Искусственный интеллект находится на пороге трансформации отраслей, но существует острая проблема: . По мере того как ИИ становится более продвинутым и широко распространенным, его аппетиты растут. его потребности в энергии Поскольку мы мчимся в будущее, управляемое искусственным интеллектом, крайне важно противостоять суровой реальности: без строгого регулирования мы готовимся к энергетическому кризису беспрецедентных масштабов. Представьте себе мир, в котором ИИ не знает границ, потребляя энергию с угрожающей скоростью. При таком сценарии мы станем свидетелями колоссальной нагрузки на нашу и без того хрупкую энергетическую инфраструктуру. Последствиями являются частые отключения электроэнергии и стремительный рост счетов за электроэнергию. Углеродный след ИИ, если оставить его без внимания, может стать экологической катастрофой. Более того, компании и страны, которые смогут использовать ИИ без ограничений, опередят тех, кто не может, что приведет к экономическому неравенству в беспрецедентных масштабах. В этой статье я углублюсь в растущие потребности ИИ в энергии, проблемы, которые он создает, и потенциальные решения. ИИ как новая экономическая сила Сегодня мы вступаем в эпоху, когда пульс экономики будет измеряться не просто силой человеческого труда, а количеством искусственного интеллекта, лежащего в ее основе. У ИИ есть потенциал изменить ситуацию с производительностью, поскольку компании стремятся повысить эффективность своей рабочей силы с помощью ИИ и автоматизировать различные задачи и роли. В соответствии с Предполагаемый вклад ИИ в мировую экономику к 2030 году может достичь ошеломляющих 15,7 триллионов долларов. Примерно 45% экономической выгоды будет обусловлено улучшением продукции. ИИ будет стимулировать потребительский спрос за счет диверсификации товаров, повышения персонализации и доступности. ПвК Уже выявлено более 300 применений ИИ, простирающихся не только от коммерции, но и до различных научных областей. Например, в физике нейронные сети в настоящее время используются для разработки новых моделей и теорий. ИИ превосходно выявляет скрытые закономерности и корреляции в данных. Министерство энергетики США уже его потенциал для ускорения экспериментальных открытий в области ядерной физики. А в биотехнологии ИИ открытие новых молекул. По мере развития алгоритмов сфера их применения расширяется. признанный ускоряется Рассвет синтетических данных Прежде чем погрузиться в новые возможности ИИ, важно различать два этапа его работы. Рабочие нагрузки ИИ традиционно включают этапы обучения и вывода. Во время обучения модель обучается на входных данных, корректируя свои внутренние параметры посредством итеративных процессов. Этот этап требует больших вычислительных ресурсов и времени, а также требует нескольких итераций для оптимизации производительности модели. Также обычно требуется помощь человека. Напротив, этап вывода происходит после обучения модели и предполагает ее использование для прогнозирования или принятия решений на основе новых, невидимых данных. Вывод обычно выполняется быстрее и требует меньше вычислений, чем обучение, поскольку модель применяет полученные знания для создания прогнозов без дальнейшей корректировки параметров. Процесс автономного обучения теоретически может продолжаться бесконечно. В соответствии с По прогнозам, к 2030 году синтетические данные превзойдут реальные данные в моделях ИИ. Благодаря этому ИИ вскоре сможет непрерывно обучаться, использовать модели для прогнозирования, накапливать больше данных и совершенствовать алгоритмы дальше. Чем дольше работает ИИ, тем точнее и точнее становятся его результаты и тем больше приложений могут охватить алгоритмы. Гартнер Этот решающий переход от людей к искусственному интеллекту подчеркивает важность решающего фактора: энергии. Жажда власти ИИ В настоящее время глобальное потребление энергии находится под влиянием человеческих ограничений. Например, нам не нужна энергия в течение всего дня, поскольку нам нужно спать и отдыхать. Кроме того, ИИ придерживается графиков простоев, обслуживания и обновлений. Однако по мере того, как ИИ в конечном итоге преодолеет свои ограничения, научится самообучаться и начнет работать круглосуточно, его потребности в энергии могут резко возрасти. В 2018 году исследование OpenAI С 2012 года вычислительная мощность, используемая для обучения ИИ, удваивалась каждые 3–4 месяца. Неудивительно, что задачи ИИ, особенно глубокое обучение, влекут за собой сложные математические операции с огромными наборами данных. Современные модели искусственного интеллекта также увеличились в размерах и теперь имеют миллиарды или триллионы параметров, что увеличивает потребление энергии. раскрытый Крупномасштабные приложения искусственного интеллекта часто работают в центрах обработки данных, в которых размещено множество серверов и систем охлаждения. Они потребляют значительную энергию для контроля температуры и работы сервера. На эти центры обработки данных уже приходится значительная часть мирового потребления электроэнергии. составляет более одного процента и продолжает расти. В среднем гипермасштабируемое