Amint a pénzügyi világ digitalizációja halad előre, az energiafogyasztásra gyakorolt hatás egyre jelentősebbé válik. Az Artificiális intelligencia (AI) keresések lényegesen magasabb energiafelhasználást mutatnak, mint a hagyományos keresések, amiről június 11-én lesz szó a Financial IT konferencián, ahol az AI kihasználásának a banki környezetben kiemelt téma lesz.
Egy szemléletes online táblázat körözött mostanában, mely az energiaigény szembeállítását mutatta meg a egyszerű Google keresés és az AI által támogatott keresések között, ilyenek pl. a ChatGPT által végzettek. A Goldman Sachs adatai szerint az AI keresések tízszer több energiát fogyasztanak a megszokott internetes kereséseinknél. Fontos figyelembe venni, hogy az ilyen összehasonlítások lehetnek farokkal meg vergődtetéssel, mivel az AI keresések bonyolultsága miatt.
Bár igaz, hogy az energiafelhasználás (és következésképp az emissziók) különbsége egyetlen AI-kompatibilis lekérdezésnél is jelentős lehet, a hagyományos keresések még mindig sokkal gyakoribbak. A szakértők szerint az effektív különbség bizonyos esetekben messze meghaladhatja a tízszeres értéket. Mindenesetre egy ilyen összehasonlítás rávilágít egy súlyos problémára; a globális elektronikus energiafogyasztás jelentős növekedési lehetősége, ami a modern AI technológiák, generatív szövegmodellek, mint pl. a ChatGPT, és adatközpontok növekvő igényei által előmozdítva.
A trend szélesebb következményei sürgős szükséghez vezetnek a fenntartható és hatékony informatikai megoldásokra, mivel ezek az erőteljes technológiák egyre szorosabb kapcsolatba kerülnek mindennapi tevékenységeinkkel, különösen az energiaigényes szektorokban, például a pénzügyi és banki területeken.
Kulcsfontosságú kérdések és válaszok:
K1: Milyen következményekkel jár az AI az energiafogyasztásra a pénzügyi szektorban?
V1: Az AI alkalmazása a pénzügyekben általában az energiafogyasztás növekedésével jár együtt a képzés és futtatás erőforrásigényes jellegéből adódóan. Ez aggodalmakra ad okot a pénzügyi szektorban, amely gyorsan integrálja az AI-t az adatfeldolgozás, a ügyfélszolgálat és a döntéshozatal terén, mely igényli a környezetvédelmi hatások enyhítéséhez szükséges energiahatékony technológiákat.
K2: Hogyan hasonlítják össze az AI keresések energiaigényét a hagyományos keresésekkel?
V2: Az AI-alapú keresések, mint például a ChatGPT által használt komplex modellek, jelentősen energiaigényesebbek lehetnek – potenciálisan tízszer több energiát fogyaszthatnak – a hagyományos internetes keresésekhez képest. Az emelkedett energiafelhasználás abból adódik, hogy az AI-nak nagy mennyiségű adatot kell feldolgoznia és bonyolult számításokat kell elvégeznie.
K3: Milyen fő kihívások kapcsolódnak az AI növekvő energiafogyasztásához?
V3: A fő kihívások tartalmazzák:
– Fenntarthatóság: Biztosítani, hogy az AI-től származó növekvő energiatermelés ne képezzen jelentős környezeti terhelést.
– Energiatakarékosság: Az energiahatékonyabb AI modellek és adatközpontok kidolgozása és bevezetése.
– Költség: Az energiafogyasztással járó magasabb működési költségek kezelése.
– Skálázhatóság: Biztosítani, hogy az energiainfrastruktúra támogassa az AI technológiák skálázhatóságát anélkül, hogy a megbízhatóság csökkenne.
Viták és kihívások:
Vita folyik az AI valódi energiafogyasztásának és környezeti hatásának mértékéről, mivel néhány szakértő szerint az AI által nyújtott előnyök meghaladhatják az energia költségeket. Kételyek merülnek fel az AI felhasználásával kapcsolatban olyan helyzetekben, ahol kevésbé energiaigényes módszerek is elegendőek lehetnének, ami felesleges szénlábnyom növekedéshez vezethet.
Előnyök és hátrányok:
Előnyök:
– Az AI automatizációt, pontosságot, testreszabást és hatékonysági fejlesztéseket kínál a pénzügyi szolgáltatásokban.
– Jobb döntéshozatalhoz és kockázatértékeléshez előrejelző elemzést is nyújthat.
Hátrányok:
– A magas energiafelhasználás hozzájárul a növekvő működési költségekhez és a szén-dioxid kibocsátáshoz.
– Az energiaigényes AI gyakorlatok összeütközhetnek az üvegházhatású gázok kibocsátásának csökkentésére irányuló globális erőfeszítésekkel és a klímaváltozás elleni küzdelemmel.
Ezen kihívások kezelésének érdekében a szektor zöld AI kezdeményezéseket vizsgál, megújuló energiahordozók használatát adatközpontokban, valamint energiahatékonyabb AI algoritmusok fejlesztését.
További olvasnivalókért az alábbi témákkal kapcsolatban látogasson el:
– Goldman Sachs az energetikai és pénzügyi piacokkal kapcsolatos betekintésekért.
– International Energy Agency (IEA) adatokért és jelentésekért az AI-vel kapcsolatos energiafogyasztási trendekről.
– DeepMind kutatásokért az AI és az energiahatékonyság területén.