Kako umjetna inteligencija nezaustavljivo raste, AI industrija se suočava s nadolazećom energetskom krizom. Međunarodna agencija za energiju upozorava da bi podatkovni centri, koji su temelj AI sustava, mogli do 2030. godine trošiti 3% globalne električne energije, što je dvostruko više nego danas.
Prema analizi konzultantske kuće McKinsey, svijet se suočava s utrkom za izgradnjom dovoljno podatkovnih centara kako bi pratio ubrzani rast umjetne inteligencije, uz upozorenje da prijeti globalni manjak električne energije. No, prema mišljenju Mosharafa Chowdhuryja, profesora računalnih znanosti na američkom Sveučilištu Michigan, istodobno se mora smanjiti energetska potrošnja.
Postoji nekoliko načina da se problem riješi, rekao je Chowdhury za agenciju AFP.
Chowdhuryjev tim razvio je algoritme koji procjenjuju potrošnju energije po AI čipu, čime se trošak može smanjiti za 20–30%. Njegov pristup kombinira pametniji softver s naprednijim hardverom kako bi se ublažilo energetsko opterećenje.
Učinkovitost infrastrukture
Prije dvadeset godina, hlađenje i infrastruktura trošili su jednako energije kao i sami poslužitelji. Danas troše samo 10%, navodi Gareth Williams iz britanske konzultantske tvrtke Arup. Tome je najviše doprinijela upotreba AI senzora za kontrolu temperature po zonama, umjesto ravnomjernog hlađenja cijelih zgrada.
Pankaj Sachdeva iz McKinseya istaknuo je da to omogućuje optimizaciju potrošnje struje i vode u stvarnom vremenu. Sve više koristi dobiva i tekuće hlađenje.
Svi veliki igrači to razmatraju, rekao je Williams za AFP, ističući njegovu prednost u odnosu na energetski zahtjevne klimatizacijske sustave.
AWS, Amazonova cloud podružnica, nedavno je razvila vlastiti sustav tekućeg hlađenja Nvidia čipova, bez potrebe za rekonstrukcijom postojećih objekata.
Jednostavno ne bi bilo dovoljno kapaciteta za tekuće hlađenje da podržimo našu razinu, objasnio je za AFP Dave Brown, potpredsjednik za računalne i AI usluge u AWS-u.
Granice učinkovitosti čipova
Novi čipovi troše manje energije, ali ukupna potrošnja električne energije i dalje raste.
Potrošnja energije će i dalje rasti, ali možda ne tako brzo, rekao je za AFP Yi Ding, znanstvenik s američkog Sveučilišta Purdue. Ding je naglasio da duži vijek čipova može pomoći, ali da je teško uvjeriti proizvođače čipova da zarađuju manje.
Kineski startup DeepSeek nedavno je dostigao američke AI sustave koristeći manje snažne čipove i izostavljajući energetski intenzivan korak treniranja koji se prije smatrao nužnim. Iz McKinseyja upozoravaju da Kina možda ima prednost i u dostupnosti obnovljivih, i nuklearnih izvora energije.
Izvor: Science Alert
