elektrownia.

Tom's Hardware opisuje historię jako poszukiwanie przez firmy nowych źródeł energii, gdy popyt na moc obliczeniową dla AI przewyższa dostępną energię. Nie podaje mocy inwestycji w megawatach, liczby godzin pracy turbin ani odpowiedzi spółki na zarzut dotyczący formaldehydu. Te pytania pozostają otwarte.

Strona popytu drożeje

Wyścig o energię ma odpowiednik w bilansie. Alphabet stracił w czwartek nieco ponad 500 mld dolarów wartości rynkowej, poinformowało BBC 30 października. Spadek nastąpił po ujawnieniu, że własne podsumowania AI firmy uderzają w przychody z reklam w wyszukiwarce. Dyrektor biznesowy Philipp Schindler powiedział, że tryb AI Mode Google, który odpowiada na pytania w formie rozmowy, zjada pieniądze z reklam wyświetlanych obok tradycyjnych wyników.

Całkowite przychody nadal rosły o 25 procent w trzech miesiącach do końca września, do 127,6 mld dolarów, wynika z wyników opublikowanych w środę. Reklama wypadła jednak słabiej, niż oczekiwali analitycy, a akcje spadły o ponad 12 procent do najniższego poziomu od pół roku. Pod koniec czwartku wartość rynkowa spółki spadła do 3,46 bln dolarów z 3,97 bln dolarów dzień wcześniej.

Kim Scott, która wcześniej kierowała biznesem reklamowym Google, powiedziała w programie Today stacji BBC, że firma woli sama zjeść swój lunch, niż pozwolić zrobić to komuś innemu. Tracy Woo, główna analityczka w Forrester, powiedziała, że wyniki wyszukiwarki pokazały, jak trudno finansować duże inwestycje w AI i jednocześnie utrzymywać mocne dotychczasowe biznesy.

Wyniki Amazona ogłoszono w tym samym tygodniu i opowiadały podobną historię o gotówce. Sprzedaż kwartalna wzrosła o 11 procent do 201 mld dolarów, podało BBC, obok ujemnego przepływu pieniężnego w wysokości 42 mld dolarów. To sześciokrotny wzrost wydatków w ciągu trzech miesięcy. Prezes Andy Jassy mówił analitykom, że wielokrotnie podnosił temat szansy w chipach własnych Amazona i w platformie deweloperskiej Bedrock. Powiedział, że wygodniej byłoby rozłożyć te wydatki na 25 lat. Nie są rozłożone.

Meta po drugiej stronie zakładu

Nie każdy biznes reklamowy przegrywa z chatbotami. CNBC podało 1 listopada, że przychody Meta z reklam wzrosły w ostatnim kwartale o 26 procent do 63,1 mld dolarów, z 50,1 mld dolarów rok wcześniej. Dział wyszukiwania Google wzrósł o 12 procent do 63,4 mld dolarów. Ta 14-punktowa różnica to największa przewaga Meta od 2021 roku i pozostawia obie firmy mniej więcej na tym samym poziomie pod względem wielkości, choć Google wziął w kwartale dodatkowe 11 mld dolarów z YouTube.

Nate Elliott, analityk zajmujący się AI w Emarketer, powiedział CNBC w mailu, że zmieniające się nawyki odkrywania treści mogą być katastrofalne dla biznesu reklamowego Google. Stanie się tak, jeśli ludzie uznają ChatGPT, Claude lub Muse od Meta za lepsze w znajdowaniu tego, czego szukają. Akcje samej Meta nie uniknęły nastrojów: spadły o 14 procent w październiku, najgorzej od października 2022 roku, po 27-procentowym wzroście we wrześniu.

Zmiana w reklamie ma znaczenie dla wydawców. Te same silniki odpowiedzi, które podkopują kliknięcia w reklamy Google, odbierają też wizytę, która kiedyś dawała odsłonę strony. Discord dał w zeszłym tygodniu mały kontrprzykład. BleepingComputer podał 29 października, że platforma pozwoli wyszukiwarkom indeksować wiadomości w serwerach Discoverable, publicznie wymienionych społecznościach z co najmniej 1000 członków, których według firmy hostuje około 63 000. Strony internetowe serwerów pojawią się 16 listopada, a indeksowanie wiadomości od połowy grudnia. Udostępnianie pozostaje domyślnie wyłączone w UE, Wielkiej Brytanii, Kanadzie, Brazylii, Australii i Korei Południowej, a nieletni użytkownicy są wykluczeni.

Zachowania w wyszukiwaniu da się zmierzyć i są osobliwe

Czy asystenci AI rzeczywiście szukają świeżych informacji, jest teraz pytaniem badawczym. Praca opublikowana 30 października w arXiv przez Nipuna D. Pathirage i Kwana Srijomkwana zbudowała benchmark z 400 pytań wielokrotnego wyboru. Zestaw łączył szeroko znane zagadnienia z wiedzy wewnętrznej z zagadnieniami z wiedzy zewnętrznej, zaczerpniętymi z wiadomości opublikowanych po datach odcięcia treningu modeli. W pięciu modelach komercyjnych GPT-5 mini i Grok 4 Fast szukały w ponad 90 procent pytań z wiedzy zewnętrznej, ale tylko w 1 procent pytań z wiedzy wewnętrznej. Mistral Small szukał tylko w 20 procent pytań z wiedzy zewnętrznej i często wstrzymywał się od odpowiedzi zamiast użyć narzędzia.

Wyszukiwanie częściowo wyzwalały wyraźne wskazówki czasowe. W pytaniach z wiedzy zewnętrznej bez wskazówek wynik dwóch selektywnych modeli spadł z około 0,72 do 0,57 lub 0,58. Autorzy ostrożnie opisują, co to mierzy. Wyniki oddają zachowanie wyzwalane przez konkretne produkty, a nie metapoznanie w ścisłym sensie.

Przewodnik Wired z 2 listopada podaje praktyczną wersję tego samego punktu. Proste, szeroko znane zapytania to bezpieczny zakład dla wyszukiwania AI. Przy niejasnych pytaniach bot może znaleźć tylko jedno lub dwa odniesienia i wybrać niewłaściwe. Niedawne badanie Uniwersytetu Stanforda wykazało, że gdy AI trafi na dokładne źródło, dobrze wyciąga z niego właściwą informację, podał Wired. Zawodzi, gdy nie może znaleźć żadnego, a i tak odpowiada z przekonaniem.

Dla wydawców to mechanizm stojący za historią ruchu. Pewna odpowiedź bez kliknięcia to stracona wizyta. Pewna odpowiedź ze złym źródłem jest gorsza.