Під час просування цифрового світу фінансів вплив на споживання енергії стає все більш значущим. Пошукові запити штучного інтелекту (AI) демонструють значно вище споживання енергії, ніж традиційні запити, про що буде обговорено на майбутній конференції Financial IT 11 червня, де використання AI в банківській сфері буде особливою темою.
Демонстративна онлайн діаграма нещодавно набула популярності, показуючи яскраву протилежність вимог до енергії між простим пошуком в Google та пошуковими запитами на базі AI, такими як ті, що виконує ChatGPT. За даними Goldman Sachs, AI-пошуки витрачають в десять разів більше енергії, ніж наші звичайні запити в Інтернет. Проте слід зазначити, що такі порівняння можуть бути не зовсім коректними через складність AI-пошуків.
Хоча різниця у споживанні енергії (та, відповідно, у викидах) для одного запиту на AI може бути значною, традиційні пошуки залишаються більш поширеними. Експерти стверджують, що фактична різниця може бути набагато більшою, ніж у десять разів, у деяких випадках. Проте такі порівняння підкреслюють швидко зростаючу проблему; потенційного значного глобального збільшення споживання електроенергії, ускладнене підвищенням вимог до передових технологій AI, моделей генерації тексту, таких як ChatGPT, і центрів обробки даних.
Загальні наслідки цього тренду вказують на те, що існує термінова потреба в сталій та ефективній комп’ютерній продуктивності, оскільки ці потужні технології стають все глибше переплетеними з нашими повсякденними діями, особливо у секторах з інтенсивним споживанням енергії, таких як фінанси і банківська справа.
Ключові питання та відповіді:
П1: Які наслідки AI має для споживання енергії в фінансовому секторі?
В1: Застосування AI в фінансах, як правило, призводить до зростання споживання енергії через ресурсоємну природу навчання та роботи моделей AI. Це викликає занепокоєння для фінансового сектору, який швидко інтегрує AI для обробки даних, обслуговування клієнтів та прийняття рішень, що потребує використання більш енергоефективних технологій для зменшення екологічного впливу.
П2: Як вимоги до енергії у пошуках AI порівнюються з традиційними пошуками?
В2: Пошуки на базі AI, такі як ті, які використовують складні моделі, такі як ChatGPT, можуть бути значно більш енергоємними — потенційно витрачаючи в десять разів більше енергії — порівняно з традиційними пошуками в Інтернет. Це високе споживання енергії виникає від необхідності AI обробляти великі обсяги даних та виконувати складні обчислення.
П3: Які основні виклики пов’язані зі збільшенням споживання енергії AI?
В3: Основні виклики включають:
– Сталість: Забезпечення того, що збільшене енергоспоживання від AI не пошкодить довкілля значно.
– Енергоефективність: Розробка та впровадження більш енергоефективних моделей AI та центрів обробки даних.
– Вартість: Управління вищими оперативними витратами, пов’язаними із збільшеним споживанням енергії.
– Масштабованість: Забезпечення того, щоб енергетична інфраструктура могла підтримувати масштабованість технологій AI без зачеплення надійності.
Суперечності та виклики:
Існує дискусія про справжній обсяг споживання енергії AI та його вплив на довкілля, при цьому деякі експерти вказують на те, що переваги, які надає AI, можуть перевищувати витрати енергії. Існує також скептицизм щодо використання AI в сценаріях, де можуть підходити менш енергоємні методи, що приводить до непотрібного збільшення викидів вуглецю.
Переваги та недоліки:
Переваги:
– AI може пропонувати автоматизацію, точність, персоналізацію та покращення ефективності в фінансових послугах.
– Вона також може забезпечувати прогностичний аналіз для кращого прийняття рішень та оцінки ризику.
Недоліки:
– Збільшене енергоспоживання призводить до збільшення оперативних витрат та викидів вуглецю.
– Енергоємні практики AI можуть суперечити глобальним зусиллям з редукції викидів парникових газів та боротьби зі зміною клімату.
Для вирішення цих викликів індустрія досліджує зелені ініціативи AI, використання відновлюваних джерел енергії в центрах обробки даних та розроблення більш енергоефективних алгоритмів AI.
Для отримання додаткової інформації з пов’язаних тем ви можете відвідати:
– Goldman Sachs для висновків щодо енергії та фінансових ринків.
– Міжнародне агентство з енергетики (IEA) для даних та звітів про тренди споживання енергії, пов’язані з AI.
– DeepMind для досліджень щодо AI та енергоефективності.