Potencial de la indústria de l'IA per rivalitzar amb el consum nacional d'electricitat
La ràpida expansió de l'IA el 2022 i el 2023, impulsada per l'èxit de OpenAI'S ChatGPT, ha plantejat preocupacions sobre el consum d'electricitat i l'impacte ambiental. El consum d'electricitat del centre de dades, que només representa l'1% de l'ús global d'electricitat, pot haver augmentat un 6% entre el 2010 i el 2018. Aquest comentari examina el consum d'electricitat de l'IA i les seves possibles implicacions, discutint escenaris tant pessimistes com optimistes i advertint que no s'adhereix a cap extrem. .
IA, incloses eines d'IA generativa com ChatGPT i OpenAI's DALL-E, utilitza el processament del llenguatge natural per crear contingut nou. La fase d'entrenament, sovint intensiva en energia, implica alimentar grans conjunts de dades i ajustar paràmetres per alinear les sortides previstes amb la sortida objectiu. La fase d'inferència, on els models generen resultats, ha rebut poca atenció a la literatura. Tanmateix, la fase d'inferència pot contribuir significativament als costos del cicle de vida d'un model d'IA, i Google afirma que el 60% del consum d'energia relacionat amb la IA prové de la inferència.
Segons l'investigador Alex de Vries de l'Escola d'Economia i Negocis d'Amsterdam, el consum d'energia de les empreses d'IA podria assolir proporcions sorprenents el 2027, comparables a nacions senceres com l'Argentina, els Països Baixos i Suècia.
De Vries deriva els seus càlculs dels lliuraments projectats de servidors d'IA pel líder del mercat Nvidia el 2023. Les seves estimacions indiquen un augment substancial, de 100 mil servidors aquest any a 1.5 milions de servidors el 2027.
Suposant que aquests servidors funcionin a plena capacitat, el seu consum d'energia augmentarà dels actuals 6-9 terawatts-hora (TWh) anuals a uns sorprenents 86-134 TWh anuals el 2027. Per a perspectiva, Suècia consumeix 125 TWh d'energia cada any.
A més, si avui Google fes la transició exclusiva del seu servei de cerca a algorismes d'IA, només els costos energètics ascendirien a 29.3 TWh anuals, equivalent al consum energètic anual d'Irlanda.
De Vries reconeix que aquest escenari segueix sent improbable, en part perquè actualment Nvidia s'enfronta a reptes per subministrar la quantitat necessària de servidors d'IA. L'escassetat d'aquests servidors també es tradueix en costos elevats. Per exemple, el canvi teòric de Google cap a un enfocament totalment intel·ligent obliteraria el marge operatiu de l'empresa.
El funcionament de l'algoritme d'IA és econòmicament onerós per a les empreses i la monetització efectiva segueix sent esquiva. Paradoxalment, a mesura que creix el nombre d'usuaris, els costos de la tecnologia augmenten en lloc de disminuir. Microsoft està intentant aprofitar el bombo al voltant de la IA generativa per crear un mercat per a aquests serveis i guanyar diners. No obstant això, l'empresa ha patit pèrdues financeres en els seus primers productes generatius, com ara el Servei GitHub Copilot, que va perdre de 20 a 80 dòlars per usuari. Per evitar-ho, Microsoft ha decidit llançar complements d'IA per als seus productes populars, que poden augmentar el cost del producte. Google i Microsoft també s'enfronten a dificultats per monetitzar els serveis d'IA a causa dels elevats costos de manteniment. Empreses com Microsoft i Google exigeixen 30 dòlars addicionals per mantenir els models d'IA. Els creadors de Zoom també intenten estalviar diners desenvolupant els seus propis algorismes i agafant-ne altres per a tasques complexes. Adobe i altres companyies limiten l'ús de xarxes neuronals en funció dels plans de tarifes. Les empreses esperen que el cost dels models d'IA disminueixi amb el temps, però abans que això passi, hauran de gastar centenars de milions de dòlars.
Les millores en l'eficiència del maquinari, les arquitectures de models i els algorismes podrien reduir potencialment el consum d'electricitat relacionat amb la IA a llarg termini. Això podria ser degut a La paradoxa de Jevons, on l'augment de l'eficiència comporta un augment de la demanda, la qual cosa comporta un augment net de l'ús dels recursos. A més, reutilitzar les GPU per a tasques relacionades amb la IA, com ara la "mineria 2.0" d'Ethereum, podria traslladar 16.1 TWh de consum anual d'electricitat a la IA.
El consum d'electricitat relacionat amb la IA és incert, però podria impulsar aplicacions com la Cerca de Google. Tanmateix, les limitacions de recursos poden limitar el creixement. Els esforços per millorar l'eficiència de la IA poden provocar un efecte rebot, augmentant la demanda d'IA. Els desenvolupadors haurien de centrar-se a optimitzar la IA i considerar la seva necessitat, amb els reguladors que considerin els requisits de divulgació ambiental.
renúncia
En línia amb la Directrius del projecte Trust, si us plau, tingueu en compte que la informació proporcionada en aquesta pàgina no pretén ni s'ha d'interpretar com a assessorament legal, fiscal, d'inversió, financer o de cap altra forma. És important invertir només el que et pots permetre perdre i buscar assessorament financer independent si tens dubtes. Per obtenir més informació, us suggerim que feu referència als termes i condicions, així com a les pàgines d'ajuda i assistència proporcionades per l'emissor o l'anunciant. MetaversePost es compromet a fer informes precisos i imparcials, però les condicions del mercat estan subjectes a canvis sense previ avís.
About The Autor
Damir és el líder d'equip, cap de producte i editor de Metaverse Post, que cobreix temes com AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3-camps relacionats. Els seus articles atrauen una audiència massiva de més d'un milió d'usuaris cada mes. Sembla ser un expert amb 10 anys d'experiència en SEO i màrqueting digital. Damir ha estat esmentat a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i altres publicacions. Viatja entre els Emirats Àrabs Units, Turquia, Rússia i la CEI com a nòmada digital. Damir va obtenir una llicenciatura en física, que creu que li ha donat les habilitats de pensament crític necessàries per tenir èxit en el paisatge en constant canvi d'Internet.
més articles
Damir és el líder d'equip, cap de producte i editor de Metaverse Post, que cobreix temes com AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3-camps relacionats. Els seus articles atrauen una audiència massiva de més d'un milió d'usuaris cada mes. Sembla ser un expert amb 10 anys d'experiència en SEO i màrqueting digital. Damir ha estat esmentat a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i altres publicacions. Viatja entre els Emirats Àrabs Units, Turquia, Rússia i la CEI com a nòmada digital. Damir va obtenir una llicenciatura en física, que creu que li ha donat les habilitats de pensament crític necessàries per tenir èxit en el paisatge en constant canvi d'Internet.
