Praktiline ülevaade tehisintellekti keskkonnamõjust seoses elektrienergia, vee, süsinikdioksiidi heitkoguste, andmekeskuste ja arvutusinfrastruktuuriga.
Tehisintellekti süsteemid sõltuvad füüsilisest infrastruktuurist: graafikaprotsessoritest (GPU), serveritest, andmekeskustest, elektrivõrkudest, jahutussüsteemidest, veevarustusest ja ülemaailmsetest võrkudest. Nende keskkonnamõju sõltub sellest, kui palju arvutusvõimsust kasutatakse, kus süsteem töötab, kui tõhus on andmekeskus ning millised energia- ja jahutusressursid on kohapeal kättesaadavad.
Tehisintellekti mõju mõistmiseks on kõige kasulikum eristada peamised tegurid: elektrienergia nõudlus, süsinikdioksiidiheite intensiivsus, veekasutus, õppimistsüklid, järelduste tegemise liiklus ja andmekeskuste jahutus. Allpool toodud lehekülgedel selgitatakse iga osa eraldi, ilma et TheAIMetersi hinnanguid käsitletaks ametlike kogusummadena.
Tehisintellekti infrastruktuur tarbib tohutult elektrit, jahutusvett ja arvutusressursse. Neid numbreid on lihtsam mõista, kui neid võrrelda tuttavate reaalsete tegevustega.
Suured tehisintellekti süsteemid tarbivad pidevalt elektrienergiat andmekeskuste kaudu, mis on täis GPUsid ja spetsiaalset riistvara. Koolitus- ja järelduskoormused võivad nõuda energiat, mis on võrreldav tuhandete majapidamiste energiaga.
Tehisintellektiga seotud süsinikdioksiidi heitkogused sõltuvad suurel määral andmekeskuste energiakogusest. Fossiilkütustel põhinev elekter tekitab palju suurema ökoloogilise jalajälje kui taastuvad energiaallikad.
Kaasaegne tehisintellekti infrastruktuur nõuab märkimisväärset jahutusvõimsust. Paljud andmekeskused tuginevad veepõhistele jahutussüsteemidele, mistõttu on veetarbimine üha olulisem osa tehisintellekti jätkusuutlikkuse aruteludest.
Elekter on tehisintellekti infrastruktuuri jalajälje alus. GPUd, serverid, võrgud ja jahutussüsteemid suurendavad energiavajadust.
Loe edasiAIga seotud CO₂e heitkogused sõltuvad kasutatavast elektrist ja andmekeskusi varustavate võrkude süsinikuintensiivsusest.
Loe edasiSõltuvalt piirkonnast ja infrastruktuurist võib vesi olla seotud otseselt andmekeskuste jahutamise ja kaudselt elektritootmise kaudu.
Loe edasiTehisintellekti keskkonnamõju tuleneb nii suurte mudelite treenimisest kui ka miljardite järelduste tegemise taotluste teenindamisest iga päev. Kui koolitamine nõuab tohutuid arvutusvõimsuse hüppeid, siis järelduste tegemise töökoormus tekitab globaalsele infrastruktuurile pidevat pikaajalist nõudlust.
Tehisintellekti andmekeskused koondavad suuri arvutusvõimsusi tihedatesse GPU-klastritesse. Seetõttu on jahutus, vee kättesaadavus, elektrivarustus ja kohaliku võrgu võimsus tehisintellekti infrastruktuuri keskkonnamõju seisukohalt keskse tähtsusega.
Teadlased ja infrastruktuuri pakkujad parandavad aktiivselt tehisintellekti tõhusust paremate kiipide, optimeeritud mudelite, taastuvenergial töötavate andmekeskuste ja tõhusamate jahutussüsteemide abil. Siiski kasvab ka tehisintellekti ülemaailmne kasutuselevõtt väga kiiresti, mis võib osa neist edusammudest tasakaalustada.
Avalikud andmed on puudulikud. Mudeli suurus, riistvara tüüp, kasutusaste, andmekeskuse asukoht, jahutustehnoloogia, elektrivõrgu energiaallikate koosseis ning treeningu ja järelduste tegemise vaheline jaotus võivad kõik mõjutada lõplikku ökoloogilist jalajälge. TheAIMetereid tuleks käsitleda pigem läbipaistvate, suunavate hinnangutena kui ametlike mõõtmistulemustena.
Need näitajad kombineerivad avalikke andmeid, infrastruktuuri eeldusi ja perioodilisi ajakohastusi. Üksikasjalikud eeldused on kättesaadavad metoodika leheküljel Metoodika.
Tehisintellekti andmekeskused kasutavad vett, sest suure tihedusega GPU-serverid tekitavad soojust, mida tuleb pidevalt ära juhtida. Veepõhine jahutus võib olla tõhus, kuid selle kohalik mõju sõltub kliimast, jahutussüsteemi ülesehitusest, elektritootmisest ja vee kättesaadavusest.
Reaalajas hinnangud AI poolt kasutatud elektrienergia kohta - täna ja aasta lõikes - avalike allikate ja läbipaistvate eelduste alusel.
Avalike allikate ja läbipaistvate eelduste põhjal koostatud reaalajas hinnangud AI süsinikdioksiidi heitkoguste (CO₂e) kohta - täna ja aasta lõikes.
Kaasaegsed tehisintellekti süsteemid tuginevad massiivsetele andmekeskustele, mis on täis GPUsid, võrguseadmeid, jahutussüsteeme ja suure tihedusega infrastruktuuri. Need rajatised võimaldavad tehisintellekti koolitust, järelduste tegemist, pildi genereerimist ja suuremahulisi keelemudeleid.
AI kasutab nii palju elektrit, sest treenimine, inferents ja üleilmne kasutuselevõtt sõltuvad arvutusmahukast taristust.
AI mudeleid treenitakse, õppides mustreid suurtest andmekogumitest, kohandades sisemisi parameetreid ja kasutades neid mustreid uutele sisenditele vastamiseks. See treenimisprotsess on AI mudelite tööpõhimõtte alus.