Апокаліпсис 2030: Бум ШІ проти енергетичної кризи

Чи можемо ми вжити заходів до того, як буде надто пізно?

Ця стаття є частиною серії. Слідкуйте за досягненнями в галузі штучного інтелекту тут.

Вступ

Світ перебуває на піку революції генеративного ШІ. За кілька коротких років штучний інтелект змінив індустрії, переписав правила глобальних ринків і став джерелом безпрецедентних інновацій. Від мільярдних оцінок до проривних технологій здається, що нічого не може завадити його розвитку.

Але кожна революція має свою тінь.

Приховане за блискучим зростанням ШІ є витрати, які небагато хто наважується визнавати. Експоненціальний ріст штучного інтелекту — це не лише алгоритми та дані, це ще й енергія. І дуже багато енергії. З поширенням застосування та зростанням моделей, навантаження на глобальні енергетичні мережі і ресурси зростає з тривожною швидкістю, загрожуючи зруйнувати сам прогрес, який вони обіцяють.

І годинник цокає. До 2030 року енергетичні вимоги ШІ можуть наблизити глобальну інфраструктуру до її меж, змушуючи індустрії, уряди та суспільство зіткнутися з неприємною правдою: що станеться, коли майбутнє, яке ми будуємо, споживатиме більше, ніж ми здатні забезпечити?

Проте, серед цієї насуваючої кризи, з’являються слабкі промінчики надії. Рішення, які ще недавно здавались неймовірними, тепер знаходяться на горизонті — якщо ми встигнемо їх досягти.

Це історія найбільшого тріумфу ШІ, його найскладнішого виклику і гонитви за тим, щоб інновації не згасли до того, як їх обіцянки здійсняться.

Фінансовий бум

Доходи від технологій ШІ

Штучний інтелект вже не є технологією для вузького кола фахівців — це основа сучасних інновацій і рушійна сила буму на ринку ШІ. Компанії, як-от OpenAI, Google і Microsoft, скористались цією динамікою, стимулюючи глобальний ріст ринку та привертаючи мільярдні інвестиції. Такі фрази, як «ріст індустрії ШІ», стали синонімами трансформаційної сили генеративного ШІ.

Лідери ринку та фактори доходів

API від OpenAI, які підтримують індустрії від рітейлу до охорони здоров’я, домінують на ринку ШІ як послуги, займаючи 59% ринку генеративного ШІ. Microsoft інтегрувала ШІ в свій офісний пакет через Copilot, а Gemini від Google поєднує пошук та Workspace, створюючи екосистемні переваги для інструментів генеративного ШІ.

Прийняття в бізнесі:

• API-розв’язки на основі ШІ є джерелами регулярних доходів для таких компаній, як OpenAI, генеруючи доходи від галузей, які покладаються на ШІ для прогнозної аналітики, обслуговування клієнтів та створення контенту.
• Приклад: очікується, що системи підтримки клієнтів на основі ШІ допоможуть заощадити підприємствам $80 мільярдів щорічно до 2030 року, що є ключовим моментом в економії коштів завдяки ШІ.

Ріст ринку vs. навантаження на ресурси

Але цей бум має свою ціну. Зі зростанням ринкових оцінок зростають і енергетичні вимоги. Кожен оброблений запит, кожен виклик API і кожна інференція споживають електроенергію. Це підкреслює кризу енергетичних витрат ШІ і показує труднощі масштабування сучасних інновацій без перевантаження глобальних ресурсів.

Енергетичні виклики: експоненціальне зростання і обмежені ресурси

З такими високими енергетичними вимогами, чи зможемо ми витримати?

Моделі ШІ є ненажерливими споживачами енергії, а тренувальні системи, як GPT-4, потребують енергії, що еквівалентна щоденному використанню малих країн. Ця безперервна траєкторія зростання не демонструє ознак уповільнення. Енергетичні вимоги ШІ подвоюються кожні 6–12 місяців, що ставить серйозні виклики для глобальної інфраструктури та сталого розвитку.

Витрати на навчання

• Навчання моделей ШІ вимагає тисяч мегават-годин (МВт·год). Наприклад, GPT-3 спожив 1,287 МВт·год під час навчання, що еквівалентно енергоспоживанню 120 будинків у США протягом року.
  Як ми рухаємось до моделей, подібних до GPT-5, передбачається, що ці цифри подвояться або потрояться, перевищивши можливості поточних дата-центрів, які реально здатні підтримувати такі навантаження.
• Дата-центри часто використовують невідновлювані джерела енергії, що додатково ускладнює екологічні наслідки. Останні оцінки свідчать, що одна високо-продуктивна сесія навчання може викидати стільки вуглекислого газу, скільки викидає трансатлантичний рейс, підкреслюючи термінову потребу в екологічно чистіших практиках.

