Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji w coraz większym stopniu zależy od dostępności danych wysokiej jakości, świeżej wody, energii elektrycznej i czystej miedzi

Systemy generatywnej sztucznej inteligencji wymagają różnorodnych zasobów, ale w niektórych obszarach ich niedobory mogą być krytyczne. Według DigiTimes poważnym problemem może być brak wysokiej jakości zbiorów danych, wzrost zużycia energii elektrycznej i świeżej wody, a także niedobory dostaw miedzi dla branży IT.

Według ekspertów CB Insights do 2026 roku dostępność wysokiej jakości danych do modeli języków szkoleniowych może się zmniejszyć. W rezultacie ich twórcy będą musieli polegać albo na drogich, licencjonowanych danych, albo na zbiorach danych syntetyzowanych przez samą sztuczną inteligencję. Od 2022 r. na rynek syntetycznych danych szkoleniowych weszło już około 50 dostawców, a kolejnych 30 firm szuka funduszy.

Jednak wejście na ten rynek gigantów takich jak Microsoft i Meta✴ ograniczyło możliwości pozyskiwania funduszy przez start-upy. W 2024 r. odbyło się jedynie pięć rund finansowania w tym obszarze, wobec 21 rund w 2022 r. Ponadto rozpoczęły się zwolnienia w części startupów o odpowiednim profilu, a założony w 2018 roku izraelski Datagen złożył wniosek o upadłość. W tym samym czasie założona nieco wcześniej firma Scale AI zebrała 1 miliard dolarów.

Źródło obrazu: Christian Dubovan/unsplash.com

Rozwój sztucznej inteligencji znacznie zwiększa również zużycie energii, na przykład wyszukiwarka Google AI wymaga 10 razy więcej mocy niż normalne wyszukiwanie. Według Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA) zapotrzebowanie na energię elektryczną dotyczy centrów danych. AI i kryptowaluty osiągnęły 460 TWh w 2022 r., a do 2026 r. powinny wzrosnąć do 620–1050 TWh.

IEA szacuje, że do 2026 roku branże oparte na sztucznej inteligencji mogą zużywać 10 razy więcej energii niż w 2023 roku. Innowacje technologiczne w sektorze energetycznym mogą częściowo zrównoważyć popyt. Naukowcy z Centralnego Instytutu Badawczego Przemysłu Elektroenergetycznego (CRIEPI) zauważają, że rozwój technologii energooszczędnych może zmniejszyć o połowę wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną. Jednak komercyjny los takich projektów nie zawsze jest pomyślny.

Źródło obrazu: Jani Brumat / Unsplash

Rozwojowi sztucznej inteligencji zagraża także wzrost zużycia wody przez systemy chłodzenia centrów danych. W 2023 roku Microsoft odnotował 23% wzrost zużycia wody do 7,844 mln m3, głównie za sprawą rozbudowy centrów danych. Na przykład wyszkolenie modelu OpenAI GPT-3 ze 175 miliardami parametrów wymagało 700 m3 na samo chłodzenie serwerów w najnowszym amerykańskim centrum danych Microsoftu. Uwzględniając wodę zużytą podczas wytwarzania energii i produkcji urządzeń, zużycie wyniosło 5,4 tys. m3. A przy korzystaniu z GPT-3 każdy dialog składający się z 10–50 żądań kosztuje 0,5 litra wody. Do 2027 roku zapotrzebowanie na wodę do chłodzenia i produkcji energii we wszystkich centrach danych powinno osiągnąć poziom 4,2–6,6 mld m3/rok. To mniej więcej tyle, ile Wielka Brytania zużywa w ciągu sześciu miesięcy.

Źródło obrazu: Ra Dragon / Unsplash

Wreszcie niedobór miedzi stanowi zagrożenie dla branży sztucznej inteligencji. Zapotrzebowanie na miedź rośnie wraz z zapotrzebowaniem na energię odnawialną, pojazdy elektryczne i generatywną sztuczną inteligencję. Według JPMorgan Chase & Co. Do 2030 r. same centra danych AI będą mogły potrzebować 2,6 mln ton miedzi rocznie. Każdy dodatkowy MW mocy może wymagać 20–40 ton miedzi. Przewiduje się, że deficyt podaży miedzi wzrośnie do 4 mln ton rocznie do 2030 r., zapotrzebowanie branży AI doda do tej liczby kolejne 2,6 mln ton. Mogą to zrobić nowe technologie, które mogą bezpośrednio lub pośrednio zmniejszyć popyt lub spowolnić jego wzrost pomóż także tutaj.

Według Macquarie Investment Bank do 2030 roku roczny wzrost cen miedzi prosa może zostać ograniczony do 200 tys. ton – inni analitycy są znacznie bardziej pesymistyczni. Szacunkowe zużycie energii przez centrum danych wynosi 27 t/MW, co jest w przybliżeniu zgodne z szacunkami JPMorgan. Macquarie zauważa, że ​​technologie oszczędzające energię pomogą zrównoważyć zwiększone zużycie energii przez infrastrukturę AI, a także zwiększone wykorzystanie miedzi w przemyśle.

Powiązane materiały:

Microsoftowi brakuje środków na wsparcie AI, ale firma jest gotowa kontynuować inwestycje w centra danych, choć inwestorom się to nie podoba Outsourcing zielonej energii: Tajwan nie sprzeciwia się ułożeniu podmorskiego kabla energetycznego z Filipin Unia Europejska nie ma wystarczającej wydajności centrów danych, aby osiągnąć suwerenną sztuczną inteligencję APNIC: przejście na IPv6, jak się okazało, nie jest już takie konieczne Nebius, były Yandex, zwiększył kwartalne przychody prawie 9-krotnie