Potencijal AI industrije da konkuriše nacionalnoj potrošnji električne energije
Brzo širenje umjetne inteligencije 2022. i 2023., potaknuto uspjehom OpenAI'S ChatGPT, izazvao je zabrinutost oko potrošnje električne energije i utjecaja na okoliš. Potrošnja električne energije u podatkovnom centru, koja čini samo 1% globalne potrošnje električne energije, možda je porasla za 6% između 2010. i 2018. Ovaj komentar ispituje potrošnju električne energije umjetne inteligencije i njezine potencijalne implikacije, raspravljajući o pesimističnim i optimističnim scenarijima i upozoravajući da se ne prihvaća ni jedna od krajnosti .
AI, uključujući generativne AI alate poput ChatGPT i OpenAIDALL-E, koristi obradu prirodnog jezika za stvaranje novog sadržaja. Faza obuke, često energetski intenzivna, uključuje unos velikih skupova podataka i podešavanje parametara za usklađivanje predviđenih rezultata s ciljanim rezultatima. Faza zaključivanja, u kojoj modeli generiraju rezultate, dobila je malo pažnje u literaturi. Međutim, faza zaključivanja može značajno pridonijeti troškovima životnog ciklusa modela umjetne inteligencije, a Google navodi da 60% potrošnje energije povezane s umjetnom inteligencijom proizlazi iz zaključivanja.
Prema istraživaču Alexu de Vriesu sa School of Business and Economics u Amsterdamu, potrošnja energije AI tvrtki mogla bi doseći zapanjujuće razmjere do 2027., usporedive s čitavim nacijama poput Argentine, Nizozemske i Švedske.
De Vries svoje izračune izvodi iz predviđenih isporuka AI poslužitelja od strane tržišnog lidera Nvidije u 2023. Njegove procjene ukazuju na značajan porast, sa 100 tisuća poslužitelja ove godine na 1.5 milijuna poslužitelja do 2027. godine.
Pod pretpostavkom da ovi poslužitelji rade punim kapacitetom, njihova će potrošnja energije porasti sa sadašnjih 6-9 terawatt-sati (TWh) godišnje na nevjerojatnih 86-134 TWh godišnje do 2027. Iz perspektive, Švedska troši 125 TWh energije svake godine.
Nadalje, kada bi Google danas isključivo prebacio svoju uslugu pretraživanja na AI algoritme, samo bi troškovi energije iznosili 29.3 TWh godišnje, što je ekvivalentno godišnjoj potrošnji energije u Irskoj.
De Vries priznaje da je takav scenarij i dalje nevjerojatan, dijelom zato što se Nvidia trenutno suočava s izazovima u opskrbi potrebne količine AI poslužitelja. Manjak ovih poslužitelja također dovodi do visokih troškova. Na primjer, Googleov teoretski prijelaz na pristup koji temelji isključivo na umjetnoj inteligenciji izbrisao bi operativnu maržu tvrtke.
Rad AI algoritma financijski je opterećujući za tvrtke, i učinkovita monetizacija ostaje nedostižna. Paradoksalno, kako raste broj korisnika, troškovi tehnologije rastu umjesto da se smanjuju. Microsoft pokušava iskoristiti hype oko generativne umjetne inteligencije kako bi stvorio tržište za takve usluge i zaradio novac. Međutim, tvrtka se suočila s financijskim gubicima na svojim prvim generativnim proizvodima, kao što je Usluga GitHub Copilot, koji je izgubio s 20 na 80 USD po korisniku. Kako bi to izbjegao, Microsoft je odlučio izdati AI dodatke za svoje popularne proizvode, što može povećati cijenu proizvoda. Google i Microsoft također se suočavaju s poteškoćama u unovčavanju usluga umjetne inteligencije zbog visokih troškova održavanja. Tvrtke poput Microsofta i Googlea zahtijevaju dodatnih 30 dolara za održavanje AI modela. Zoom kreatori također pokušavaju uštedjeti novac razvijanjem vlastitih algoritama i posuđivanjem drugih za složene zadatke. Adobe i druge tvrtke ograničavaju korištenje neuronskih mreža na temelju tarifnih planova. Tvrtke se nadaju da će cijena AI modela s vremenom pasti, ali prije nego što se to dogodi, morat će potrošiti stotine milijuna dolara.
Poboljšanja učinkovitosti hardvera, arhitekture modela i algoritama potencijalno bi dugoročno mogla smanjiti potrošnju električne energije povezanu s umjetnom inteligencijom. To bi moglo biti zbog Jevonsov paradoks, gdje povećanje učinkovitosti dovodi do povećane potražnje, što dovodi do neto povećanja korištenja resursa. Dodatno, prenamjena GPU-a za zadatke povezane s umjetnom inteligencijom, kao što je Ethereumovo "rudarenje 2.0", moglo bi prebaciti 16.1 TWh godišnje potrošnje električne energije na umjetnu inteligenciju.
Potrošnja električne energije povezana s umjetnom inteligencijom nije sigurna, ali bi mogla potaknuti aplikacije poput Google pretraživanja. Međutim, ograničenja resursa mogu ograničiti rast. Napori da se poboljša učinkovitost umjetne inteligencije mogu izazvati povratni učinak, povećavajući potražnju za umjetnom inteligencijom. Programeri bi se trebali usredotočiti na optimizaciju umjetne inteligencije i razmatranje njezine nužnosti, a regulatori bi trebali razmotriti zahtjeve za otkrivanje okoliša.
Izjava o odricanju od odgovornosti
U skladu s Smjernice projekta povjerenja, imajte na umu da informacije navedene na ovoj stranici nemaju namjeru i ne smiju se tumačiti kao pravni, porezni, investicijski, financijski ili bilo koji drugi oblik savjeta. Važno je ulagati samo ono što si možete priuštiti izgubiti i potražiti neovisni financijski savjet ako imate bilo kakvih nedoumica. Za dodatne informacije predlažemo da pogledate odredbe i uvjete, kao i stranice za pomoć i podršku koje pruža izdavatelj ili oglašivač. MetaversePost je predan točnom, nepristranom izvješćivanju, ali tržišni uvjeti podložni su promjenama bez prethodne najave.
O autoru
Damir je voditelj tima, product manager i urednik u Metaverse Post, koji pokriva teme kao što su AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3- srodna polja. Njegovi članci privlače ogromnu publiku od preko milijun korisnika svakog mjeseca. Čini se da je stručnjak s 10 godina iskustva u SEO-u i digitalnom marketingu. Damir je spomenut u Mashableu, Wiredu, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i druge publikacije. Putuje između UAE, Turske, Rusije i CIS-a kao digitalni nomad. Damir je stekao diplomu prvostupnika fizike, za koju vjeruje da mu je dala vještine kritičkog razmišljanja potrebne za uspjeh u stalno promjenjivom okruženju interneta.
Više članaka
Damir je voditelj tima, product manager i urednik u Metaverse Post, koji pokriva teme kao što su AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3- srodna polja. Njegovi članci privlače ogromnu publiku od preko milijun korisnika svakog mjeseca. Čini se da je stručnjak s 10 godina iskustva u SEO-u i digitalnom marketingu. Damir je spomenut u Mashableu, Wiredu, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i druge publikacije. Putuje između UAE, Turske, Rusije i CIS-a kao digitalni nomad. Damir je stekao diplomu prvostupnika fizike, za koju vjeruje da mu je dala vještine kritičkog razmišljanja potrebne za uspjeh u stalno promjenjivom okruženju interneta.
