Potențialul industriei AI de a rivaliza consumul național de energie electrică
Expansiunea rapidă a AI în 2022 și 2023, determinată de succesul OpenAI'S ChatGPT, și-a exprimat îngrijorări cu privire la consumul de energie electrică și impactul asupra mediului. Consumul de energie electrică din centrul de date, care reprezintă doar 1% din consumul global de energie electrică, ar fi putut să fi crescut cu 6% între 2010 și 2018. Acest comentariu examinează consumul de energie electrică AI și potențialele sale implicații, discutând atât scenarii pesimiste, cât și optimiste și avertizând împotriva îmbrățișării fiecărei extreme. .
AI, inclusiv instrumente AI generative precum ChatGPT și OpenAIDALL-E, folosește procesarea limbajului natural pentru a crea conținut nou. Faza de antrenament, adesea consumatoare de energie, implică alimentarea unor seturi mari de date și ajustarea parametrilor pentru a alinia rezultatele prezise cu rezultatele țintă. Faza de inferență, în care modelele generează rezultate, a primit puțină atenție în literatură. Cu toate acestea, faza de inferență poate contribui în mod semnificativ la costurile ciclului de viață al unui model AI, Google afirmând că 60% din consumul de energie legat de IA provine din inferență.
Potrivit cercetătorului Alex de Vries de la Școala de Afaceri și Economie din Amsterdam, consumul de energie al companiilor de inteligență artificială ar putea atinge proporții uluitoare până în 2027, comparabile cu națiuni întregi precum Argentina, Țările de Jos și Suedia.
De Vries își derivă calculele din livrările proiectate de servere AI de către liderul de piață Nvidia în 2023. Estimările sale indică o creștere substanțială, de la 100 de mii de servere în acest an la 1.5 milioane de servere până în 2027.
Presupunând că aceste servere funcționează la capacitate maximă, consumul lor de energie va crește de la actualul 6-9 terawați-oră (TWh) anual la 86-134 TWh anual până în 2027. Din perspectiva, Suedia consumă 125 TWh de energie în fiecare an.
În plus, dacă Google ar face astăzi trecerea exclusivă a serviciului său de căutare la algoritmi de inteligență artificială, doar costurile energetice s-ar ridica la 29.3 TWh anual, echivalent cu consumul anual de energie al Irlandei.
De Vries recunoaște că un astfel de scenariu rămâne improbabil, parțial pentru că Nvidia se confruntă în prezent cu provocări în furnizarea cantității necesare de servere AI. Lipsa acestor servere se traduce și prin costuri ridicate. De exemplu, trecerea teoretică a Google către o abordare complet-AI ar șterge marja operațională a companiei.
Operarea algoritmului AI este împovărătoare din punct de vedere financiar pentru companii și monetizarea eficientă rămâne evazivă. În mod paradoxal, pe măsură ce numărul utilizatorilor crește, costurile tehnologiei cresc mai degrabă decât scad. Microsoft încearcă să valorifice hype-ul din jurul AI generativ pentru a crea o piață pentru astfel de servicii și pentru a face bani. Cu toate acestea, compania s-a confruntat cu pierderi financiare la primele sale produse generative, cum ar fi Serviciul GitHub Copilot, care a pierdut de la 20 USD la 80 USD per utilizator. Pentru a evita acest lucru, Microsoft a decis să lanseze suplimente AI pentru produsele sale populare, ceea ce poate crește costul produsului. De asemenea, Google și Microsoft se confruntă cu dificultăți în monetizarea serviciilor AI din cauza costurilor ridicate de întreținere. Companii precum Microsoft și Google cer încă 30 USD pentru a menține modelele AI. Creatorii Zoom încearcă, de asemenea, să economisească bani prin dezvoltarea propriilor algoritmi și împrumutând pe alții pentru sarcini complexe. Adobe și alte companii limitează utilizarea rețelelor neuronale pe baza planurilor tarifare. Companiile speră că costul modelelor AI va scădea în timp, dar înainte să se întâmple asta, vor trebui să cheltuiască sute de milioane de dolari.
Îmbunătățirile în eficiența hardware-ului, arhitecturile modelului și algoritmii ar putea reduce consumul de energie electrică legat de IA pe termen lung. Acest lucru s-ar putea datora Paradoxul lui Jevons, unde creșterea eficienței duce la creșterea cererii, ceea ce duce la o creștere netă a utilizării resurselor. În plus, reutilizarea GPU-urilor pentru sarcini legate de inteligența artificială, cum ar fi „Mining 2.0” de la Ethereum, ar putea transfera 16.1 TWh din consumul anual de energie electrică către AI.
Consumul de energie electrică legat de inteligența artificială este incert, dar ar putea stimula aplicații precum Căutarea Google. Cu toate acestea, constrângerile de resurse pot limita creșterea. Eforturile de îmbunătățire a eficienței AI pot declanșa un efect de rebound, crescând cererea de AI. Dezvoltatorii ar trebui să se concentreze pe optimizarea inteligenței artificiale și să ia în considerare necesitatea acesteia, autoritățile de reglementare luând în considerare cerințele de dezvăluire a mediului.
Declinare a responsabilităţii
În conformitate cu Ghidurile proiectului Trust, vă rugăm să rețineți că informațiile furnizate pe această pagină nu sunt destinate și nu trebuie interpretate ca fiind consiliere juridică, fiscală, investițională, financiară sau orice altă formă de consiliere. Este important să investești doar ceea ce îți poți permite să pierzi și să cauți sfaturi financiare independente dacă ai îndoieli. Pentru informații suplimentare, vă sugerăm să consultați termenii și condițiile, precum și paginile de ajutor și asistență furnizate de emitent sau agent de publicitate. MetaversePost se angajează să raporteze corecte, imparțial, dar condițiile de piață pot fi modificate fără notificare.
Despre autor
Damir este liderul echipei, manager de produs și editor la Metaverse Post, care acoperă subiecte precum AI/ML, AGI, LLM-uri, Metaverse și Web3-domenii conexe. Articolele sale atrag o audiență masivă de peste un milion de utilizatori în fiecare lună. El pare a fi un expert cu 10 ani de experiență în SEO și marketing digital. Damir a fost menționat în Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto și alte publicații. Călătorește între Emiratele Arabe Unite, Turcia, Rusia și CSI ca nomad digital. Damir a obținut o diplomă de licență în fizică, despre care crede că i-a oferit abilitățile de gândire critică necesare pentru a avea succes în peisajul în continuă schimbare al internetului.
Mai multe articole
Damir este liderul echipei, manager de produs și editor la Metaverse Post, care acoperă subiecte precum AI/ML, AGI, LLM-uri, Metaverse și Web3-domenii conexe. Articolele sale atrag o audiență masivă de peste un milion de utilizatori în fiecare lună. El pare a fi un expert cu 10 ani de experiență în SEO și marketing digital. Damir a fost menționat în Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto și alte publicații. Călătorește între Emiratele Arabe Unite, Turcia, Rusia și CSI ca nomad digital. Damir a obținut o diplomă de licență în fizică, despre care crede că i-a oferit abilitățile de gândire critică necesare pentru a avea succes în peisajul în continuă schimbare al internetului.
