Energijas trūkums kļūst par galveno šķērsli mākslīgā intelekta attīstībai
Lai gan tehnoloģiju giganti, piemēram, Microsoft, investē milzīgus līdzekļus un resursus mākslīgā intelekta (MI) attīstībā, atklājas negaidīts un nopietns izaicinājums – enerģijas deficīts. Kā nesen atzina Microsoft vadītājs Satja Nadella, uzņēmumam vienkārši nepietiek elektroenerģijas, lai darbinātu visas esošās NVIDIA grafiskās procesoru vienības, kas ir būtiskas MI aprēķiniem. Šī problēma nav saistīta ar skaitļošanas jaudas trūkumu, bet gan ar fundamentālu energoresursu pieejamības ierobežojumiem, kas neļauj pilnvērtīgi izmantot iegādātās tehnoloģijas.
Izaicinājums nav čipos, bet gan spējā tos pieslēgt
Nadella intervijā kopā ar OpenAI vadītāju Semu Altmanu uzsvēra, ka galvenais šī brīža šķērslis MI nozares izaugsmei ir nevis skaitļošanas jaudu pārbagātība, bet gan enerģijas deficīts. Viņš atklāja, ka patiesībā viņa personīgā rūpe ir nevis čipu piegāde, bet gan “siltu korpusu” – datu centru infrastruktūras – trūkums, kuros šos jaudīgos procesorus varētu pieslēgt un likt lietā. Tas nozīmē, ka viņiem varētu būt “kaudze ar mikroshēmām, kuras nevar pieslēgt”, jo vienkārši nav pietiekami daudz pieejamas elektroenerģijas, lai tās nodrošinātu ar darbam nepieciešamo strāvu.
Enerģijas patēriņš un ceļš uz zaļāku nākotni
Jau kopš pagājušā gada beigām tiek aktīvi apspriests datu centru milzīgais enerģijas patēriņš MI vajadzībām. Šis jautājums ir kļuvis īpaši akūts pēc tam, kad NVIDIA veiksmīgi atrisināja piegāžu problēmas ar saviem grafiskajiem procesoriem. Daudzas tehnoloģiju kompānijas tagad aktīvi meklē risinājumus, tostarp investējot pētījumos par mazajiem modulārajiem kodolreaktoriem, lai nodrošinātu pietiekamu enerģijas piegādi saviem arvien lielākiem datu centriem. Šī situacija jau ir atstājusi iespaidu arī uz parastajiem patērētājiem ASV, radot ievērojamu elektrības rēķinu pieaugumu.
Stratēģiskā nozīme un globālā konkurence
OpenAI ir pat aicinājusi ASV valdību ik gadu būvēt 100 gigavatus jaunas elektroenerģijas ražošanas jaudas, uzsverot, ka tas ir stratēģiski svarīgs solis valsts centienos gūt virsroku MI sacensībā ar Ķīnu. Lai gan nākotnē, kā prognozē Sem Altmans, varētu parādīties pārsteidzošas gala lietotāju ierīces, kas spēs lokāli darbināt pat sarežģītākus MI modeļus ar zemu enerģijas patēriņu, pašreizējā infrastruktūras veidošanas fāze prasa milzīgus enerģijas resursus.
Bažas par MI burbuli un tā sekām
Tomēr pastāv arī riski. Pat ja MI modeļu apmācības infrastruktūra joprojām būs nepieciešama, pieprasījums pēc datu centriem, kas daudzu ekspertu aprēķināts saistībā ar plašu MI izmantošanu, varētu arī nekad piepildīties, ja pusvadītāju tehnoloģiju attīstība ļaus MI modeļus palaist tieši lokāli. Tas, savukārt, varētu paātrināt MI burbuļa izplūšanu, ko, pēc dažu ekspertu, piemēram, Peta Gelsingera, domām, varētu notikt pat dažu gadu laikā. Šāda kolapša sekas būtu globālas, skarot pat ne-tehnoloģiskos uzņēmumus un radot gandrīz 20 triljonu dolāru tirgus kapitalizācijas zaudējumus.