Sumin tehnoloogia ümber käiva sumina ümber.
Kui kunstliku intelligentsuse (AI) haare tehnoloogia maailmas karmistub, sukelduvad mitmed andmekeskuste ettevõtted selle arengusse pea ees. Nende põnevus AI potentsiaali suhtes seistes silmitsi hirmutava küsimusega: kuidas hallata AI-ga seotud suurt energiakasutust?
Edasijõudnu AI energiaväljakutse.
Täiustatud AI variandid, näiteks loov AI, mitte ainult ei revolutsioneeriks tehnoloogiasektorit, vaid esitaksid ka väljakutse teisele globaalsele trendile – üleminek puhtale energiakasutusele. Mis paistab olevat vastuolus, tahavad graafilise töötlemise ühikud (GPU-d) – ChatGPT tüüpi AI mudelite tööloomad – nii töötlemise kui ka jahutamise eesmärgil suurt hulka energiat. Standardserveririiulid tarbisid enne AI tulekut umbes 10-15 kilovatti elektrienergiat. Nüüd AI integreerimisega on nende vajadus hirmuäratavalt 40-60 kilovatti.
Suure tehnoloogia jaht taastuvenergiale
Selle olukorra lahendamiseks ei seisa juhtivad andmekeskuste ettevõtted tühjalt. Amazon on võtnud juhtpositsiooni, saades maailma suurimaks taastuvenergia ostjaks, investeerides üle 274 taastuvenergia projekti. Microsoft ei taha maha jääda, on omandanud umbes 5,8 gigavatti taastuvenergiat kogu maailmas, toetamaks oma eesmärki saada 100% puhtast energiast aastaks 2030. Sellele liikumisele lisaks on Meta saavutanud verstaposti, kasutades 2023. aastal 100% puhtast energiast.
AI integreerimine puhta energiaga: mitte ilma väljakutseteta
Siiski ei ole AI ja puhta energia sulandumine lihtne. AI energianõuded peaksid järgmise viie aasta jooksul plahvatuslikult kasvama, kuna Microsofti ja Google’i toodete, nagu Copilot ja Gemini, täiustused toimuvad. Oodatav võistlus AI süsteemidega nagu ChatGPT ainult suurendab sellele energia väljakutselisele olukorrale kiireloomulisust. Rahvusvaheline Energiaagentuur viitab sellele., et kui loov AI kasvab kiiresti, võiksid andmekeskused kahekordistada oma energiakasutuse aastaks 2026 võrreldes 2024. aastaga, moodustades kolmandiku uuest energiavajadusest Ameerika Ühendriikides kahe aasta jooksul.
Samal ajal, kui digitaalne majandus ja elektrifitseerimise trendid on õilmitsemas, otsib üha enam ettevõtteid ja tarbijaid süsinikuvaba energiat, nõudluse suurenemisel näiteks elektriautode näol. Võrgu laienemisega seotud väljakutsed, näiteks pakkumisahelaga seotud probleemid ja uute tuule- ja päikeseenergiaprojektidele takistusteks olevad kõrged intressimäärad, segavad edusamme, koos uute ülekandeliinide ehitamisega seotud raskustega.
Kuldne kesktee leidmine, nagu näiteks Nvidi katsed muuta GPU-d energiatõhusamaks, võib turgutada suurenevat kasutamist ja tekitada teisi probleeme. Bain & Company pakutud alternatiiv on rikkamate ettevõtete hoidmine pidevalt töös olevate varujõujaamadega. Siiski võib see kaasa tuua fossiilkütuste kasutamise, mis võib ohustada pilveteenuste kliimakohustusi.
Taastuvenergia pakkumiste lõppev võimalus, koos kasvavate GPU kulude ja energiahinna šokkidega, võiks tööstuste arengut pidurdada, kui nendega tegelemata jätta, esitades tulevikus kriitilise väljakutse.
