Потенціал індустрії ШІ конкурувати з національним споживанням електроенергії
Швидке розширення ШІ у 2022 та 2023 роках завдяки успіху OpenAIАвтора ChatGPT, викликав занепокоєння щодо споживання електроенергії та впливу на навколишнє середовище. Споживання електроенергії центром обробки даних, на яке припадає лише 1% світового споживання електроенергії, могло зрости на 6% між 2010 і 2018 роками. У цьому коментарі досліджується споживання електроенергії штучним інтелектом і його потенційні наслідки, обговорюються як песимістичні, так і оптимістичні сценарії та застерігаються від будь-яких крайнощів. .
ШІ, включаючи генеративні інструменти ШІ, такі як ChatGPT та OpenAIDALL-E використовує обробку природної мови для створення нового вмісту. Етап навчання, часто енергоємний, передбачає подачу великих наборів даних і коригування параметрів для узгодження прогнозованих результатів із цільовим результатом. Фазі логічного висновку, коли моделі генерують результати, в літературі приділено мало уваги. Однак фаза висновків може значно вплинути на витрати життєвого циклу моделі штучного інтелекту, оскільки Google заявляє, що 60% споживання енергії, пов’язаної зі штучним інтелектом, пов’язане з висновками.
За словами дослідника Алекса де Фріса від Школи бізнесу та економіки в Амстердамі, до 2027 року енергоспоживання компаній зі штучним інтелектом може досягти приголомшливих масштабів, порівнянних із такими країнами, як Аргентина, Нідерланди та Швеція.
| споріднений: Навчання ШІ та водна криза: погляд на дивовижний зв’язок між ChatGPT і використання води |
Свої розрахунки Де Фріз виводить з прогнозованих поставок серверів зі штучним інтелектом лідером ринку Nvidia у 2023 році. Його оцінки вказують на значне зростання зі 100 тисяч серверів цього року до 1.5 мільйона серверів до 2027 року.
Якщо припустити, що ці сервери працюватимуть на повну потужність, їхнє енергоспоживання зросте з поточних 6–9 терават-годин (ТВт-год) на рік до приголомшливих 86–134 ТВт-год на рік до 2027 року. У перспективі Швеція споживає 125 ТВт-год енергії щороку.
Крім того, якби Google сьогодні повністю перевів свій пошуковий сервіс на алгоритми штучного інтелекту, лише витрати на енергію становитимуть 29.3 ТВт-год на рік, що еквівалентно річному споживанню енергії в Ірландії.
Де Вріз визнає, що такий сценарій залишається малоймовірним, частково тому, що Nvidia зараз стикається з проблемами в постачанні необхідної кількості серверів ШІ. Дефіцит цих серверів також призводить до високих витрат. Наприклад, теоретичний перехід Google до підходу, який базується лише на штучному інтелекті, знищить операційну маржу компанії.
Робота алгоритму AI є фінансово обтяжливою для компаній ефективна монетизація залишається недосяжною. Парадоксально, але зі зростанням кількості користувачів витрати на технології зростають, а не зменшуються. Microsoft намагається отримати вигоду з ажіотажу навколо генеративного ШІ, щоб створити ринок для таких послуг і заробити гроші. Однак компанія зіткнулася з фінансовими втратами на своїх перших генеративних продуктах, таких як Сервіс GitHub Copilot, що втратило від $20 до $80 на користувача. Щоб уникнути цього, Microsoft вирішила випустити додатки ШІ для своїх популярних продуктів, які можуть збільшити вартість продукту. Google і Microsoft також стикаються з труднощами в монетизації послуг ШІ через високі витрати на обслуговування. Такі компанії, як Microsoft і Google, вимагають додаткових 30 доларів на підтримку моделей ШІ. Творці Zoom також намагаються заощадити гроші, розробляючи власні алгоритми та запозичуючи інші для складних завдань. Adobe та інші компанії обмежують використання нейронних мереж на основі тарифних планів. Компанії сподіваються, що вартість моделей ШІ з часом впаде, але перш ніж це станеться, їм потрібно буде витратити сотні мільйонів доларів.
Покращення ефективності апаратного забезпечення, архітектури моделей і алгоритмів потенційно можуть зменшити споживання електроенергії, пов’язане зі штучним інтелектом, у довгостроковій перспективі. Це може бути через Парадокс Джевонса, де підвищення ефективності призводить до збільшення попиту, що призводить до чистого збільшення використання ресурсів. Крім того, перепрофілювання графічних процесорів для завдань, пов’язаних зі штучним інтелектом, таких як «майнінг 2.0» Ethereum, може перемістити 16.1 ТВт-год річного споживання електроенергії на ШІ.
Споживання електроенергії, пов’язане зі штучним інтелектом, є невизначеним, але воно може підвищити продуктивність таких програм, як Пошук Google. Однак обмеження ресурсів можуть обмежити зростання. Зусилля, спрямовані на підвищення ефективності штучного інтелекту, можуть викликати ефект відскоку, підвищуючи попит на штучний інтелект. Розробники повинні зосередитися на оптимізації штучного інтелекту та врахуванні його необхідності, а регулюючі органи – на вимоги щодо розкриття інформації про навколишнє середовище.
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Дамір є керівником групи, менеджером із продуктів і редактором Metaverse Post, що охоплює такі теми, як AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse тощо Web3- суміжні поля. Його статті щомісяця приваблюють величезну аудиторію понад мільйон користувачів. Здається, він є експертом із 10-річним досвідом роботи в SEO та цифровому маркетингу. Даміра згадували в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto та інші видання. Він подорожує між ОАЕ, Туреччиною, Росією та СНД як цифровий кочівник. Дамір отримав ступінь бакалавра з фізики, що, на його думку, дало йому навички критичного мислення, необхідні для досягнення успіху в Інтернеті, який постійно змінюється.
інші статті
Дамір є керівником групи, менеджером із продуктів і редактором Metaverse Post, що охоплює такі теми, як AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse тощо Web3- суміжні поля. Його статті щомісяця приваблюють величезну аудиторію понад мільйон користувачів. Здається, він є експертом із 10-річним досвідом роботи в SEO та цифровому маркетингу. Даміра згадували в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto та інші видання. Він подорожує між ОАЕ, Туреччиною, Росією та СНД як цифровий кочівник. Дамір отримав ступінь бакалавра з фізики, що, на його думку, дало йому навички критичного мислення, необхідні для досягнення успіху в Інтернеті, який постійно змінюється.
