Според нова анализа, вештачката интелигенција би можела да користи речиси половина од целата електрична енергија што ја користат глобалните центри за податоци до крајот на оваа година.
Тоа е проценката на Алекс де Врис-Гао, студент на Институтот за студии за животна средина на Универзитетот Срије во Амстердам, кој ја следел потрошувачката на електрична енергија на криптовалутите и нивното влијание врз животната средина во претходни истражувања и на неговата веб-страница Digiconomist.
Неговиот последен коментар за растечката побарувачка за електрична енергија на вештачката интелигенција е објавен во списанието Joule.
Вештачката интелигенција веќе сочинува до една петтина од електричната енергија што ја користат центрите за податоци, според Де Врис-Гао. Таа проценка е тешко да се утврди без податоци од големите технолошки компании за тоа колку енергија трошат нивните модели на вештачка интелигенција.
Потрошувачката расте и покрај поголемата ефикасност
Де Врис-Гао мораше да направи проекции врз основа на синџирот на снабдување на специјализирани компјутерски чипови што се користат за вештачка интелигенција. Но, тој и другите истражувачи открија дека нејзиниот апетит расте и покрај зголемувањето на ефикасноста – и доволно брзо за да бара поголемо внимание.
Според Де Врис-Гао, постојат неколку клучни паралели помеѓу вештачката интелигенција и криптовалутите. Првата е начинот на размислување „колку е поголемо, толку е подобро“, што доведе до бум во нови центри за податоци со вештачка интелигенција, особено во Соединетите Американски Држави, каде што има повеќе од нив отколку во која било друга земја.
Енергетските компании планираат да изградат нови електрани на гас и нуклеарни реактори за да ја задоволат растечката побарувачка за електрична енергија од вештачката интелигенција.
Ненадејните скокови во побарувачката на електрична енергија можат да ги оптоварат енергетските мрежи и да ги нарушат напорите за транзиција кон почисти извори на енергија, а крипто рудниците претставуваат такви проблеми, бидејќи тие се во суштина центри за податоци што се користат за валидација на блокчејн трансакции.
Втората паралела е тешкотијата во проценката колку енергија всушност користат овие технологии и какво е нивното влијание врз животната средина. Многу големи технолошки компании што развиваат алатки за вештачка интелигенција поставија климатски цели и ги вклучуваат своите емисии на стакленички гасови во своите годишни извештаи за одржливост.
Знаеме дека јаглеродните отпечатоци и на Google и на Microsoft се зголемија во последниве години бидејќи се фокусираат на вештачката интелигенција. Но, компаниите обично не ги разложуваат податоците за да покажат што конкретно се припишува на тоа.
„Триангулација“ за проценка
За да дојде до овие податоци, Де Врис-Гао користи техника наречена „триангулација“, во која тој ги разгледува јавно достапните детали за уредите, проценките на аналитичарите и извештаите за заработка на компанијата за да го процени производството на хардвер и колку енергија веројатно ќе користи тој хардвер.
Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), која произведува чипови за вештачка интелигенција за други компании (вклучувајќи ги Nvidia и AMD), го забележа својот производствен капацитет за спакувани чипови што се користат во вештачката интелигенција повеќе од двојно зголемен помеѓу 2023 и 2024 година.
Откако пресмета колку специјализирана опрема може да се произведе, Де Врис-Гао го спореди ова со информациите за тоа колку електрична енергија трошат тие уреди.
Минатата година, тие веројатно користеле толку електрична енергија колку неговата родна Холандија. Тој очекува тој број да се приближи до земја со големина на Обединетото Кралство до крајот на 2025 година, при што побарувачката за електрична енергија ќе достигне 23 GW.
Одделен извештај од консултантската фирма ICF предвиде дека побарувачката за електрична енергија во Соединетите Држави ќе порасне за 25 проценти до крајот на деценијата, во голема мера благодарение на вештачката интелигенција, традиционалните центри за податоци и рударењето биткоини.
Според проценките во статијата, објавена во MIT Technology Review, лице кое користи алатки за вештачка интелигенција би можело да создаде речиси двојно повеќе јаглеродно загадување доколку на неговите прашања одговорат центри за податоци во Западна Вирџинија отколку во Калифорнија.
Ризикот од парадоксот на Џевонс
Интензитетот на енергија и емисиите зависат од голем број фактори, вклучувајќи ги видовите на прашања, големината на моделите што одговараат на тие прашања и уделот на обновливи извори на енергија и фосилни горива во локалната електрична мрежа што го напојува центарот за податоци.
Постои уште поголема неизвесност околу тоа дали придобивките од енергетската ефикасност на крајот ќе ја компензираат побарувачката за електрична енергија, а прашање е дали градењето поефикасни модели ќе биде приоритет. Кога етереумот се префрли на многу поефикасна стратегија за валидација на трансакции од рударењето биткоини, неговата потрошувачка на електрична енергија одеднаш падна за 99,988 проценти.
Застапниците за животна средина извршија притисок врз другите блокчејн мрежи да го следат примерот. Но, рударите на биткоини не се подготвени да ги напуштат инвестициите што веќе ги направиле во постоечкиот хардвер (ниту пак ги напуштаат другите идеолошки аргументи за одржување на старите навики).
Постои и ризик од парадоксот на Џевонс, кој предвидува дека поефикасните модели ќе продолжат да трошат сè поголеми количини на електрична енергија бидејќи луѓето едноставно ќе почнат повеќе да ја користат технологијата, пишува Verge.