Īsa atbilde
Mākslīgais intelekts patērē elektroenerģiju, jo mūsdienīgiem modeļiem nepieciešami lieli skaitļošanas apjomi. GPU, serveri, krātuves, tīkli, dzesēšana un datu centru infrastruktūra - tas viss palielina kopējo enerģijas patēriņu.
Mākslīgais intelekts jau pēc būtības ir skaitļošanas ietilpīgs
Mākslīgā intelekta sistēmas balstās uz matemātiskām operācijām, kas tiek veiktas ļoti lielā mērogā. Neironu tīklu apmācībai un darbībai ir nepieciešama specializēta aparatūra, kas spēj paralēli apstrādāt milzīgu skaitu aprēķinu. Tāpēc GPU un citi paātrinātāji ir kļuvuši par mūsdienu mākslīgā intelekta infrastruktūras centrālo elementu.
Lielu modeļu apmācībai nepieciešama koncentrēta skaitļošanas
Liela mākslīgā intelekta modeļa apmācība var ietvert milzīgu datu kopu apstrādi daudzu atkārtojumu laikā. Apmācības laikā tūkstošiem paātrinātāju var darboties ilgstoši, nepārtraukti patērējot elektroenerģiju. Lai gan apmācība nav vienīgais mākslīgā intelekta enerģijas patēriņa avots, tā ir viens no redzamākajiem un resursietilpīgākajiem posmiem.
Ikdienas lietošanā pieaug secinājumu skaits
Iecerēšana ir process, kurā tiek izmantots apmācīts modelis, lai atbildētu uz norādījumiem, ģenerētu tekstu, veidotu attēlus, apkopotu dokumentus vai veiktu citus uzdevumus. Tā kā mākslīgā intelekta rīkus izmanto miljoniem lietotāju, inference var kļūt par galveno elektroenerģijas pieprasījuma avotu, jo tā notiek nepārtraukti un globālā mērogā.
Datu centri palielina enerģijas pieprasījumu
Mākslīgā intelekta darba slodzes darbojas datu centros. Papildus pašiem procesoriem elektroenerģija tiek izmantota arī serveriem, atmiņai, datu glabāšanai, tīkla iekārtām, enerģijas piegādei un dzesēšanai. Šī palīginfrastruktūra nozīmē, ka kopējais elektroenerģijas patēriņš ir lielāks nekā tikai neapstrādātas aparatūras patēriņš.
Efektivitāte uzlabojas, bet pieprasījums joprojām var pieaugt
Turpina uzlaboties aparatūras, programmatūras un datu centru efektivitāte. Tomēr efektivitātes pieaugumu var kompensēt pieaugošais pieprasījums, lielāki modeļi, vairāk lietotāju un vairāk mākslīgā intelekta funkciju, kas iestrādātas ikdienas produktos. Galvenais jautājums ir ne tikai par to, vai AI kļūst efektīvāks, bet arī par to, vai kopējais lietojums pieaug ātrāk nekā efektivitāte uzlabojas.