Energetski Trag Umjetne Inteligencije
Umjetna inteligencija (UI) doživljava brz razvoj, što sa sobom nosi izazove vezane uz potrošnju energije. Sa sve većom potrebom za računalnom snagom, bilo kroz treniranje ili korištenje AI modela, energetski zahtjevi postaju sve izraženiji. Ovaj članak istražuje utjecaj koji AI ima na energetski sektor, kao i moguće rješenja za održivu budućnost.
Rast Potražnje za Računalnom Snagom
Razvoj naprednih sustava umjetne inteligencije, poput GPT-4, dovodi do drastične potražnje za računalnom snagom. Ova potražnja ne dolazi samo od treninga modela, već i od njihove primjene u stvarnom svijetu.
Potreba za Specijaliziranim Hardverom
U svrhu treniranja i izvođenja AI modela, koriste se visoko specijalizirani procesori poput GPU-a i TPU-a, koji troše značajnu količinu energije. Ti sustavi se koriste u mnogim industrijama, od prijevoda u stvarnom vremenu do autonomnih vozila, što dodatno pridonosi potrošnji energije.
Trening naspram Inference: Gdje Odlazi Energija?
Energetska potrošnja umjetne inteligencije može se podijeliti na dva glavna segmenta: trening i inference. Trening velikih modela zahtijeva velike količine električne energije, dok inference, proces korištenja modela nakon treninga, predstavlja dugotrajne troškove potrošnje.
Utjecaj na Emisije CO2
Prema istraživanju sveučilišta Massachusetts, treniranje jednog AI modela može rezultirati emisijom više od 280.000 kilograma CO2, što je ekvivalent emisijama od više vozila tijekom njihovog životnog vijeka.
Energetska Statistika: IEA i Gradske Vlasti
Prema Međunarodnoj agenciji za energiju, očekuje se da će globalna potrošnja energije za data centre, uključujući i one koji koriste AI, više nego udvostručiti do 2026. godine.
Pritisak na Energetske Mreže
U SAD-u, očekuje se da će potrošnja AI-enabled data centara činiti 4.5% nacionalne potrošnje do 2026. godine. Ovakav rast stvara pritisak na postojeće energetske infrastrukture.
Usporedba AI i Bitcoin Rudarstva
Energetska potrošnja umjetne inteligencije često se uspoređuje s Bitcoin rudarstvom. Iako oboje troši velike količine energije, njihovi modeli rada su različiti, što utječe na ukupan dugoročni učinak na energiju.
Kako se Raspodjela Energije Razlikuje?
Bitcoin rudarenje djeluje kontinuirano dok AI treniranje i inference imaju različite cikluse energijske potrošnje. U 2023. godini, Bitcoin je potrošio oko 110 TWh, dok bi AI do 2025. mogao nadmašiti 150 TWh.
Pritisak na Infrastrukturu i Životnu Okoliš
Rast potražnje za AI tehnologijama uzrokuje stres na energetske mreže. Tijekom posljednjih godina, određene regije su čak obustavile nove projekte data centara zbog nedostatka energetske infrastrukture.
Utjecaj na Ekologiju
Kada su power data centri pokrenuti fosilnim gorivima, emisije CO2 značajno rastu. Kako bi se smanjio njihov negativan utjecaj, potrebna su hitna ulaganja u obnovljive izvore energije.
Budućnost i Rješenja
Pred kraj, predstoji ozbiljno razmatranje kako balansirati potražnju za energijom s održivim praksama. Kratkoročne strategije uključuju optimizaciju AI modela radi energetske učinkovitosti.
Poticanje Održive Energije
- Obnovljivi izvori energije
- Optimizacija trenažnih tehnika
- Primjena lokalne inference na edge uređajima
“Umjetna inteligencija predstavlja najveće novo opterećenje električne energije od pojave potrošačkih klima uređaja.” – Dr. Jesse Jenkins