Tiềm năng của ngành AI để cạnh tranh với mức tiêu thụ điện quốc gia
Sự mở rộng nhanh chóng của AI vào năm 2022 và 2023, được thúc đẩy bởi sự thành công của OpenAI'S ChatGPT, đã làm dấy lên mối lo ngại về việc tiêu thụ điện và tác động đến môi trường. Mức tiêu thụ điện của trung tâm dữ liệu, chỉ chiếm 1% lượng điện sử dụng toàn cầu, có thể đã tăng 6% từ năm 2010 đến năm 2018. Bài bình luận này xem xét mức tiêu thụ điện của AI và những tác động tiềm ẩn của nó, thảo luận về cả kịch bản bi quan và lạc quan cũng như cảnh báo không nên áp dụng một trong hai thái cực .
AI, bao gồm các công cụ AI tổng quát như ChatGPT và OpenAI's DALL-E, sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tạo nội dung mới. Giai đoạn huấn luyện, thường tốn nhiều năng lượng, bao gồm việc cung cấp các bộ dữ liệu lớn và điều chỉnh các tham số để điều chỉnh kết quả đầu ra được dự đoán với đầu ra mục tiêu. Giai đoạn suy luận, trong đó các mô hình tạo ra kết quả đầu ra, ít được chú ý trong tài liệu. Tuy nhiên, giai đoạn suy luận có thể đóng góp đáng kể vào chi phí vòng đời của mô hình AI, Google tuyên bố rằng 60% mức tiêu thụ năng lượng liên quan đến AI bắt nguồn từ suy luận.
Theo nhà nghiên cứu Alex de Vries từ Trường Kinh doanh và Kinh tế ở Amsterdam, mức tiêu thụ năng lượng của các công ty AI có thể đạt mức đáng kinh ngạc vào năm 2027, tương đương với toàn bộ các quốc gia như Argentina, Hà Lan và Thụy Điển.
| Sản phẩm liên quan: Đào tạo AI và cuộc khủng hoảng nước: Nhìn vào mối liên hệ đáng ngạc nhiên giữa ChatGPT và sử dụng nước |
De Vries đưa ra tính toán của mình từ việc cung cấp máy chủ AI dự kiến của công ty dẫn đầu thị trường Nvidia vào năm 2023. Ước tính của ông cho thấy mức tăng đáng kể, từ 100 nghìn máy chủ trong năm nay lên 1.5 triệu máy chủ vào năm 2027.
Giả sử các máy chủ này hoạt động hết công suất, mức tiêu thụ năng lượng của chúng sẽ tăng từ 6–9 terawatt giờ (TWh) hàng năm hiện tại lên mức đáng kinh ngạc 86–134 TWh hàng năm vào năm 2027. Nhìn chung, Thụy Điển tiêu thụ 125 TWh năng lượng mỗi năm.
Hơn nữa, nếu Google độc quyền chuyển đổi dịch vụ tìm kiếm của mình sang thuật toán AI ngày nay thì chỉ riêng chi phí năng lượng sẽ lên tới 29.3 TWh hàng năm, tương đương với mức tiêu thụ năng lượng hàng năm của Ireland.
De Vries thừa nhận rằng kịch bản như vậy vẫn khó xảy ra, một phần vì Nvidia hiện đang phải đối mặt với những thách thức trong việc cung cấp số lượng máy chủ AI cần thiết. Sự khan hiếm của các máy chủ này cũng dẫn đến chi phí cao. Chẳng hạn, việc Google chuyển đổi về mặt lý thuyết sang cách tiếp cận hoàn toàn bằng AI sẽ làm giảm lợi nhuận hoạt động của công ty.
Hoạt động của thuật toán AI gây gánh nặng tài chính cho các công ty và kiếm tiền hiệu quả vẫn khó nắm bắt. Nghịch lý thay, khi số lượng người dùng tăng lên, chi phí công nghệ lại tăng lên thay vì giảm xuống. Microsoft đang cố gắng tận dụng sự cường điệu xung quanh AI để tạo ra thị trường cho các dịch vụ như vậy và kiếm tiền. Tuy nhiên, công ty đã phải đối mặt với tổn thất tài chính đối với các sản phẩm thế hệ đầu tiên của mình, chẳng hạn như Dịch vụ phi công phụ GitHub, mất từ 20 USD xuống 80 USD cho mỗi người dùng. Để tránh điều này, Microsoft đã quyết định tung ra các tiện ích bổ sung AI cho các sản phẩm phổ biến của mình, điều này có thể làm tăng giá thành sản phẩm. Google và Microsoft cũng gặp khó khăn trong việc kiếm tiền từ dịch vụ AI do chi phí bảo trì cao. Các công ty như Microsoft và Google yêu cầu thêm 30 USD để duy trì các mô hình AI. Những người sáng tạo Zoom cũng đang cố gắng tiết kiệm tiền bằng cách phát triển các thuật toán của riêng họ và mượn người khác thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Adobe và các công ty khác hạn chế việc sử dụng mạng lưới thần kinh dựa trên các gói cước. Các công ty hy vọng rằng giá thành của các mô hình AI sẽ giảm theo thời gian, nhưng trước khi điều đó xảy ra, họ sẽ phải chi hàng trăm triệu USD.
Những cải tiến về hiệu quả phần cứng, kiến trúc mô hình và thuật toán có thể làm giảm mức tiêu thụ điện liên quan đến AI về lâu dài. Điều này có thể là do Nghịch lý của Jevons, trong đó hiệu quả ngày càng tăng dẫn đến nhu cầu tăng lên, dẫn đến mức sử dụng tài nguyên ròng tăng lên. Ngoài ra, việc tái sử dụng GPU cho các tác vụ liên quan đến AI, chẳng hạn như “khai thác 2.0” của Ethereum, có thể chuyển 16.1 TWh tiêu thụ điện hàng năm sang AI.
Mức tiêu thụ điện liên quan đến AI là không chắc chắn, nhưng nó có thể thúc đẩy các ứng dụng như Google Tìm kiếm. Tuy nhiên, những hạn chế về nguồn lực có thể hạn chế tăng trưởng. Những nỗ lực cải thiện hiệu quả của AI có thể gây ra hiệu ứng phục hồi, làm tăng nhu cầu về AI. Các nhà phát triển nên tập trung vào việc tối ưu hóa AI và xem xét sự cần thiết của nó, đồng thời các cơ quan quản lý cũng xem xét các yêu cầu công bố thông tin về môi trường.
| Sản phẩm liên quan: Chi phí ẩn của NFTs: Tác động môi trường và thiệt hại sinh thái |
Từ chối trách nhiệm
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Giới thiệu về Tác giả
Damir là trưởng nhóm, quản lý sản phẩm và biên tập viên tại Metaverse Post, bao gồm các chủ đề như AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse và Web3-các lĩnh vực liên quan. Các bài báo của anh ấy thu hút một lượng lớn độc giả với hơn một triệu người dùng mỗi tháng. Anh ấy có vẻ là một chuyên gia với 10 năm kinh nghiệm về SEO và tiếp thị kỹ thuật số. Damir đã được đề cập trong Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto và các ấn phẩm khác. Anh đi lại giữa Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Thổ Nhĩ Kỳ, Nga và CIS với tư cách là một người du mục kỹ thuật số. Damir đã có bằng cử nhân vật lý, bằng cấp mà anh tin rằng đã mang lại cho anh những kỹ năng tư duy phản biện cần thiết để thành công trong bối cảnh luôn thay đổi của Internet.
Xem thêm bài viết
Damir là trưởng nhóm, quản lý sản phẩm và biên tập viên tại Metaverse Post, bao gồm các chủ đề như AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse và Web3-các lĩnh vực liên quan. Các bài báo của anh ấy thu hút một lượng lớn độc giả với hơn một triệu người dùng mỗi tháng. Anh ấy có vẻ là một chuyên gia với 10 năm kinh nghiệm về SEO và tiếp thị kỹ thuật số. Damir đã được đề cập trong Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto và các ấn phẩm khác. Anh đi lại giữa Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Thổ Nhĩ Kỳ, Nga và CIS với tư cách là một người du mục kỹ thuật số. Damir đã có bằng cử nhân vật lý, bằng cấp mà anh tin rằng đã mang lại cho anh những kỹ năng tư duy phản biện cần thiết để thành công trong bối cảnh luôn thay đổi của Internet.
