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.
A digitalizáció növekvő energiaigénye sürgős, és felhívja a figyelmet az Egyesült Nemzetek Kereskedelmi és Fejlesztési Szervezetére (UNCTAD). A 43 országból származó adatok a globális GDP körülbelül háromnegyedét tartalmazzák, amelyek azt mutatják, hogy az üzleti e -kompatibilis értékesítés közel 60%-kal növekedett 2016 -ról 2022 -re, és elérte a 27 milliárd dollárt.
Az adatközpontot gyakran épületként vagy épületcsoportként azonosítják a számítógépes rendszerekhez, különösen a telekommunikációs alkatrészekhez és a tároláshoz. A nagy adatok korszakában az ilyen adatközpontok az infrastruktúra nélkülözhetetlen formává váltak.
A Cloudcene platform jelenleg jelenleg Több mint 11 800 adatközpont világszerteÉs az Egyesült Államok uralja a piacot:
2024 márciusában az Egyesült Államokban 5381 adatközpont, amely világszerte 45%-nak felel meg.
A világ adatközpontjának kapacitásának legmagasabb koncentrációja Észak -Virginiában található, ahol 2024 -ben több mint 300 adatközpont állt rendelkezésre a több mint 300 adatközpontban telepített kapacitásban. Ennek oka az adócsökkentés, a kiváló kapcsolatok és az infrastruktúra, amely alkalmas a nagy szerver gazdaságok erőforrásaira.
Észak -Virginia infrastruktúrája az elkövetkező években tovább bővül: a világ jelenlegi kapacitásának kb. 5%-a épül itt. További létezés az Egyesült Államokban A fő adatközpontok közé tartozik Chicago, Dallas és Nebraska Omaha– Ez a négy hely, kb. 12,4 GW integrált kapacitással kombinálva 2024 -ben és a jelenleg épített globális kapacitás több mint 10%-át adta–
Éhség energia a gyorsan növekvő adatközpontokhoz
2018 és 2022 között a 13 legnagyobb adatközpont -üzemeltető növelte az energiafogyasztást. Becslés
2022 -ben az adatközpontok szerte a világon számos villamos energiát fogyasztottak, például Franciaországot (426 Terawattas), ami körülbelül tízszer magasabb, mint Magyarország teljes villamosenergia -fogyasztása.
Az adatközpontok energiafogyasztása a Nemzetközi Energiaügynökség (IEA) szerint 2026 -ra megduplázódik, vagyis elérheti az 1000 TWH -t. Ez a növekedés egyre növekvő terhet jelent a környezetre.
Az ilyen fogyasztást a helyi villamosenergia -hálózatok terhelik. Például Szingapúrban az adatközpontok az ország villamosenergia -igényének kb. 7%-át teszik ki 2020 -ra és Írországban 2022 -re, ez az arány eléri a 18%-ot. Ezek a számok azóta jelentősen növekedtek, a legutóbbi elemzés szerint
2026 -ra az adatközpontok a Google és a Microsoft által a Server Farms által üzemeltetett nemzeti villamosenergia -kereslet közel egyharmadát teszik ki.
Az elektronikus technológia szintén energikus. Például a bitcoin -bányászat globális energiafogyasztása 34 -szer növekedett 2015 -ről 2023 -ra, és becslések szerint eléri a 121 TWH -t.
AI-Technololy energia lábnyoma
A mesterséges intelligencia növekvő energialábnyomai azt mondják, hogy az olyan alkalmazásokba való integráció, mint például a Google Search, jelentősen növelheti ezen alkalmazások villamosenergia -fogyasztását. A különböző erőforrás -tényezők azonban valószínűleg rövid időn belül csökkentik a mesterséges intelligencia globális villamosenergia -fogyasztásának növekedését.
Ugyanakkor túl optimista lehet, amikor azt reméli, hogy a hardver és a szoftver hatékonyságának javítását teljesen ellensúlyozza a mesterséges intelligenciával kapcsolatos villamosenergia -fogyasztás hosszú távú növekedése. Az elemzők azt jelzik, hogy a hatékony fejlődés helyreállítási hatást okozhat benne A hatékonyság növelése a mesterséges intelligencia iránti kereslet növekedéséhez vezet, ahelyett, hogy csökkentené az erőforrások teljes felhasználását.
