Rosnące zapotrzebowanie AI na energię i jego konsekwencje
Sztuczna inteligencja (AI) i jej dynamiczny rozwój prowadzą do wzrostu zapotrzebowania na energię w centrach danych. Technologie, takie jak generative AI (genAI), wymagają wysokiej mocy obliczeniowej, co wpływa na niemal każdy komponent serwerowy, od CPU po sieciowe akceleratory.
Wpływ genAI na zużycie energii
Aplikacje genAI, takie jak Microsoft Copilot czy ChatGPT, generują rosnące zapotrzebowanie na energię. Prognozy wskazują, że do 2027 roku ich trenowanie i utrzymanie może pochłonąć ilość energii porównywalną z rocznym zużyciem małego kraju. Długoterminowe badania przewidują wzrost zapotrzebowania na energię o 160% do 2030 roku.
Zmiany w architekturze centrów danych
Coraz większe potrzeby energetyczne skłaniają operatorów centrów danych do przekształcania ich infrastruktury. Około 70% nowej infrastruktury skoncentrowanej na obsłudze AI wymaga innowacji, takich jak bardziej wydajne systemy chłodzenia czy wdrożenie odnawialnych źródeł energii.
Tradycyjne ograniczenia infrastruktury
Starsze centra danych, z ograniczoną zdolnością adaptacji, generują znaczne straty energii. Zdecentralizowane modele obliczeniowe, wykorzystujące infrastrukturę „Edge”, mogą ograniczyć zużycie energii poprzez równomierne rozproszenie obciążeń obliczeniowych.
Nowoczesne technologie chłodzenia
Przykładem innowacji jest ThinkSystem N1380 Neptune firmy Lenovo, który redukuje zużycie energii nawet o 40%. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych układów chłodzenia cieczą możliwe jest obsługiwanie obciążeń AI przy znacznie mniejszym zapotrzebowaniu na energię.
Rola predictive analytics w optymalizacji
Firmy, takie jak AVEVA, wykorzystują predictive analytics do monitorowania komponentów centrów danych. Systemy te pozwalają na wczesne wykrywanie problemów z urządzeniami, minimalizując zużycie energii i ryzyko awarii.
Alternatywy w obliczeniach rozproszonych
Zdecentralizowane podejście do przetwarzania obciążeń AI, takie jak infrastruktura Aethir Edge, oferuje efektywniejsze wykorzystanie zasobów. Rozproszone systemy zmniejszają zapotrzebowanie na chłodzenie oraz koszty transferu danych.
Wykorzystanie odnawialnych źródeł energii
Firmy technologiczne, w tym Microsoft i Google, inwestują w odnawialne źródła energii i technologie poprawiające wydajność. Jednym z rozwiązań jest zastosowanie reaktorów modułowych SMR jako źródła energii wolnej od emisji dwutlenku węgla.
Wyzwania zrównoważonego rozwoju AI
Eksperci zauważają, że krótkoterminowo rozwój AI wiąże się z większym zapotrzebowaniem na energię, jednak długoterminowe efekty mogą być pozytywne dzięki większej efektywności technologii. Konsumenci coraz częściej preferują rozwiązania AI o niższym zużyciu energii. Partnerstwa między firmami technologicznymi a biznesami korzystającymi z AI mogą przyczynić się do redukcji negatywnego wpływu na środowisko. Współpraca ta jest kluczowa dla budowy bardziej ekologicznych centrów danych.
