Živžav Okoli AI
Ko se umetna inteligenca (AI) tesno prime sveta tehnologije, se številna podjetja, ki upravljajo podatkovne centre, večinoma zanimajo za njeno razvojno smer. V središču njihovega navdušenja nad potencialom AI pa se soočajo z zahtevnim vprašanjem: kako upravljati z obsežno porabo energije, ki je povezana z AI?
Energetski izziv naprednega AI
Napredne različice AI, kot je generativna AI, ne le prevzemajo tehnološko industrijo, temveč postavljajo izzive tudi pred drug svetovni trend – prehod k uporabi čiste energije. V tistem, kar se zdi konflikt interesa, grafični procesni moduli (GPU), ki so “delovne živali” za modele AI, kot je ChatGPT, zahtevajo visoke količine energije tako za obdelavo kot za hlajenje. Če damo v perspektivo, običajni strežniški stojali so nekoč porabili okoli 10-15 kilovatov moči pred prihodom AI. Z združitvijo z AI-jem zdaj potrebujejo osupljivih 40-60 kilovatov.
Velike Tehnološke Družbe v Iskanju Obnovljive Energije
V odziv na to situacijo vodilna podjetja, ki upravljajo z podatkovnimi centri, ne stojijo križem rok. Amazon je prevzel vodilno vlogo tako, da je postal največji kupec obnovljive energije na globalni ravni, s svojimi naložbami v več kot 274 projektnih virov obnovljive energije. Microsoft ni zaostajal in je pridobil približno 5,8 gigavatov obnovljive energije po vsem svetu za podporo svojemu cilju 100-odstotne čiste energije do leta 2030. Poleg tega je Meta dosegel mejnik in leta 2023 uporabil 100-odstotno čisto energijo.
Povezovanje AI z Čisto Energijo: Ne Brez Svojih Izzivov
Vendar pa povezovanje AI-ja s čisto energijo ni preprosto. Energetske zahteve za AI se pričakujejo, da bodo v naslednjih petih letih močno narasle, saj bodo izdelki, kot sta Copilot in Gemini, prehajali v fazi izpopolnjevanja s strani Microsofta in Googla. Pričakovano tekmovanje s sistemi AI-ja, kot je ChatGPT, bo le še dodalo k nujnosti tega energetskega izziva. Mednarodna agencija za energijo predlaga, da bi se data centri ob eksploziji generativne AI do leta 2026 lahko podvojili svojo porabo energije v primerjavi z letom 2024, kar bi predstavljalo tretjino nove zahteve po električni energiji v ZDA v naslednjih dveh letih.
Hkrati, ko digitalno gospodarstvo in trendi v elektrifikaciji naraščajo, se več podjetij in potrošnikov zavzema za energetsko osvobojeno od ogljika, pri čemer izdelki, kot so električna vozila, dodajajo k pritisku na potrebo. Izzivi pri razširitvi omrežja, kot so težave v dobavnih verigah in visoke obrestne mere, ki otežujejo nove projektne vetroelektrarne in sončne projekte, zapletajo napredek, skupaj s težavami pri gradnji novih prenosnih vodov.
Najti srednjo pot, kot na primer Nvidia-jevi napori za večjo energetsko učinkovitost GPU-jev, lahko spodbudi povečano uporabo in povzroči druge težave. Ena od alternativ, ki jo ponuja podjetje Bain & Company, je, da bogatejša podjetja ohranjajo delujoče elektrarne v pripravljenosti. Vendar pa to lahko pomeni zanašanje na fosilna goriva, kar potencialno omaja podnebne zaveze ponudnikov storitev oblakov.
Naraščajoča možnost pomanjkanja obnovljivih virov energije, skupaj s povečevanjem stroškov GPU-jev in šokom cen energije, bi lahko ovirala industrije, če ne bi bile naslovljene, kar predstavlja kritičen izziv za prihodnost.
