Információ és alkalmazás
A cikkek tükrözik a szerzők észrevételeit, nem feltétlenül egybeesnek a befektetési kategória szerkesztőségével. Ha kommentálja ezt a témát, küldje el cikket az édeeny@portfolio.hu címre.
A közzétett cikkek itt olvashatók.
Manapság a kis hallgatókat olyan AI alkalmazásokhoz is használják, amelyek az általános nyelvi modellt használják, amelyek könnyen hozzáférnek az ingyenes szolgáltatásokhoz. Nincs megálló fejlesztés, és növeli a felhasználók számát. Ugyanakkor az egyre összetettebb tudással és egyre több szín kapacitással rendelkező berendezések erőforrásainak szükségességének növekedése hamarosan nehéz lehet kezelni.
Hatalmas energiaigény van
A Nemzetközi Energiaügynökség (IEA), amelyet 2025 április elején tettek közzé, elolvasta, hogy a globális villamosenergia -termelés szükséges ahhoz, hogy olyan adatközpontokat biztosítson, amelyek várhatóan több mint 1000 TWH lesznek 460 TWH és 2030 – 1300 TWH között 2024 szerepből.
Ebben az összefüggésben érdemes figyelmeztetni, hogy a szén a legszennyezettebb energiaforrás, 30%-os sebességgel kb.
Megújuló energiaforrások-különösen a szél, a napelemek és a folyó vízszámlák, az adatközpontok által használt villamos energia csak körülbelül 27%-át.
A földgáz jelenleg a harmadik legnagyobb forrás, amely a kereslet 26%-át fizeti, majd 15%nukleáris energiát követi.
A 2024 -es széles körű felmérés azt mutatta, hogy az adatközpontokban az adatközpontok tulajdonosai és üzemeltetõi 1,56 -ra hívták az éves átlagot. A teljesítmény (PUE) használatának hatékonyságáról számoltak be, ez a -2000 -es évek közepe óta nagy javulás. A PUE értéket úgy számították ki, hogy a létesítménynek az IT -berendezések működtetésére használt energia teljes energiáját elosztották a létesítményben. Ezért az alacsonyabb érték nagyobb hatékonyságot mutat, mivel a másodlagos funkciók, például a hűtés működéséhez használt teljes energia kisebb sebessége.
A villamosenergia -termelési központokból származó szén -dioxid -kibocsátás 2030 -ban 320 millió tonna lesz, és 2035 -ben 300 millió tonnára csökken. A gyors növekedés ellenére az adatközpontok továbbra is a teljes elektromos rendszer viszonylag kis részét képezik:
- Ez a globális villamosenergia -termelés kb. 1%-áról 2030 -ra 3%-ra növekszik
- És a globális szén -dioxid -kibocsátás teljes mennyiségének kevesebb mint 1%-a.
AI kék, zöld algoritmus
Nyilvánvaló, hogy a mesterséges intelligencia szerepében a fenntarthatóbb világ kialakításában alapvető fontosságú, hogy az AI rendszerek maguk ne váljanak fenntartható háttér erővé azáltal, hogy túl sok energiát, vizet és egyéb természeti erőforrást igényelnek. Annak érdekében, hogy a mesterséges intelligencia az energiacsökkentés eszközeként szolgáljon, az algoritmusokat és a számítási folyamatokat a gondolkodás hatékonyságában kell megtervezni.
A gyorsan fejlődő piac eredményeként a gépi tanulás területén (ML, gépi tanulás) nagy a verseny a jobb teljesítmény elérése érdekében, mivel bonyolultabbá kell válniuk a nagyobb paraméterek kezelésével.
Ezért azonban a modellek edzéséhez és futtatásához szükséges erőforrások követelményei jelentősen növekedtek. Ezért van ez. A kék AI megoldásokat zöld algoritmusok szervezik.
A kék mesterséges intelligencia egy olyan AI rendszer, amely új és jobb eredményeket hoz, miközben az ideál csökkent (vagy legalábbis nem növeli) az erőforrások kiszámításának és felhasználásának költségeit. Az ilyen megoldások mind hardver, mind szoftver optimalizáláshoz szükségesek.
- A zöld mesterséges intelligencia megpróbálja minimalizálni AI környezeti hatásait az algoritmusok optimalizálásával, a hardver hatékonyságának javításával és a fenntartható adatkezelési gyakorlatok alkalmazásával.
- A zöld mesterséges intelligencia energiát biztosít a felhőközpontokon és a mobil/él eszközökön keresztül, amelyeket alacsony széntartalmú lábnyomok, jobb minőségű adatok, alacsony modellek, alacsony erőforrásigények és jobb átláthatóság jellemeznek.
- A Blue AI megoldások világa nemcsak hozzájárul a zöld fejlődéséhez új módszerek fejlesztésével, hanem aktívabb és hatékonyabb és vízenergiával is.
A zöld algoritmusok az algoritmusok maximalizálják az energiahatékonyságot, és csökkentik az AI modellek és a természeti erőforrások környezeti hatásait. Két típusba sorolhatók:
- Egyrészt az energiával rendelkező energiával rendelkező emberek, akik mind az előkészítés, mind a felhasználás során megtervezték,
- És az embereket kifejezetten a környezeti kihívások megoldására és a környezeti problémák megoldására tervezték.
A ténylegesen zöld algoritmusnak mindkét típusnak meg kell felelnie.
