Yapay Zeka Endüstrisinin Ulusal Elektrik Tüketimiyle Rekabet Potansiyeli
AI'nın başarısı sayesinde 2022 ve 2023'teki hızlı genişlemesi OpenAI'S ChatGPT, elektrik tüketimi ve çevresel etkilerle ilgili endişeleri dile getirdi. Küresel elektrik kullanımının yalnızca %1'ini oluşturan veri merkezi elektrik tüketimi, 6 ile 2010 arasında %2018 oranında artmış olabilir. Bu yorum, yapay zeka elektrik tüketimini ve bunun potansiyel sonuçlarını inceliyor, hem kötümser hem de iyimser senaryoları tartışıyor ve her iki uç noktayı da benimsememeye karşı uyarıda bulunuyor. .
Yapay zeka gibi üretken yapay zeka araçları da dahil ChatGPT ve OpenAIDALL-E, yeni içerik oluşturmak için doğal dil işlemeyi kullanıyor. Genellikle enerji yoğun olan eğitim aşaması, büyük veri kümelerinin beslenmesini ve tahmin edilen çıktıları hedef çıktıyla hizalamak için parametrelerin ayarlanmasını içerir. Modellerin çıktı ürettiği çıkarım aşaması literatürde çok az ilgi görmüştür. Ancak çıkarım aşaması, yapay zeka modelinin yaşam döngüsü maliyetlerine önemli ölçüde katkıda bulunabilir; Google, yapay zeka ile ilgili enerji tüketiminin %60'ının çıkarımdan kaynaklandığını belirtir.
Araştırmacı Alex de Vries'e göre Amsterdam'daki İşletme ve Ekonomi Okulu'ndan yapılan bir araştırmaya göre yapay zeka şirketlerinin enerji tüketimi, 2027 yılına kadar Arjantin, Hollanda ve İsveç gibi ülkelerle karşılaştırılabilecek kadar şaşırtıcı oranlara ulaşabilir.
| İlgili bağlantılar: Eğitim Yapay Zekası ve Su Krizi: Arasındaki Şaşırtıcı Bağlantıya Bir Bakış ChatGPT ve Su Kullanımı |
De Vries, hesaplamalarını, pazar lideri Nvidia'nın 2023'te sunacağı öngörülen yapay zeka sunucularından elde ediyor. Tahminleri, bu yıl 100 bin sunucudan 1.5'ye kadar 2027 milyon sunucuya kadar önemli bir artışa işaret ediyor.
Bu sunucuların tam kapasitede çalıştıkları varsayılırsa, enerji tüketimleri mevcut yıllık 6-9 terawatt saatten (TWh) 86 yılına kadar şaşırtıcı bir şekilde yıllık 134-2027 TWh'ye çıkacak. Perspektif olarak İsveç her yıl 125 TWh enerji tüketiyor.
Dahası, eğer Google bugün arama hizmetini özel olarak yapay zeka algoritmalarına geçirseydi, tek başına enerji maliyeti yıllık 29.3 TWh'ye ulaşacaktı; bu da İrlanda'nın yıllık enerji tüketimine eşdeğerdi.
De Vries, kısmen Nvidia'nın gerekli miktarda yapay zeka sunucusunu sağlamada zorluklarla karşı karşıya kalması nedeniyle böyle bir senaryonun ihtimal dışı kaldığını kabul ediyor. Bu sunucuların azlığı aynı zamanda yüksek maliyetlere de yol açmaktadır. Örneğin, Google'ın tamamen yapay zeka yaklaşımına teorik geçişi, şirketin faaliyet marjını ortadan kaldıracaktır.
