Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) zmienia branżeale powoduje także bezprecedensowe zapotrzebowanie na energię.
Centra danych obsługujące obciążenia AI rozwijają się w zawrotnym tempie, aby sprostać potrzebom coraz bardziej złożonych modeli dużych języków (LLM).
Problem nie dotyczy tylko dostępności. Prognozuje się, iż centra danych AI zwiększą zużycie energii elektrycznej o 160% w ciągu najbliższych trzech lat. Taki wzrost grozi przytłoczeniem dostawców usług użyteczności publicznej, zakłóceniem dostępności energii i podważeniem celów w zakresie zrównoważonego rozwoju, ponieważ elektrownie zasilane paliwami kopalnymi będą działać dłużej, aby nadążyć za popytem.
Napędzanie innowacji czy podsycanie kryzysu?
Nienasycony apetyt na energię hiperskalowych centrów danych przekracza możliwości sieci energetycznych. Modele sztucznej inteligencji wymagają ogromnej mocy obliczeniowej do celów szkoleniowych i operacyjnych, co sprawia, iż dostępność energii przez całą dobę, 7 dni w tygodniu, jest niezbędna.
Jednak odnawialne źródła energii, takie jak wiatr i energia słoneczna, nie są jeszcze w stanie zapewnić niezawodnej, podstawowej energii potrzebnej bez znaczących postępów w zakresie magazynowania energii.
To niedopasowanie popytu i podaży ma daleko idące konsekwencje. Rosnące koszty energii spowodują wzrost wydatków operacyjnych na produkty i usługi AI, co będzie miało wpływ na organizacje ze wszystkich branż.
Tymczasem koncentracja centrów danych w regionach takich jak Irlandia i Singapur już zmusza samorządy lokalne do ograniczenia swojej ekspansji ze względu na ograniczenia mocy.
Stawką jest zrównoważony rozwój
Obciążenie sieci energetycznych wywiera efekt domina na cele zrównoważonego rozwoju. W perspektywie krótkoterminowej wiele centrów danych będzie musiało polegać na paliwach kopalnych, co zwiększy ich ślad węglowy i opóźnia postęp w kierunku osiągnięcia celów zerowej emisji netto. Chociaż rozwiązania długoterminowe, takie jak zaawansowane magazynowanie baterii lub modułowe reaktory jądrowe, są obiecujące, nie są jeszcze opłacalne na dużą skalę.
Dla organizacji zaangażowanych w zrównoważony rozwój stanowi to dylemat. Zrównoważenie wdrażania energochłonnych aplikacji GenAI z odpowiedzialnością za środowisko wymaga innowacyjnych podejść, takich jak przyjęcie mniejszych modeli językowych, wykorzystanie przetwarzanie brzegoweoraz współpracę z dostawcami centrów danych w celu optymalizacji zużycia energii.
Nowe podejście do przyszłości sztucznej inteligencji
Obecna trajektoria innowacji opartych na sztucznej inteligencji stawia przed liderami biznesu i IT trudne pytania. Jak utrzymać wzrost w obliczu ograniczeń energetycznych? Jakie strategie złagodzą wpływ rosnących kosztów i presji na środowisko? Organizacje muszą nadać priorytet wydajności w zakresie obciążeń AI, ponownie ocenić cele w zakresie zrównoważonego rozwoju i aktywnie wspierać rozwój bardziej ekologicznych alternatyw energetycznych, takich jak czysty wodór i małe reaktory jądrowe.
Ponieważ wymagania GenAI zmieniają globalny krajobraz energetyczny, sukces będzie wymagał czegoś więcej niż tylko sprawności technologicznej. Będzie to wymagało przewidywania, współpracy i chęci do wprowadzania zrównoważonych innowacji.