AI ja energiatarve
Kuna AI jätkuvalt areneb, muutub nende süsteemide energianõudlus oluliseks küsimuseks. AI arvutusvajadused on intensiivsed, keerukad algoritmid nõuavad suuri koguseid energiat andmete töötlemiseks ja mudelite koolitamiseks. Näiteks võib ühe AI mudeli koolitamine eraldada sama palju süsinikdioksiidi kui viis autot nende eluea jooksul.
Taastuvenergia investeering
Üks lahendus on investeerimine taastuvenergiaallikatesse. Tehnoloogiagigandid saavad leevendada osa AI keskkonnamõjudest, hangides energiat tuule-, päikese- ja hüdroenergia projektidest. Siiski nõuavad mõne taastuva energiaallika katkestuslik iseloom täiendavaid lahendusi, nagu aku salvestussüsteemid või nõudlusele reageerivad strateegiad, tagamaks AI tegevuste jaoks püsiva energiaallika.
Energiasäästlik riistvara
Veel üks lähenemisviis AI energiajanule toime tulemiseks on arendada energiasäästlikumat riistvara. GPU-dele lisaks uuritakse rakendusspetsiifiliste integraallülitite (ASIC) ja tensorprotsessori ühikute (TPU) arendamist, mis võiksid teostada AI arvutusi tõhusamalt.
AI optimeerimised
Programmitarkvara optimeerimine mängib samuti olulist rolli. Vähem arvutusi nõudvad algoritmid ja mudelid koolituseks ja järelduseks on arendamisel, nii et need vajavad vähem energiat. Teknoloogiad nagu pügamistehnikad, kvantimine ja teadmiste kokkuvõtted võivad vähendada AI mudelite suurust ja keerukust, samal ajal olulist jõudlust säilitades.
Väljakutsed AI ja puhta energia integreerimisel.
Üks peamisi väljakutseid AI ja puhta energia integreerimisel on taastuva energia kättesaadavuse ja pideva suure nõudluse vahel AI süsteemidele vajaliku elektrienergia vahelisel erinevusel. Lisaks võib geograafiliste piirangute tõttu olla vaidlus puhta energia tootmise ja AI arvutusvõimsuse vahel, millest seda võib saada.
Energiavõrku piirangud
Olemasolev energiavõrk ei pruugi olla varustatud AI poolt põhjustatud suurenenud koormust mahutama ilma märkimisväärsete infrastruktuuri täiendusteta. Investeerimine ja innovatsioon võrgu moderniseerimisse on vajalikud, et integreerida rohkem taastuvaid ressursse ja tagada usaldusväärne toide energiamahukatele tehnoloogiatele nagu AI.
Poliitikamõjud ja määrused
Mängu tulevad ka poliitikamõjud. Valitsused võivad vajada puhta energia kasutamise soodustamiseks andmekeskustes ja üldises tehnoloogiasektoris poliitikaid ja määrusi või neid ajakohastada, tagades samal ajal, et taastuvenergiat ei kasutataks ära muude kriitiliste vajaduste tarbeks.
Eelised ja puudused
Tehnoloogiahiiud taastuvenergia investeeringuid tehes peamiseks eeliseks on fossiilkütuste sõltuvuse ja kasvuhoonegaaside heitmete vähendamine, kattes globaalse kliimamuutuste eesmärke. Siiski on puudused suured esialgsed investeeringukulud, vajadus tehnoloogiavõtete järele taastuvenergia tõhusamaks ladustamiseks ja haldamiseks ning taastuva energia infrastruktuuri valmistamise ja kõrvaldamise võimaliku keskkonnamõju.
Täpsema teabe saamiseks teemal võite külastada usaldusväärseid allikaid, nagu Rahvusvaheline Energiaagentuur või jätkusuutliku tehnoloogiale pühendunud organisatsioone, näiteks Roc. py Mountain Institute.
Kokkuvõttes esitab AI ja energiatarbimise ristumine nii keskkonnaalase väljakutse kui ka innovatsioonivõimaluse. AI kasu tasakaalustamine säästliku praktikaga on hädavajalik ühiskonna tehnoloogilises edasiminekus.
The source of the article is from the blog girabetim.com.br