A jó nevekről szóló különféle tudományos újságokban közzétett tanulmány teljesen eltérő eredményeket ért el
Ki növeli vagy csökkenti a környezeti terhelést.
A hagyományos mesterséges intelligenciával ellentétben a mesterséges intelligencia (tövisek) kreatív és értelmes tartalmat hozhat létre szövegekben, képekben és videókban. Az Openai TatGPT sikere arra késztette a globális technológiai vállalatokat, hogy hasonló nagy teljesítményű modelleket fejlesszenek ki, és a töviseket integrálják a termékekbe. Egy nagy méretű elemzés összegyűjtött adatokat 369 GMI modellből, amelyet 2018 és 2024 között tettek közzé, hogy megvizsgálják energiafogyasztásukat és a szén -dioxid teljes életciklusát.
A kutatások azt mutatják, hogy a 369 modell 24,97-41.104 TWH villamos energiát fogyasztott, ami 10,67-18,61 millió tonna szén-dioxid-kibocsátáshoz vezet Ez a hely. 10%-aUgyanakkor, számításaik szerint 10 év alatt csak a tövis energiafogyasztása lesz tíz.
A gyógyulásként a fenntartható termelés és a consumpion tudományos magazin elemzését egyre inkább általános robot -technológia értékeli, növelve a termelékenységet és növeli az energiahatékonyságot, stimulálja a termelést és a fogyasztást, és végül növeli a teljes energiafogyasztást. Ugyanakkor, vagy inkább, ezért nagyobb figyelmet fordít a hatékonyságfejlesztésre, az a tény, hogy ellensúlyozza a hatást.
Az ipari hatékonyság elemzését, amely a természetben megjelenik, a Világbank 2018 -as nemzeti fejlesztési szintje tesztelte a magas és átlagos országokra. Az AI lehetséges hatása az energiahatékonyságra és a releváns szén -dioxid -kibocsátásra. Más lenyűgöző eredményekhez jutottak
A mesterséges intelligencia hatása az ökológiai lábnyomok csökkentése érdekében az átlagos országokban, a magas országokban.
Hasonlóképpen, a szén -dioxid -kibocsátásokkal kapcsolatos kutatások azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia csökkentheti a szén -dioxid -kibocsátást a közép -jövedelmű országokban. Ennek logikája az, hogy számos lehetőség van a tiszta termelés fejlesztésére a középső országokban, így az AI technológia széles körű használata csökkentheti a szén -dioxid -kibocsátást és más környezeti terhet, mint a fejlettebb országok. Ennek oka az, hogy a magas jövedelmű országok magasabb szinten optimalizálták erőforrásaik és termelésük hatékonyságát, ami a mesterséges intelligencia révén viszonylag alacsonyabb élek javulásához vezet.
A Journal of Environmental Managementben közzétett nemrégiben készült tanulmány kimutatta, hogy Kína tartományi tartományi elemzése a mesterséges intelligencia szempontjából csökkentheti az ökológiai lábnyomokat az energiahatékonyság javításával.
Számos erőfeszítésre törekszik az AI technológiák és az AI nyelvi modellek fejlesztéséhez és működtetéséhez szükséges energia jelentős csökkentésére.
Az MIT Lincoln laboratóriuma technikákat fejlesztett ki Az adatközpontok energiafogyasztása jelentősen ésszerűsíthető Ilyen egyszerű eszközökkel. Cinema -kard -aszály és új módszerek, például lassú „tanulási” algoritmusok.
Nem csak a remény, hanem a sikeresebb erőfeszítések is az informatikai adatközpontok növekvő energiaigényének csökkentése érdekében, és kivel kapcsolatban, ez fontos, hogy ellenőrizze egy másik energiaipar kialakulását, mielőtt az exponenciális energiával kizárják.
