Потенциалът на AI индустрията да се конкурира с националното потребление на електроенергия
Бързото разрастване на AI през 2022 и 2023 г., водено от успеха на OpenAIЕ ChatGPT, предизвика опасения относно потреблението на електроенергия и въздействието върху околната среда. Потреблението на електроенергия в центъра за данни, което представлява само 1% от световното потребление на електроенергия, може да се е увеличило с 6% между 2010 г. и 2018 г. Този коментар разглежда потреблението на електроенергия от AI и неговите потенциални последици, като обсъжда както песимистичните, така и оптимистичните сценарии и предупреждава да не се приема нито една от двете крайности .
AI, включително генеративни AI инструменти като ChatGPT намлява OpenAIDALL-E на, използва обработка на естествен език за създаване на ново съдържание. Фазата на обучение, често енергоемка, включва подаване на големи масиви от данни и коригиране на параметри за привеждане в съответствие на прогнозираните резултати с целевите резултати. Фазата на извода, при която моделите генерират резултати, не е получила много внимание в литературата. Фазата на извод обаче може да допринесе значително за разходите за жизнения цикъл на AI модел, като Google заявява, че 60% от свързаната с AI консумация на енергия произтича от изводи.
Според изследователя Алекс де Врис от Училището по бизнес и икономика в Амстердам, потреблението на енергия от AI компании може да достигне зашеметяващи размери до 2027 г., сравнимо с цели нации като Аржентина, Холандия и Швеция.
| сроден: Обучение AI и водната криза: Поглед към изненадващата връзка между ChatGPT и използване на вода |
De Vries извлича изчисленията си от прогнозираните доставки на AI сървъри от пазарния лидер Nvidia през 2023 г. Неговите оценки показват значително увеличение от 100 хиляди сървъра тази година до 1.5 милиона сървъра до 2027 г.
Ако приемем, че тези сървъри работят на пълен капацитет, тяхното потребление на енергия ще нарасне от сегашните 6–9 тераватчаса (TWh) годишно до зашеметяващите 86–134 TWh годишно до 2027 г. За перспектива Швеция консумира 125 TWh енергия всяка година.
Освен това, ако Google прехвърли изключително своята услуга за търсене към AI алгоритми днес, само разходите за енергия ще възлизат на 29.3 TWh годишно, еквивалентно на годишното потребление на енергия в Ирландия.
De Vries признава, че подобен сценарий остава невероятен, отчасти защото Nvidia в момента е изправена пред предизвикателства при доставянето на необходимото количество AI сървъри. Недостигът на тези сървъри също води до високи разходи. Например, теоретичното преминаване на Google към изцяло AI подход би заличило оперативния марж на компанията.
Работата с AI алгоритъм е финансова тежест за компаниите и ефективната монетизация остава неуловима. Парадоксално, с нарастването на броя на потребителите технологичните разходи нарастват, вместо да намаляват. Microsoft се опитва да се възползва от шума около генеративния AI, за да създаде пазар за такива услуги и да печели пари. Компанията обаче е изправена пред финансови загуби от първите си генеративни продукти, като например Услуга GitHub Copilot, които губят от $20 до $80 на потребител. За да избегне това, Microsoft реши да пусне AI добавки за своите популярни продукти, което може да увеличи цената на продукта. Google и Microsoft също се сблъскват с трудности при осигуряването на приходи от AI услуги поради високите разходи за поддръжка. Компании като Microsoft и Google изискват допълнителни $30 за поддържане на AI модели. Създателите на Zoom също се опитват да спестят пари, като разработват свои собствени алгоритми и заемат други за сложни задачи. Adobe и други компании ограничават използването на невронни мрежи въз основа на тарифни планове. Компаниите се надяват, че цената на AI моделите ще падне с времето, но преди това да се случи, те ще трябва да похарчат стотици милиони долари.
Подобренията в ефективността на хардуера, архитектурите на модела и алгоритмите биха могли потенциално да намалят потреблението на електроенергия, свързано с ИИ, в дългосрочен план. Това може да се дължи на Парадоксът на Джевънс, където повишаването на ефективността води до повишено търсене, което води до нетно увеличение на използването на ресурси. Освен това пренасочването на GPU за задачи, свързани с AI, като „копаене 2.0“ на Ethereum, може да пренасочи 16.1 TWh годишно потребление на електроенергия към AI.
Потреблението на електроенергия, свързано с AI, не е сигурно, но може да стимулира приложения като Google Search. Ограниченията на ресурсите обаче могат да ограничат растежа. Усилията за подобряване на ефективността на AI може да предизвикат ефект на отскок, увеличавайки търсенето на AI. Разработчиците трябва да се съсредоточат върху оптимизирането на AI и отчитането на неговата необходимост, като регулаторите трябва да вземат предвид изискванията за разкриване на околната среда.
Отказ от отговорност
В съответствие с Доверете се насоките на проекта, моля, имайте предвид, че предоставената на тази страница информация не е предназначена да бъде и не трябва да се тълкува като правен, данъчен, инвестиционен, финансов или каквато и да е друга форма на съвет. Важно е да инвестирате само това, което можете да си позволите да загубите, и да потърсите независим финансов съвет, ако имате някакви съмнения. За допълнителна информация предлагаме да се обърнете към правилата и условията, както и към страниците за помощ и поддръжка, предоставени от издателя или рекламодателя. MetaversePost се ангажира с точно, безпристрастно отчитане, но пазарните условия подлежат на промяна без предизвестие.
За автора
Дамир е ръководител на екип, продуктов мениджър и редактор в Metaverse Post, обхващащи теми като AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse и Web3- свързани полета. Статиите му привличат огромна аудитория от над милион потребители всеки месец. Изглежда, че е експерт с 10 години опит в SEO и дигитален маркетинг. Дамир е споменат в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и други публикации. Той пътува между ОАЕ, Турция, Русия и ОНД като дигитален номад. Дамир получава бакалавърска степен по физика, която според него му е дала уменията за критично мислене, необходими за успех в непрекъснато променящия се пейзаж на интернет.
Още статии
Дамир е ръководител на екип, продуктов мениджър и редактор в Metaverse Post, обхващащи теми като AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse и Web3- свързани полета. Статиите му привличат огромна аудитория от над милион потребители всеки месец. Изглежда, че е експерт с 10 години опит в SEO и дигитален маркетинг. Дамир е споменат в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и други публикации. Той пътува между ОАЕ, Турция, Русия и ОНД като дигитален номад. Дамир получава бакалавърска степен по физика, която според него му е дала уменията за критично мислене, необходими за успех в непрекъснато променящия се пейзаж на интернет.