AI in Poraba Energije
Ko se AI nadaljuje z razvojem, postane poraba energije teh sistemov pomemben izziv. Računske potrebe AI-ja so intenzivne, saj kompleksni algoritmi zahtevajo velike količine energije za obdelavo podatkov in usposabljanje modelov. Na primer, usposabljanje enega AI modela lahko sprosti toliko ogljika, kot pet avtomobilov v njihovem življenjskem obdobju.
Naložbe v Obnovljive Vire Energije
Ena od rešitev je naložba v obnovljive vire energije. Velikani v tehnološkem sektorju lahko ublažijo nekatere okoljske vplive AI-ja z viriranjem energije iz vetrov, sonca in hidroelektričnih projektov. Vendar pa občasna narava nekaterih obnovljivih virov energije zahteva dodatne rešitve, kot so sistemi za shranjevanje baterij ali strategije odziva povpraševanja, da se zagotovi dosledna energetska oskrba za delovanje AI operacij.
Energetsko Učinkovita Strojna Oprema
Drugi pristop k obvladovanju lakote AI za energijo je razvoj vse bolj energetsko učinkovite strojne opreme. Poleg GPU-jev poteka nenehno raziskovanje aplikacijsko specifičnih integriranih vezij (ASIC-jev) in procesorskih enot za tenzorsko obdelavo (TPU-jev), ki lahko opravljajo AI izračune bolj učinkovito.
Optimalizacije AI-ja
Tudi programske optimizacije igrajo kritično vlogo. Algoritmi in modeli, ki zahtevajo manj izračunov, in zato manj energije, za usposabljanje in sklepanje so še v razvoju. Tehnike, kot so striženje, kvantizacija in prenos znanja, lahko zmanjšajo velikost in kompleksnost modelov AI, ne da bi žrtvovali pomembne zmogljivosti.
Izzivi v Integraciji AI-ja in Čiste Energije
Eden od ključnih izzivov pri integraciji AI-ja z obnovljivo energijo je neujemanje med razpoložljivostjo obnovljive energije in dosledno visoko potrebo po elektriki, ki jo zahtevajo AI sistemi. Poleg tega geografske omejitve določajo, kje lahko postavijo projekte obnovljive energije, potencialno vodi do neskladnosti med potrebo po računski moči AI in kje se lahko proizvede čista energija.
Omejitve Energije Omrežja
Obstoječe energijsko omrežje morda ni opremljeno za obvladovanje povečane obremenitve, ki jo povzroča
AI brez pomembnih izboljšav infrastrukture. Naložbe in inovacije v modernizacijo omrežja so potrebne za integracijo več obnovljivih virov in zagotavljanje zanesljive energije za energetsko intenzivne tehnologije, kot je AI.
Posledice Politike in Uredbe
Vlogo igrajo tudi politične posledice. Vladne organe morda bo treba ustvariti ali prilagajati politike in predpise za spodbujanje uporabe čiste energije v podatkovnih centrih in tehnološkem sektorju na splošno ter hkrati zagotoviti, da se obnovljiva energija ne odvrača od drugih kritičnih potreb.
Prednosti in Slabosti
Glavna prednost, ko vodilne tehnološke družbe vlagajo v obnovljive energijske naložbe, je zmanjšanje odvisnosti od fosilnih goriv in emisij toplogrednih plinov, kar se ujema z globalnimi podnebnimi cilji. Vendar pa slabosti vključujejo visoke prvotne stroške naložb, potrebo po tehnoloških napredkih za shranjevanje in učinkovito upravljanje obnovljive energije ter potencialne okoljske posledice izdelave in odlaganja infrastrukture za obnovljivo energijo.
Če želite več informacij o temi, obiščite zaupanja vredne vire, kot so Mednarodna Agencija za Energetiko ali organizacije, osredotočene na trajnostne tehnologije, kot je Rocky Mountain Institute.
V zaključku predstavlja presek med AI in porabo energije tako okoljski izziv kot tudi priložnost za inovacije. Uravnoteženje koristi AI-ja s trajnostno prakso je nujno, saj se družba tehnološko napreduje.
The source of the article is from the blog be3.sk