Neústálý nárůst poptávky po schopnostech umělé inteligence (AI) vede k neočekávané překážce pro globální dodávku energie. Datová centra, nedílná pro vývoj AI, jsou významnými spotřebiteli energie. Potřeba takového rozsáhlého množství energie brání dalšímu pokroku v technologii AI.
Průmysloví lídři začali zdůrazňovat škodlivý vliv nedostatečné dodávky energie na pokrok v oblasti AI. Šéf Amazonu prohlásil, že není dostatek energie pro provozování nových služeb AI, což poukazuje na závažnost problému.
Mezitím Elon Musk pozoroval posun výzvy od výroby dostatečných mikročipů ke zajištění dostatečného množství elektřiny. Technologická giganti Amazon, Microsoft a mateřská společnost Google Alphabet investují miliardy do výpočetní infrastruktury, včetně datových center, která obvykle trvají několik let na design a výstavbu. Přesto oblíbené regiony pro výstavbu datových center, jako Severní Virginie, čelí kapacitním omezením kvůli enormní poptávce po energii. V důsledku toho společnosti hledají místa jinde, zejména v rozvíjejících se trzích.
Pankaj Sharma ze společnosti Schneider Electric, která spolupracuje s Nvidia na návrhu center optimalizovaných pro umělou inteligenci, naznačil, že současné energetické kapacity nemusí do roku 2030 stačit všem budoucím globálním požadavkům.
Nalezení a napájení těchto datových center představuje významné výzvy, poznamenal Daniel Golding z Appleby Strategy Group. Opakoval, že omezení elektrické sítě by mohlo AI vývoji bránit.
Investice do datových center stoupají; mezinárodní kapitálové výdaje na taková centra by mohla do roku 2024 přesáhnout 225 miliard dolarů. K podpoře energeticky náročné genetické AI, která zpracovává obrovské objemy informací, uvedl CEO Nvidie potřebu datových center v hodnotě 1 bilionu dolarů v nadcházejících letech, což vyžaduje obrovské množství elektřiny.
Celosvětová spotřeba energie datových center se do roku 2026 zdvojnásobí a dosáhne více než 1000 terawatthodin, což odpovídá roční spotřebě Japonska. V USA se očekává, že spotřeba elektřiny datových center vzroste z 4 % na 6 % celkové poptávky do roku 2026. Samotný průmysl AI by mohl do roku 2026 spotřebovat alespoň desetkrát více elektřiny než v roce 2023. Tento nárůst vyžaduje značné investice do elektrické přenosové a skladovací infrastruktury.
Klíčové výzvy a kontroverze:
– Účinnost v energetice vs. výkon: Existuje neustálý boj o rovnováhu mezi účinností energetické AI systémů a jejich výkonem. Modely AI, zejména algoritmy hlubokého učení, vyžadují značný výpočetní výkon, což se promítá do vyšší spotřeby energie. Zvýšení energetické efektivity těchto systémů by mohlo potenciálně poškodit jejich výkon.
– Environmentální dopad: Rostoucí energetické potřeby AI představují environmentální výzvu, jelikož se mnohá datová centra stále spoléhají na neobnovitelné zdroje energie, přispívajíc tak k emisím oxidu uhličitého a klimatickým změnám.
– Limity kapacity v elektrické síti: Místní elektrické sítě možná nejsou vybaveny k zvládání náhlého nárůstu poptávky datových center, což vyžaduje zdokonalení infrastruktury, která jsou nákladné a časově náročné.
– Spravedlivý přístup k AI: Vysoká poptávka po energii AI může zhoršit digitální propast, čímž se ztíží přístup rozvojových zemí k technologiím AI.
– Umístění datových center: Lokace datových center představuje kompromis mezi blízkostí uživatelů (snížení latence) a oblastmi s levnými a hojnými zdroji energie.
Výhody a nevýhody:
– Výhody: Stoupající použití AI může vést k větším efektivitám v různých odvětvích, od zdravotnictví po dopravu, a může podporovat inovace a ekonomický růst.
– Nevýhody: Energetická poptávka AI klade nápor na dodávky energie, může zvýšit náklady na energii a má negativní dopady na životní prostředí, pokud nejsou použity obnovitelné zdroje energie.
Navrhované související odkazy:
Pro více informací o spotřebě energie AI a výzvách zvažte návštěvu webových stránek následujících organizací:
– Mezinárodní energetická agentura (IEA) – Poskytuje data a informace o spotřebě energie, včetně digitálních technologií.
– Greenpeace International – Vede kampaně pro environmentální záležitosti, včetně problémů spojených s energií a technologiemi.
– DeepMind – Provádí výzkum v oblasti AI, včetně práce na zlepšení efektivity AI a snížení environmentálního dopadu.
Při zvažování energetické výzvy spojené s AI je nutné hledat vývoj energeticky efektivních modelů AI, které neohrozí výkon, integrovat obnovitelné zdroje energie do provozu datových center, zdokonalit elektrické sítě pro zvládnutí zvýšené poptávky a uplatňovat politiky, které podporují spravedlivý přístup k AI ve všech regionech.
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br