Потенцијал индустрије вештачке интелигенције за конкурентну националну потрошњу електричне енергије
Брза експанзија вештачке интелигенције 2022. и 2023. године, вођена успехом OpenAI'С ChatGPT, изазвао је забринутост због потрошње електричне енергије и утицаја на животну средину. Потрошња електричне енергије у дата центрима, која чини само 1% глобалне употребе електричне енергије, можда је порасла за 6% између 2010. и 2018. Овај коментар испитује потрошњу електричне енергије вештачке интелигенције и њене потенцијалне импликације, расправљајући о песимистичким и оптимистичним сценаријима и упозоравајући да се не прихватају било који екстремни .
АИ, укључујући генеративне АИ алате као што су ChatGPT OpenAI'с ДАЛЛ-Е, користи обраду природног језика за креирање новог садржаја. Фаза обуке, често енергетски интензивна, укључује храњење великих скупова података и прилагођавање параметара како би се ускладили предвиђени резултати са циљним излазом. Фази закључивања, где модели генеришу излазне резултате, у литератури се посвећује мало пажње. Међутим, фаза закључивања може значајно да допринесе трошковима животног циклуса АИ модела, при чему Гоогле наводи да 60% потрошње енергије у вези са вештачком интелигенцијом потиче од закључивања.
Према истраживачу Алексу де Врису са Факултета за бизнис и економију у Амстердаму, потрошња енергије компанија са вештачком интелигенцијом могла би достићи запањујуће размере до 2027. године, упоредиве са читавим нацијама попут Аргентине, Холандије и Шведске.
Де Вриес изводи своје прорачуне из пројектованих испорука АИ сервера од стране тржишног лидера Нвидије у 2023. Његове процене указују на значајно повећање, са 100 хиљада сервера ове године на 1.5 милиона сервера до 2027. године.
Под претпоставком да ови сервери раде пуним капацитетом, њихова потрошња енергије ће порасти са тренутних 6-9 терават-сати (ТВх) годишње на невероватних 86-134 ТВх годишње до 2027. У перспективи, Шведска троши 125 ТВх енергије сваке године.
Штавише, ако би Гугл данас искључиво пребацио своју услугу претраге на алгоритме вештачке интелигенције, само трошкови енергије износили би 29.3 ТВх годишње, што је еквивалентно годишњој потрошњи енергије у Ирској.
Де Вриес признаје да је такав сценарио и даље мало вероватан, делом зато што се Нвидиа тренутно суочава са изазовима у снабдевању потребне количине АИ сервера. Недостатак ових сервера такође доводи до високих трошкова. На пример, Гугл-ов теоријски прелазак на приступ потпуно АИ би уништио оперативну маржу компаније.
Рад алгоритма вештачке интелигенције финансијски је тежак за компаније, и ефективна монетизација остаје недостижна. Парадоксално, како број корисника расте, трошкови технологије се повећавају, а не смањују. Мицрософт покушава да капитализује на популарности око генеративне вештачке интелигенције како би створио тржиште за такве услуге и зарадио новац. Међутим, компанија се суочила са финансијским губицима на својим првим генеративним производима, као што су Услуга ГитХуб Цопилот, који је изгубио са 20 на 80 долара по кориснику. Да би то избегао, Мицрософт је одлучио да пусти АИ додатке за своје популарне производе, што може повећати цену производа. Гугл и Мајкрософт се такође суочавају са потешкоћама у монетизацији услуга вештачке интелигенције због високих трошкова одржавања. Компаније попут Мицрософта и Гугла захтевају додатних 30 долара за одржавање АИ модела. Креатори Зоом-а такође покушавају да уштеде новац тако што развијају сопствене алгоритме и позајмљују друге за сложене задатке. Адобе и друге компаније ограничавају коришћење неуронских мрежа на основу тарифних планова. Компаније се надају да ће цена АИ модела временом пасти, али пре него што се то догоди, мораће да потроше стотине милиона долара.
Побољшања у ефикасности хардвера, архитектура модела и алгоритама могу потенцијално смањити потрошњу електричне енергије повезану са вештачком интелигенцијом на дужи рок. Ово би могло бити због Јевонсов парадокс, где повећање ефикасности доводи до повећане потражње, што доводи до нето повећања коришћења ресурса. Поред тога, пренамена ГПУ-а за задатке везане за вештачку интелигенцију, као што је Етхереумово „рударство 2.0“, могло би да пребаци 16.1 ТВх годишње потрошње електричне енергије на АИ.
Потрошња електричне енергије у вези са вештачком интелигенцијом је неизвесна, али би могла да подстакне апликације као што је Гоогле претрага. Међутим, ограничења у ресурсима могу ограничити раст. Напори да се побољша ефикасност вештачке интелигенције могу изазвати повратни ефекат, повећавајући потражњу за АИ. Програмери би требало да се усредсреде на оптимизацију вештачке интелигенције и узму у обзир њену неопходност, а регулатори разматрају захтеве за откривање података о животној средини.
Одрицање од одговорности
У складу са Смернице пројекта Труст, имајте на уму да информације дате на овој страници нису намењене и не треба да се тумаче као правни, порески, инвестициони, финансијски или било који други облик савета. Важно је да инвестирате само оно што можете приуштити да изгубите и да тражите независан финансијски савет ако сумњате. За додатне информације, предлажемо да погледате одредбе и услове, као и странице помоћи и подршке које пружа издавач или оглашивач. MetaversePost је посвећен тачном, непристрасном извештавању, али тржишни услови су подложни променама без претходне најаве.
О аутору
Дамир је вођа тима, менаџер производа и уредник у Metaverse Post, покривајући теме као што су АИ/МЛ, АГИ, ЛЛМ, Метаверсе и Web3-сродна поља. Његови чланци привлаче огромну публику од преко милион корисника сваког месеца. Чини се да је стручњак са 10 година искуства у СЕО и дигиталном маркетингу. Дамир се помиње у Масхабле, Виред, Cointelegraph, Тхе Нев Иоркер, Инсиде.цом, Ентрепренеур, БеИнЦрипто и друге публикације. Путује између УАЕ, Турске, Русије и ЗНД као дигитални номад. Дамир је стекао диплому физике, за коју верује да му је дало вештине критичког размишљања које су му потребне да буде успешан у свету интернета који се стално мења.
više чланака
Дамир је вођа тима, менаџер производа и уредник у Metaverse Post, покривајући теме као што су АИ/МЛ, АГИ, ЛЛМ, Метаверсе и Web3-сродна поља. Његови чланци привлаче огромну публику од преко милион корисника сваког месеца. Чини се да је стручњак са 10 година искуства у СЕО и дигиталном маркетингу. Дамир се помиње у Масхабле, Виред, Cointelegraph, Тхе Нев Иоркер, Инсиде.цом, Ентрепренеур, БеИнЦрипто и друге публикације. Путује између УАЕ, Турске, Русије и ЗНД као дигитални номад. Дамир је стекао диплому физике, за коју верује да му је дало вештине критичког размишљања које су му потребне да буде успешан у свету интернета који се стално мења.
