Primerjalni pregled porabe električne energije, emisij ogljika, porabe vode in računske intenzivnosti umetne inteligence.
Sistemi umetne inteligence temeljijo na obsežni računalniški infrastrukturi. Njihov okoljski odtis je odvisen od potreb po električni energiji, učinkovitosti podatkovnih centrov, ogljične intenzivnosti omrežja, tehnologije hlajenja ter obsega delovnih obremenitev za usposabljanje in sklepanje. Sistem TheAIMeters zagotavlja pregledne ocene, ki omogočajo lažje razumevanje teh trendov.
Infrastruktura umetne inteligence porabi ogromne količine električne energije, hladilne vode in računalniških virov. Te številke je lažje razumeti, če jih primerjamo z znanimi dejavnostmi v resničnem svetu.
Veliki sistemi umetne inteligence nenehno porabljajo električno energijo v podatkovnih centrih z grafičnimi procesorji in specializirano strojno opremo. Delovne obremenitve za usposabljanje in sklepanje lahko porabijo energijo, primerljivo s porabo v tisočih gospodinjstvih.
Emisije ogljika, povezane z umetno inteligenco, so v veliki meri odvisne od mešanice energijskih virov, ki poganjajo podatkovne centre. Električna energija, ki temelji na fosilnih gorivih, povzroča veliko večji okoljski odtis kot obnovljivi viri energije.
Sodobna infrastruktura umetne inteligence zahteva veliko hladilno zmogljivost. Številni podatkovni centri se zanašajo na vodne hladilne sisteme, zato je poraba vode vse pomembnejši del razprav o trajnosti umetne inteligence.
Električna energija je temelj infrastrukturnega odtisa umetne inteligence. Grafični procesorji, strežniki, omrežni in hladilni sistemi prispevajo k povpraševanju po energiji.
Preberi večEmisije CO₂e, povezane z umetno inteligenco, so odvisne od uporabljene električne energije in ogljične intenzivnosti omrežij, ki napajajo podatkovne centre.
Preberi večVoda se lahko uporablja neposredno pri hlajenju podatkovnih centrov in posredno pri proizvodnji električne energije, odvisno od regije in infrastrukture.
Preberi večUmetna inteligenca vpliva na okolje tako zaradi urjenja velikih modelov kot tudi zaradi vsakodnevnega obravnavanja milijard zahtevkov za sklepanje. Medtem ko je za usposabljanje potrebna velika porcija računske moči, pa delovne obremenitve pri sklepanju ustvarjajo stalno dolgoročno povpraševanje po globalni infrastrukturi.
Raziskovalci in ponudniki infrastrukture aktivno izboljšujejo učinkovitost umetne inteligence z boljšimi čipi, optimiziranimi modeli, podatkovnimi centri, ki jih poganjajo obnovljivi viri, in učinkovitejšimi hladilnimi sistemi. Vendar pa tudi svetovna uporaba umetne inteligence izjemno hitro narašča, kar lahko izniči nekatere od teh dosežkov.
Ti kazalniki združujejo javne podatke, infrastrukturne predpostavke in redne posodobitve. Podrobne predpostavke so na voljo na strani Metodologija Metodologija.
Ocene emisij ogljika (CO₂e) umetne inteligence v realnem času - danes in od začetka leta - na podlagi javnih virov in preglednih predpostavk.
Sodobni sistemi umetne inteligence temeljijo na velikih podatkovnih centrih, polnih grafičnih procesorjev, omrežne opreme, hladilnih sistemov in infrastrukture visoke gostote. Te naprave omogočajo usposabljanje, sklepanje, ustvarjanje slik in obsežne jezikovne modele umetne inteligence.
Električna energija za umetno inteligenco se porabi za računsko infrastrukturo, ki je potrebna za usposabljanje, delovanje in razširjanje sodobnih sistemov umetne inteligence.
Ocene porabe električne energije, ki jih AI uporablja danes in od leta do leta, v realnem času na podlagi javnih virov in preglednih predpostavk.
Podatkovni centri umetne inteligence porabljajo vodo predvsem za hlajenje. Velike gruče grafičnih procesorjev ustvarjajo ogromne količine toplote, zato se številni objekti zanašajo na hladilne sisteme na osnovi vode, da bi ohranili varno delovno temperaturo.
Umetna inteligenca ne uporablja vode povsod enako, vendar lahko veliki podatkovni centri povečajo lokalne potrebe po vodi, odvisno od hladilnih sistemov, podnebja in virov energije.