Μια συγκριτική άποψη της κατανάλωσης ηλεκτρικής ενέργειας, των εκπομπών διοξειδίου του άνθρακα, της χρήσης νερού και της έντασης υπολογισμού της ΤΝ.
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης βασίζονται σε υπολογιστικές υποδομές μεγάλης κλίμακας. Το περιβαλλοντικό τους αποτύπωμα εξαρτάται από τη ζήτηση ηλεκτρικής ενέργειας, την αποδοτικότητα του κέντρου δεδομένων, την ένταση του άνθρακα στο δίκτυο, την τεχνολογία ψύξης και τον όγκο των φόρτων εργασίας εκπαίδευσης και εξαγωγής συμπερασμάτων. Το TheAIMeters παρέχει διαφανείς εκτιμήσεις για να γίνουν ευκολότερα κατανοητές αυτές οι τάσεις.
Οι υποδομές τεχνητής νοημοσύνης καταναλώνουν τεράστιες ποσότητες ηλεκτρικής ενέργειας, νερού ψύξης και υπολογιστικών πόρων. Αυτοί οι αριθμοί γίνονται ευκολότερα κατανοητοί όταν συγκρίνονται με οικείες δραστηριότητες του πραγματικού κόσμου.
Τα μεγάλα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης καταναλώνουν συνεχώς ηλεκτρική ενέργεια μέσω των κέντρων δεδομένων που είναι γεμάτα με GPU και εξειδικευμένο υλικό. Οι φόρτοι εργασίας εκπαίδευσης και εξαγωγής συμπερασμάτων μπορεί να απαιτούν ενέργεια συγκρίσιμη με την ενέργεια χιλιάδων νοικοκυριών.
Οι εκπομπές διοξειδίου του άνθρακα που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από το ενεργειακό μείγμα που τροφοδοτεί τα κέντρα δεδομένων. Η ηλεκτρική ενέργεια που βασίζεται σε ορυκτά καύσιμα παράγει πολύ μεγαλύτερο περιβαλλοντικό αποτύπωμα από ό,τι οι ανανεώσιμες πηγές ενέργειας.
Η σύγχρονη υποδομή ΤΝ απαιτεί σημαντική ικανότητα ψύξης. Πολλά κέντρα δεδομένων βασίζονται σε συστήματα ψύξης με βάση το νερό, καθιστώντας την κατανάλωση νερού όλο και πιο σημαντικό μέρος των συζητήσεων για τη βιωσιμότητα της ΤΝ.
Η ηλεκτρική ενέργεια αποτελεί το θεμέλιο του αποτυπώματος υποδομής της ΤΝ. Οι GPU, οι διακομιστές, τα συστήματα δικτύωσης και ψύξης συμβάλλουν στη ζήτηση ενέργειας.
Διαβάστε περισσότεραΟι εκπομπές CO₂e που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη εξαρτώνται από τη χρησιμοποιούμενη ηλεκτρική ενέργεια και την ένταση άνθρακα των δικτύων που τροφοδοτούν τα κέντρα δεδομένων.
Διαβάστε περισσότεραΤο νερό μπορεί να εμπλέκεται άμεσα μέσω της ψύξης των κέντρων δεδομένων και έμμεσα μέσω της παραγωγής ηλεκτρικής ενέργειας, ανάλογα με την περιοχή και την υποδομή.
Διαβάστε περισσότεραΟ περιβαλλοντικός αντίκτυπος της τεχνητής νοημοσύνης προέρχεται τόσο από την εκπαίδευση μεγάλων μοντέλων όσο και από την εξυπηρέτηση δισεκατομμυρίων αιτημάτων εξαγωγής συμπερασμάτων κάθε μέρα. Ενώ η εκπαίδευση απαιτεί τεράστιες εκρήξεις υπολογιστικής ισχύος, οι φόρτοι εργασίας εξαγωγής συμπερασμάτων δημιουργούν μια συνεχή μακροπρόθεσμη ζήτηση στην παγκόσμια υποδομή.
Οι ερευνητές και οι πάροχοι υποδομών βελτιώνουν ενεργά την αποδοτικότητα της ΤΝ μέσω καλύτερων τσιπ, βελτιστοποιημένων μοντέλων, κέντρων δεδομένων που λειτουργούν με ανανεώσιμες πηγές ενέργειας και αποδοτικότερων συστημάτων ψύξης. Ωστόσο, η παγκόσμια υιοθέτηση της ΤΝ αυξάνεται επίσης εξαιρετικά γρήγορα, γεγονός που μπορεί να αντισταθμίσει ορισμένα από αυτά τα κέρδη.
Οι δείκτες αυτοί συνδυάζουν δημόσια δεδομένα, παραδοχές για τις υποδομές και περιοδικές ενημερώσεις. Λεπτομερείς παραδοχές είναι διαθέσιμες στη σελίδα Μεθοδολογία Μεθοδολογία.
Εκτιμήσεις σε πραγματικό χρόνο για τις εκπομπές διοξειδίου του άνθρακα (CO₂e) της AI - σήμερα και από το προηγούμενο έτος - με βάση δημόσιες πηγές και διαφανείς παραδοχές.
Τα σύγχρονα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης βασίζονται σε τεράστια κέντρα δεδομένων γεμάτα με GPU, εξοπλισμό δικτύωσης, συστήματα ψύξης και υποδομές υψηλής πυκνότητας. Αυτές οι εγκαταστάσεις τροφοδοτούν την εκπαίδευση της ΤΝ, την εξαγωγή συμπερασμάτων, τη δημιουργία εικόνων και τα γλωσσικά μοντέλα μεγάλης κλίμακας.
Η χρήση ηλεκτρικής ενέργειας για την τεχνητή νοημοσύνη προέρχεται από την υπολογιστική υποδομή που απαιτείται για την εκπαίδευση, την εκτέλεση και την κλιμάκωση των σύγχρονων συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης.
Εκτιμήσεις σε πραγματικό χρόνο για την ηλεκτρική ενέργεια που χρησιμοποιείται από την ΑΙ-σήμερα και από έτος σε έτος-με βάση δημόσιες πηγές και διαφανείς παραδοχές.
Τα κέντρα δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης καταναλώνουν νερό κυρίως για ψύξη. Οι μεγάλες συστάδες GPU παράγουν τεράστια ποσά θερμότητας και πολλές εγκαταστάσεις βασίζονται σε συστήματα ψύξης με βάση το νερό για τη διατήρηση ασφαλών θερμοκρασιών λειτουργίας.
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν χρησιμοποιεί το νερό παντού με τον ίδιο τρόπο, αλλά τα μεγάλα κέντρα δεδομένων μπορούν να αυξήσουν την τοπική ζήτηση νερού ανάλογα με τα συστήματα ψύξης, το κλίμα και τις πηγές ενέργειας.