Напредъкът на изкуствения интелект (ИИ) революционира начина, по който взаимодействаме с технологията. От прости задачи като включване на светлина до сложни гласови команди, ИИ се превърна в неразделна част от нашето ежедневие. Въпреки това, зад тези изглеждащо лесни взаимодействия се крие огромна мрежа от ресурси, труд и алгоритмична обработка.
През 2018 г. Кейт Крауфорд и Владан Йолер написаха за големината на ресурсите, които са необходими за изпълнението на ИИ системи, дори и за най-прости задачи. Мащабът на енергията и труда, заложени в операциите на ИИ, е далеч по-голям от това, което човек би изисквал за изпълнение на същите задачи. През 2021 г. виждаме колко експоненциален е бил растежът на тази индустрия.
Последните анализи показват, че количество изчислителна мощност, използвано за обучение на големи ИИ модели, е значително нараснало през последните шест години. Наистина, то е нараснало с 300 000 пъти по-бързо от Закона на Муър, който описва склонността на изчислителната мощност да се удвоява на всяки две години. Този огромен растеж в изчислителната мощност е от съществено значение за обработката и „ученето“ от голямо количество данни.
С нарастването на по-развития ИИ, консумацията на енергия от тези системи също се увеличава. Точните цифри за електропотреблението на ИИ са трудни за определение, но доклади подсказват, че ИИ съставлява 10-15% от общото електропотребление на Google през 2021 г. Това съответства на около 2.3 терават-часа годишно, което е равно на електропотреблението на град с размерите на Атланта.
Растящото желание на ИИ за енергия става очевидно в прогнозите за бъдещето. Прогнозира се, че водещият производител на чипове за ИИ сървъри Nvidia ще достави 1.5 милиона сървърни устройства за ИИ годишно към 2027 г. Ако тези сървъри работят с пълен капацитет, те би консумирали поне 85,4 терават-часа електричество годишно, надхвърляйки енергопотреблението на много малки държави.
Необходимостта от пробиви в енергийната технология става все по-належаща. Сам Алтман, изпълнителен директор на OpenAI, предлага, че наличие на фузионна технология или значително по-евтини слънчеви електрически системи на мащаб се нуждае, за да задоволи потребностите на ИИ за енергия. Самият Алтман е инвестирал в стартъпа за фузионна енергия Helion Energy, който цели да донесе този пробив.
В междувременно, високата електрическа консумация на ИИ ще продължи да бъде ограничаващ фактор. Разходите за използване на ИИ, както от гледна точка на енергията, така и от финансова гледна точка, ще ограничават широкия достъп до сложни ИИ модели. С нарастването на разходите за изчислителните модели на ИИ, става ясно защо големи технологични гиганти като Google са внимателни да направят тези модели достъпни на публиката.
Бъдещето на ИИ носи невероятен потенциал, но от съществено значение е да се заемем с енергийните нужди и разходите, свързани с тези системи, за да осигурим тяхното устойчиво развитие. Докато търсим пробиви в енергийната технология, трябва да се уверим, че растежът на ИИ не се случва на сметка на околната среда и ресурсите ни.
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk