Американската електрическа мрежа не може да се справи с нарастващото енергийно потребление на генеративния изкуствен интелект.
Разрастването на генеративния изкуствен интелект (ИИ) изисква огромни количества вода и енергия, а американската електрическа мрежа се затруднява да се справи с това.
През последните няколко години ИИ се развива с бързи темпове и нови центрове за данни изникват из цялата страна, за да поддържат платеното ускоряване на ИИ. Обучителните модели се нуждаят от такива центрове за данни, за да предоставят огромните изчислителни ресурси, необходими за обучение и внедряване на сложни модели и алгоритми за машинно обучение.
Въпреки това, центровете за данни изискват огромни количества енергия за тяхната работа и поддръжка, както и вода за охлаждане на сървърите вътре. С нарастващите опасения дали американската електрическа мрежа може да генерира достатъчно електричество за нарастващия брой необходими центрове за данни. Въпреки че ИИ помага за подобряване на устойчивостта в някои области, ако самата технология не е устойчива, тя няма да донесе полза за планетата.
Какво може да се направи за пестене на енергия в областта на ИИ?
Тези, които работят в производството на ИИ на хардуерно и софтуерно ниво, се стремят да смекчат тези разходи на енергия и ресурси, както и инвестират в устойчиви енергийни източници.
„Ако не започнем да мислим за този енергиен проблем по различен начин сега, никога няма да видим мечтата си реализирана,“ каза Дипти Вачани, ръководител на отдел „Автомобили“ в Arm, пред CNBC. Чиповете на компанията с ниска консумация на енергия все повече се използват от гиганти като Google, Microsoft, Oracle и Amazon, защото могат да помогнат за намаляване на енергийните разходи с до 15% в центровете за данни.
Също така се работи върху намаляване на енергийното потребление на ИИ моделите. Например, най-новият чип на Nvidia, Grace Blackwell, включва процесори на базата на Arm, които уж могат да изпълняват генеративни ИИ модели с 25 пъти по-малко енергия от предишното поколение.
„Спестяването на всяка последна капка енергия ще изисква фундаментално различен дизайн отколкото когато се опитваш да максимизираш производителността,“ каза Вачани.
Въпреки това, опасенията остават, че тези мерки няма да бъдат достатъчни. Все пак, едно запитване към ChatGPT използва почти 10 пъти повече енергия от типично търсене в Google, докато създаването на ИИ изображение може да изразходва толкова енергия, колкото пълното зареждане на смартфон.
Ефектите се виждат най-ясно при големите компании, като последният екологичен доклад на Google показва, че емисиите на парникови газове са се увеличили с почти 50% между 2019 и 2023, отчасти поради потреблението на енергия от центровете за данни. Това е въпреки твърденията на Google, че техните центрове за данни са 1.8 пъти по-енергийно ефективни от типичния център за данни. Подобно, емисиите на Microsoft са се увеличили с почти 30% от 2020 до 2024, също отчасти поради центровете за данни.
Изображение: Unsplash
Тази статия е публикувана за първи път на ReadWrite.