предприятие от 20 до 50 МВт в год, что эквивалентно электроснабжению до 37 000 домов. оцененный потребляет Еще одна энергоемкая задача — извлечение углекислого газа (CO2) из атмосферы для борьбы с изменением климата. Обучение одной модели ИИ может более 626 000 фунтов эквивалента CO2. Это примерно в 5 раз превышает выбросы углекислого газа за весь срок службы среднего автомобиля. Улавливание CO2 требует значительных затрат энергии из-за его низкой концентрации в воздухе и его физических свойств. Удовлетворение этих энергетических потребностей становится обязательным, поскольку мы стремимся к нулевым выбросам и решению проблемы климатического кризиса. испускают Рост возобновляемых источников энергии Итак, готова ли наша нынешняя инфраструктура удовлетворить растущие потребности ИИ? К сожалению, ответ – нет. Наша электрическая сеть сильно отстает от необходимой скорости адаптации. Это требует срочного поиска инновационных решений, при этом солнечная энергия может стать многообещающим ответом на эту энергетическую загадку. Солнечная энергия использует огромный энергетический потенциал нашего Солнца, возобновляемого и практически безграничного ресурса. По мере того, как мы движемся к будущему, основанному на искусственном интеллекте, регионы с обильным солнечным светом будут испытывать резкий рост спроса на солнечную инфраструктуру. Во всем мире ветровые и солнечные проекты будут к более трети мирового производства электроэнергии к 2030 году. способствовать Производители солнечных панелей готовы процветать в этом новом мире. Эффективность солнечных панелей продолжает улучшаться благодаря достижениям в области материаловедения и техники. Компании по хранению энергии, специализирующиеся на передовых аккумуляторных технологиях, также будут играть ключевую роль в стабилизации энергосистемы. Только в США глобальные инвестиции в накопление энергии и электросети 337 миллиардов долларов в 2022 году. превзошел Еще одним претендентом на получение чистой и эффективной энергии является термоядерная энергия. исследовательская компания является одним из примеров. Однако, чтобы сделать термоядерную энергию практическим источником энергии, нам все еще необходимо производить топливо, такое как дейтерий и гелий-3. Этот процесс представляет собой уникальные препятствия. Дейтерий доступен, но для реакции термоядерного синтеза необходимы чрезвычайно высокие температуры, тогда как гелия-3 на Земле мало, и его необходимо добывать на Луне. Кроме того, термоядерная энергия должна решать экономические, нормативные проблемы, проблемы безопасности, масштабируемости и защиты окружающей среды. Гелион Энерджи Хотя термоядерная энергия обладает огромным потенциалом, она остается экспериментальной, и для ее широкого распространения может потребоваться несколько десятилетий. В отличие от этих сложностей, солнечная энергия является потенциально простым решением. Он предлагает четкий и масштабируемый путь к устойчивому развитию, требующий стратегических инвестиций в солнечную инфраструктуру. Простота солнечной энергии заключается в ее повсеместном распространении, поскольку солнечный свет доступен практически везде без необходимости масштабной добычи или добычи. Поскольку глобальная экономика смещается в сторону искусственного интеллекта и экологически чистых энергетических технологий, спрос на богатые солнцем земли, производителей солнечных панелей и компании по хранению энергии в ближайшие годы будет расти. Однако этого органического роста может быть недостаточно, чтобы предотвратить энергетический коллапс. Регулирование потребностей ИИ: бомба замедленного действия Чтобы обеспечить устойчивое будущее в эпоху ИИ, мы должны предпринять смелые шаги по регулированию энергетических потребностей ИИ. Рассмотрим систему торговли выбросами ЕС, которая заставляет производителей, энергетические компании и авиакомпании платить за каждую тонну выброса углекислого газа. В феврале 2023 года цена разрешений на выбросы углерода на углеродном рынке ЕС исторический максимум в 100 евро за тонну CO2. Чем выше стоимость, тем сильнее стимул для компаний инвестировать в низкоуглеродные технологии и переходить на более чистые источники энергии. достиг Точно так же нам следует изучить идею введения дополнительных налогов на компании со значительным потреблением энергии ИИ. Компании, которые в значительной степени полагаются на искусственный интеллект, могут быть вынуждены инвестировать в возобновляемые источники энергии в качестве средства компенсации своего воздействия на окружающую среду. Точно так же, как выбросы углекислого газа влекут за собой финансовые штрафы, потребление энергии ИИ может быть связано с обязательными инвестициями в солнечную инфраструктуру или другие инициативы в области альтернативной энергетики. Хотя компании, возможно, не в восторге от этой перспективы, наше общество должно отдавать приоритет долгосрочной устойчивости над краткосрочными прибылями. Активные меры по решению этой проблемы могут внести существенный вклад в более экологичное и устойчивое будущее, одновременно поддерживая рост отраслей, основанных на искусственном интеллекте.
