Sztuczna inteligencja w ogóle, a w szczególności sztuczna inteligencja generatywna, doprowadziły do szybkiego wzrostu zużycia energii w centrach danych – według Gartnera w ciągu najbliższych dwóch lat wzrost wyniesie 160%. W rezultacie oczekuje się, że do 2027 r. 40% istniejących centrów danych AI będzie dotkniętych ograniczeniami energetycznymi. Według agencji gwałtowny rozwój nowych hiperskalowych centrów danych AI zapewnia stały wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną, który wkrótce przekroczy możliwości dostawców energii elektrycznej.
Grozi to niedoborami energii i przestojami, które od 2026 r. ograniczą rozwój nowych centrów danych dla generatywnych systemów AI i innych celów. Gartner szacuje, że w 2027 r. do zasilania serwerów AI potrzeba będzie 500 TWh, czyli 2,6 razy więcej niż w 2023 r.
Niedobory energii mogą się przeciągać, ponieważ budowa nowej infrastruktury do wytwarzania, dystrybucji i dostarczania energii zajmie lata, a długotrwałe problemy nie znikną. W najbliższej przyszłości liczba nowych centrów danych i rozwój generatywnych systemów AI będzie determinowana dostępnością energii. Gartner zaleca, aby organizacje i firmy oceniły wpływ ryzyka niedoborów energii na ich produkty i usługi. Planując nowe produkty i usługi, warto nie tylko brać pod uwagę rosnące koszty energii elektrycznej, ale także szukać nowych rozwiązań, które wymagają mniej energii.
Nieuchronnie związany z niedoborami wzrost cen energii elektrycznej zwiększy koszty prowadzenia modeli wielkojęzycznych (LLM). Chociaż kluczowi użytkownicy energii pracują nad zapewnieniem długoterminowych kontraktów, często po stałych stawkach, koszt energii do zasilania centrów danych i tak znacznie wzrośnie. Będzie to miało wpływ na koszt sztucznej inteligencji jako produktu i działalność odpowiednich dostawców usług.
Jest prawdopodobne, że cele w zakresie zrównoważonego rozwoju ucierpią. Już wcześniej przewidywano, że operatorzy centrów danych nie będą w stanie osiągnąć postawionych sobie celów, a teraz do podobnych wniosków dochodzi Gartner. W krótkim okresie rosnący popyt wymusi na dostawcach produkcję energii wszelkimi dostępnymi środkami. W niektórych przypadkach oznacza to utrzymanie elektrowni zasilanych paliwami kopalnymi, które w przeciwnym razie zostałyby zamknięte zgodnie z planem. Gartner podkreśla, że skalowanie centrów danych w krótkiej perspektywie doprowadzi także do wzrostu emisji CO2.
Centra danych wymagają zasilania całodobowego, a tego nie zapewniają klasyczne elektrownie wiatrowe i słoneczne. Tylko elektrownie wodne, stacje paliw kopalnych i elektrownie jądrowe mogą niezawodnie dostarczać duże ilości energii. W dłuższej perspektywie nowe technologie magazynowania energii (takie jak baterie sodowo-jonowe) lub „czysta” energia, jak małe reaktory modułowe (SMR) ułatwią osiągnięcie celów ESG.
Gartner zaleca ponowne rozważenie celów w zakresie zrównoważonego rozwoju pod względem emisji dwutlenku węgla w oparciu o przyszłe wymagania centrów danych i dostępność energii w nadchodzących latach. Tworząc aplikacje AI, warto skoncentrować wysiłki na wykorzystaniu minimalnej mocy obliczeniowej i ocenić inne możliwości, takie jak powszechne wykorzystanie obliczeń brzegowych itp. małe modele językowe (SLM) o wąskiej specjalizacji.
Powiązane materiały:
Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji w coraz większym stopniu zależy od dostępności danych wysokiej jakości, świeżej wody, energii elektrycznej i czystej miedzi Sztuczna inteligencja w sprawie gazu: rozwój rynku centrów danych pobudzi popyt na gaz ziemny w Stanach Zjednoczonych Wszystko dla centrum danych, wszystko dla sztucznej inteligencji: stare amerykańskie elektrownie jądrowe i węglowe będą mogły pozyskać nowe reaktory jądrowe o mocy 269 GW Huawei skrzyżował dysk SSD z taśmą w napędzie MED: w związku z sankcjami firma nie może już polegać na dostawach dysków twardych Prawie 3 kW na 16 mkw. zobacz: nowy interfejs termiczny zapowiada przełom w chłodzeniu