Yapay zeka algoritmasının çalışması şirketler için mali açıdan külfetlidir ve etkili para kazanma hala zor. Paradoksal olarak kullanıcı sayısı arttıkça teknoloji maliyetleri azalmak yerine artıyor. Microsoft, bu tür hizmetler için bir pazar oluşturmak ve para kazanmak amacıyla üretken yapay zeka hakkındaki heyecandan yararlanmaya çalışıyor. Ancak şirket ilk jenerik ürünlerinde mali kayıplarla karşı karşıya kaldı. GitHub Yardımcı Pilot hizmetikullanıcı başına 20 dolardan 80 dolara kadar kayıp yaşadı. Bunu önlemek için Microsoft, popüler ürünleri için ürünün maliyetini artırabilecek yapay zeka eklentileri yayınlamaya karar verdi. Google ve Microsoft, yüksek bakım maliyetleri nedeniyle yapay zeka hizmetlerinden para kazanma konusunda da zorluklarla karşı karşıya. Microsoft ve Google gibi şirketler yapay zeka modellerinin bakımı için ek 30 dolar talep ediyor. Zoom yaratıcıları ayrıca kendi algoritmalarını geliştirerek ve karmaşık görevler için başkalarını ödünç alarak paradan tasarruf etmeye çalışıyorlar. Adobe ve diğer şirketler sinir ağlarının kullanımını tarife planlarına göre sınırlandırmaktadır. Şirketler yapay zeka modellerinin maliyetinin zamanla düşeceğini umuyor ancak bunun gerçekleşmesi için yüz milyonlarca dolar harcamaları gerekecek.
Donanım verimliliği, model mimarileri ve algoritmalardaki iyileştirmeler, uzun vadede yapay zekaya bağlı elektrik tüketimini potansiyel olarak azaltabilir. Bunun nedeni olabilir Jevons ParadoksuVerimliliğin artması talebin artmasına yol açarak kaynak kullanımında net bir artışa yol açar. Ek olarak, GPU'ların Ethereum'un "madencilik 2.0"ı gibi yapay zeka ile ilgili görevler için yeniden kullanılması, yıllık 16.1 TWh elektrik tüketimini yapay zekaya kaydırabilir.
Yapay zeka ile ilgili elektrik tüketimi belirsizdir ancak Google Arama gibi uygulamaları artırabilir. Ancak kaynak kısıtlamaları büyümeyi sınırlayabilir. Yapay zeka verimliliğini artırma çabaları, yapay zekaya olan talebi artırarak bir geri tepme etkisini tetikleyebilir. Geliştiriciler yapay zekayı optimize etmeye ve gerekliliğini dikkate almaya odaklanmalı, düzenleyiciler ise çevresel açıklama gerekliliklerini dikkate almalıdır.
| İlgili bağlantılar: Gizli Maliyetler NFTs: Çevresel Etki ve Ekolojik Zarar |
Feragatname
Doğrultusunda Trust Project yönergeleri, lütfen bu sayfada sağlanan bilgilerin hukuki, vergi, yatırım, finansal veya başka herhangi bir tavsiye niteliğinde olmadığını ve bu şekilde yorumlanmaması gerektiğini unutmayın. Yalnızca kaybetmeyi göze alabileceğiniz kadar yatırım yapmak ve herhangi bir şüpheniz varsa bağımsız finansal tavsiye almak önemlidir. Daha fazla bilgi için şartlar ve koşulların yanı sıra kartı veren kuruluş veya reklamveren tarafından sağlanan yardım ve destek sayfalarına bakmanızı öneririz. MetaversePost doğru, tarafsız raporlamaya kendini adamıştır, ancak piyasa koşulları önceden haber verilmeksizin değiştirilebilir.
Yazar hakkında
Damir şu anda ekip lideri, ürün yöneticisi ve editördür: Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM'ler, Metaverse ve Web3-İlgili alanlar. Makaleleri, her ay bir milyondan fazla kullanıcıdan oluşan büyük bir kitleyi kendine çekiyor. SEO ve dijital pazarlama konusunda 10 yıllık deneyime sahip bir uzman gibi görünüyor. Damir'den Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ve diğer yayınlar. Dijital bir göçebe olarak BAE, Türkiye, Rusya ve BDT arasında seyahat ediyor. Damir, kendisine internetin sürekli değişen ortamında başarılı olmak için gereken eleştirel düşünme becerilerini verdiğine inandığı fizik alanında lisans derecesi aldı.
Daha fazla haber
Damir şu anda ekip lideri, ürün yöneticisi ve editördür: Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM'ler, Metaverse ve Web3-İlgili alanlar. Makaleleri, her ay bir milyondan fazla kullanıcıdan oluşan büyük bir kitleyi kendine çekiyor. SEO ve dijital pazarlama konusunda 10 yıllık deneyime sahip bir uzman gibi görünüyor. Damir'den Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ve diğer yayınlar. Dijital bir göçebe olarak BAE, Türkiye, Rusya ve BDT arasında seyahat ediyor. Damir, kendisine internetin sürekli değişen ortamında başarılı olmak için gereken eleştirel düşünme becerilerini verdiğine inandığı fizik alanında lisans derecesi aldı.