Számos cikk kapcsolódik ezekhez a dolgokhoz. Piros AI környezeti hatások. Az AI rendszer egyszerűsítése környezetbarát, és magában foglalja a „zöld mesterséges intelligenciát”, míg a mesterséges intelligencia nem zöld „Vörös mesterséges intelligencia„Ezt hívják. A vörös mesterséges intelligenciát alapvetően a legjobb eredmény elérése érdekében optimalizálják, például az felhasznált energiával.
Az adatközpontok is vizet esznek
A mesterséges intelligencia nagy mennyiségű energiát fogyaszt az összetett adatmodellek kiképzéséhez. Ilyen energia felhasználásakor előfordul, Vízre van szükség a mesterséges intelligencia lehűtéséhez.
Az AI szerverek hatalmas energiafogyasztása magas hőmérsékletet generál. A hő felszabadításához a külső környezetbe és a túlmelegítő szerverek elkerülése érdekében az adatközpontok gyakran hűtőszekrényeket és/vagy külső levegőt használnak, hihetetlen mennyiségű édesvizet igényelve. Az elektromos termelés a hűtő- és atomerőművek miatt is sok vizet fogyaszt, valamint a vízerőművek által okozott gyorsított víz elpárologtatása miatt.
A magas vízfogyasztás egyik fő oka a korlátozott víz újrafelhasználása a hűtés során. A hűtési folyamat során néhány édesvíz elpárolog, és a másik víz szennyvízké válik. A szennyvíz gyakran porral, vegyi anyagokkal és ásványi anyagokkal szennyeződik, amikor felveszik a hűtési folyamat hatékonyságát. Ezért az adatközpontok gyakran nem tudják újrahasznosítani a szennyvíz maximális kapacitásuk szerint.
Ezenkívül a hűvös szerverek általános mesterséges intelligenciája egyre több ivóvizet igényel olyan helyeken, ahol kevesebb víz van szükség nélkül. Például az Egyesült Államokban az adatközpont -kiszolgálók közvetlen vízlábnyomainak egyötöde mérsékelt vagy nehézvízi medencéből származik.
A mesterséges intelligencia gyors növekedése és a kapcsolódó adatközpontok kibővítése csak növeli ezt a kihívást, ami aggodalomra ad okot egy olyan világban, ahol két milliárd embernek még mindig nincs biztonságos ivóvíz.
2027-re a mesterséges intelligencia iránti globális kereslet várhatóan 4,2–6,6 milliárd köbméter víz lesz, ami Dánia teljes éves kiutasításának több mint 4-6-szorosa.
2022 -ben a Google központjai és adatbázisai több mint 21 millió köbméter vizet fogyasztottak, majdnem megegyeznek Budapest éves közhasznú vízfogyasztásával.
Az 1 Megawatt (MW) Data Center évente csak 25,5 millió liter vizet képes lehűlni, ami napi mintegy 300 000 vízfogyasztásnak felel meg. A fejlett AI modellek, mint például a GPT-3 és a GPT-4, óriási számítási forrásokat igényelnek, ezáltal növelve a vízfogyasztást.
Az AI GPT-3 modell becslések szerint 500 ml vizet fogyaszt minden reakcióhoz 10-50 válaszsal.
Ha ezt több milliárd felhasználóval megszorozzuk, akkor a mesterséges intelligencia teljes lábnyoma nagyon nagy lesz.
Nem a környéken!
A NIMBY -szindróma egyre növekvő kihívássá vált az adatközpont -ipar számára, mivel a helyi közösségekre gyakorolt hatása csak az iparág növekedésével növekedett. Az adatközpontok gyors kiterjesztése, amelyet a digitális szolgáltatások és a mesterséges intelligencia felesleges igénye motivál, a közösség ellenállásának növekedéséhez vezetett.
A járványcsökkentés és a nagyobb tudatosság az AI alkalmazások miatt a fokozott kontroll kíséretében. Az adatközpont -fejlesztők már nem támaszkodhatnak az iparág relatív névtelen relatívjére. Az építkezés és a működés korai „vad” megközelítése fenntarthatatlanná vált, mivel a közösségeket érdekli az erőforrások, a környezeti hatás és még a helyi tájak fogyasztása.
Az adatközpontok iránti kereslet az utóbbi években emelkedett a felhőalapú számítástechnika és a mesterséges intelligencia gyors növekedése miatt, amely szerint a helyi hatóságok profitért versenyeznek a nagy technológiai társaságokkal. Az AP hírügynökség jelentése szerint Amikor az adatközpontok sűrűbben lakott területekre, házakra, iskolákra, parkokra és üdülőhelyekre költöznek, mint szomszédos országok, a lakosság gyakran ellenzi a világ legerősebb vállalatait, mivel a helyi közösség gazdasági, társadalmi és környezeti egészségével kapcsolatos aggodalmak vannak.
Maga az elektromos ipar nagy vízfelhasználó. Az óriási adatközpontok és az AI szolgáltatások nem akadályozhatók meg. Ők, amellett, hogy az energia többletre van szükségük a több víz szükségességének aktiválására, több vízre van szükségük a saját jogaikhoz, amelyek ördögi körhöz vezetnek,
Ezért ezt sokkal komolyabban kell megtenni, még akkor is, ha kötelező zöld algoritmusokat használnak.
