כך שהדיגיטליזציה של העולם הפיננסי מתקדמת, ההשפעה על צריכת האנרגיה הופכת כל פעם חשובה יותר. חיפושי הלמידה התכניתית מדגימים שימוש רב באנרגיה בהשוואה לחיפושים מסורתיים, עובדה שתוצג בכנס Financial IT הבא ב-11 ביוני, שבו ישוחח על השימוש בלמידת מכונה בסביבות בנקאיות.
טבלה מסוימת ברשת מראה את ההבדל הבלתי נתפס בדרישות האנרגיה בין חיפוש פשוט ב-Google לשאילתת חיפוש בהנעה של AI, דוגמת אלה שנעשים על ידי ChatGPT. לפי Goldman Sachs, החיפושים במתכונות AI צורכים עשרה פעמים יותר אנרגיה מאשר השאילתות הרגילות באינטרנט. נדרש לשקול, עם זאת, שהשוואות כאלה עשויות להיות קצת לא רלוונטיות על רקע המורכבות הנמצאת בחיפושים בתחום.
למרות שנכון שההבדל בשימוש באנרגיה (והתקרות בנפיקות) לשאילתת אחת המאפשרת על ידי AI עשוי להיות משמעותי, חיפושים מסורתיים נשמרים בכמויות רבות יותר. מומחים טוענים שהשוני האמיתי עשוי להיות זנבי בהרבה מעשרה פעמים במקרים ספציפיים. בלי קשר, השוואות כאלה משרות להקטנה על קרקע נושא ההשפעה הטומנת; היכולת להגביל באופן משמעותי את צריכת החשמל ברמה גלובלית, תוך רימון לשאילת אחוז רב יותר בשבילי טכנולוגיות האינטיליגנטיות ביותר, לדוגמה מודלים מאסיביים כמו ChatGPT ומרכזי נתונים.
השלכות מעמיקות יותר של הטרנד הזה מצביעות לצורך דחוף בפתרונות חישוביים יעילים וקיימים כאשר הטכנולוגיות העוצמתיות הללו מתמשכות ומשתמשות עמוק יותר בפעילויות היומיומיות שלנו, במיוחד בתחומים צריכי האנרגיה כמו פיננסים ובנקאות.
שאלות מפתח ותשובות:
שאלה 1: מהן ההשלכות של AI על צריכת האנרגיה בסקטור הפיננסי?
תשובה 1: המימוש של AI בכלל גורם לגידול בצריכת האנרגיה בשל טבען המרתכני של התמודדות והפעלה של דגמים AI. נוצרים דאגות עבור הפיננסים, שמשתלבים מהירות במידה רבה ב- AI כדי לעבד נתונים, לספק שירות לקוחות ולקבל החלטות, המחייבת טכנולוגיות יעילות יותר באנרגיה כדי להקטין את השפעת הסביבה.
שאלה 2: מהיכן עומדים דרישות האנרגיה של חיפושי AI בהשוואה לחיפושים מסורתיים?
תשובה 2: חיפושים המופעלים על ידי AI, כמו אלה המשתמשים בדגמים מורכבים כמו ChatGPT, עשויים להיתקל בצורך של הרבה יותר באנרגיה – עד עשר פעמים יותר – בהשוואה לחיפושים מסורתיים באינטרנט. השימוש באנרגיה הגבוה יותר זה עולה מהצורך של AI לעבד כמויות גדולות של נתונים ולצאת לקרב מחשבים מורכבים.
שאלה 3: מהן האתגרים העיקריים המשותפים לצריכת האנרגיה הנוספת של AI?
תשובה 3: האתגרים העיקריים כוללים:
– קיימות: הבטיחות כי הביקשה לאנרגיה נוספת מ- AI לא תשפיע באופן משמעותי על הסביבה.
– יעילות באנרגיה: פיתוח ויישום של דגמים AI יעילים באנרגיה יותר ומרכזי נתונים.
– עלות: ניהול העלויות התפעוליות הגבוהות המתאימות לצריכת האנרגיה המוגברת.
– סקאלביליות: הבטיחות שמבנה האנרגיה יכול לתמוך בסקאלביליות של טכנולוגיות AI ללא פגיעה באמינות.
מחלוקות ואתגרים:
קיימת מחלוקת על הרמה האמיתית של צריכת האנרגיה בAI וההשלכות הסביבתיות שלה, כאשר חלק מהמומחים מצביעים על אפשרות שהיתרונות של AI עשויים לעקוף את עלויות האנרגיה. קיימת גם ספקנות לגבי השימוש בAI בסצנריו בהם יכלו לספק שיטות פחות אנרגטיות, מה שמביא להגברה בלתי דרושה של רמת הפליטות של פחמן.
יתרונות וחסרונות:
יתרונות:
– AI עשויה לספק אוטומציה, דיוק, התאמה אישית ושיפורים ביעילות בשירותים פיננסיים.
– יכולה גם לספק תחזיות ניתוחים לקבלת החלטות יותר טובות ולהערכת סיכונים.
חסרונות:
– השימוש המתקרה באנרגיה מסייע לגבירת העלויות התפעוליות ולפליטות פחמן מוגברות.
– שיטות AI תלתן יכולות להתנגד למאמצים גלובליים להפחתת הפקודות הגזים ולהעבור על מאמצים לקרב את השינוי האקלימי.
כדי לגייס מול האתגרים אלה, התעשייה לוקחת בחשבון ייזמויות AI ירוקות, השימוש במקורות אנרגיה מתחדשים במרכזי נתונים, ופיתוח של קידום השימוש באנרגיה קרונית יותר בשיטות AI.
לקריאה נוספת על נושאים קשורים, ניתן לבקר ב:
– Goldman Sachs לתובנות על אנרגיה ושווקים פיננסיים.
– הסוכנות הבינלאומית לאנרגיה (IEA) לנתונים ודוחות על טרנדים בצריכת האנרגיה הקשורים לAI.
– DeepMind למחקר על AI ויעילות באנרגיה.
[הטמע]https://www.youtube.com/embed/9aBNIekp4qY[/הטמע]