Коротка відповідь
ШІ споживає електроенергію, оскільки сучасні моделі вимагають великих обсягів обчислень. Графічні процесори, сервери, сховища, мережі, охолодження та інфраструктура центрів обробки даних - все це вносить свій внесок у загальний попит на енергію.
ШІ за своєю суттю є комп'ютероємним
Системи штучного інтелекту покладаються на математичні операції, що виконуються у дуже великих масштабах. Для навчання та запуску нейронних мереж потрібне спеціалізоване обладнання, здатне паралельно обробляти величезну кількість обчислень. Саме тому графічні процесори та інші прискорювачі стали центральним елементом сучасної інфраструктури штучного інтелекту.
Навчання великих моделей вимагає концентрованих обчислень
Навчання великої моделі ШІ може передбачати обробку величезних наборів даних протягом багатьох ітерацій. Під час навчання тисячі прискорювачів можуть працювати протягом тривалого часу, безперервно споживаючи електроенергію. Хоча навчання - не єдине джерело споживання енергії ШІ, воно є одним з найпомітніших і найбільш ресурсоємних етапів.
Висновки зростають із щоденним використанням
Висновок - це процес використання навченої моделі для відповідей на запити, генерації тексту, створення зображень, узагальнення документів або виконання інших завдань. Оскільки інструменти штучного інтелекту використовують мільйони користувачів, висновок може стати основним джерелом попиту на електроенергію, оскільки він відбувається безперервно і в глобальному масштабі.
Центри обробки даних збільшують попит на електроенергію
Робочі навантаження штучного інтелекту працюють у центрах обробки даних. Окрім самих процесорів, електроенергія також використовується для серверів, пам'яті, сховищ, мережевого обладнання, електроживлення та охолодження. Ця допоміжна інфраструктура означає, що загальне споживання електроенергії є більшим, ніж споживання лише апаратного забезпечення.
Ефективність покращується, але попит все ще може зростати
Ефективність обладнання, програмного забезпечення та центрів обробки даних продовжує зростати. Однак підвищення ефективності може бути нівельоване зростанням попиту, появою більших моделей, більшої кількості користувачів і більшої кількості функцій штучного інтелекту, вбудованих у повсякденні продукти. Головне питання полягає не тільки в тому, чи стає ШІ ефективнішим, але й у тому, чи зростає загальне використання швидше, ніж підвищується ефективність.