Інференція на великому масштабі

• За мільярдів запитів щодня, операції інференції створюють постійне навантаження на енергетичні мережі. Кожна автоматизована рекомендація, переклад та рішення несуть свою вартість.
• Запуск інструментів на базі ШІ для глобальних підприємств використовує стільки ж енергії, скільки для роботи 250 000 електричних автомобілів щорічно, що навантажує інфраструктуру, не призначену для такого постійного попиту.
• Ринки, що розвиваються, які приймають ШІ на великому масштабі, ще більше посилюють це навантаження, оскільки вони часто працюють у регіонах з обмеженими енергетичними ресурсами.

Навантаження на енергетичні мережі

Глобальна енергетична мережа, що зазнає дедалі більшого тиску з боку різних секторів, не встигає задовольняти зростаючі вимоги:

• Прорив у поширенні електричних автомобілів, видобутку криптовалюти та розширення традиційних ІТ-навантежень додають конкуренцію за обмежені енергетичні ресурси.
• До 2030 року аналітики прогнозують, що споживання електрики ШІ сягне 10% глобальних поставок, що може призвести до масштабних відключень електроенергії, якщо не буде здійснено значних інновацій.
• Відключення електрики та енергетичні обмеження вже починають з'являтися в деяких регіонах через конкуренцію за ресурси — це знак системних ризиків, якщо тренди продовжуватимуться без контролю.

Вартість, що перевищує енергію

• Обмеження постачання рідкоземельних матеріалів для графічних процесорів (GPU) та іншого передового обладнання ускладнюють ситуацію. Масштабування інфраструктури ШІ потребує кобальту, літію та рідкісних металів, яких вже не вистачає через інші промислові потреби.
• Екологічний слід ШІ поширюється далеко за межі споживаної електроенергії: управління використанням води для охолодження в дата-центрах ШІ додає ще один рівень складності в регіонах, які вже страждають від нестачі води.

Подолання цих багатогранних енергетичних викликів вимагатиме термінових, інноваційних рішень — не лише для підтримки зростання ШІ, а й для забезпечення стійкості всієї інфраструктури, на яку цей процес покладається.

Відновлювальна енергія: гонка з часом

Гонка, яку варто виграти

Технічні компанії чітко усвідомлюють цю надзвичайну кризу. Microsoft пообіцяла використовувати 100% вуглецево-нейтральну енергію до 2030 року, в той час як Google активно інвестує в сонячну та вітрову енергію для живлення своїх дата-центрів. Amazon також оголосив про свою амбіцію досягти нульового викиду вуглецю до 2040 року, підкреслюючи колективні зусилля індустрії щодо сталого розвитку.
Однак ці зобов'язання стикаються з серйозними перешкодами.

Прогрес і вузькі місця

Затримки в інфраструктурі

• Прийняття відновлювальних джерел енергії зростає, але затримки в розвитку енергетичної інфраструктури та обмеження зберігання сповільнюють цей процес.
• Багато відновлювальних систем не мають змоги ефективно зберігати надлишкову енергію, що створює прогалини під час періодів високого попиту.
• Приклад: у США проекти з використання відновлювальної енергії часто стикаються з затримками в 5–7 років через дозволи та застарілі протоколи підключення до енергомереж.

Регіональні диспропорції

• Країни, що розвиваються, де прийняття ШІ зростає, часто не мають доступу до надійних джерел відновлювальної енергії.
• Це створює нерівномірну глобальну картину, де рішення щодо енергії для ШІ можуть бути зосереджені в багатших регіонах з розвиненою інфраструктурою.
• В деяких частинах Африки та Південно-Східної Азії проекти відновлювальної енергії стикаються з такими перешкодами, як недостатнє фінансування, політична нестабільність і обмежена технологічна спроможність.

Коливання на ринку

• Ринок відновлювальної енергії піддається коливанням інвестицій, спричиненим економічною невизначеністю та змінами політики.
• Приклад: зміни в державних субсидіях можуть радикально вплинути на терміни реалізації проектів і їх життєздатність.
• Короткострокова залежність від викопного палива як "перехідного" рішення ще більше ускладнює перехід до повністю відновлювальної екосистеми.

Парадокс 2030 року

Навіть коли компанії прагнуть до рішень з відновлювальної енергії, вимоги енергії для ШІ загрожують перевищити ці зусилля. Масштаб споживання енергії, необхідний для моделей ШІ, росте швидше, ніж відновлювальна енергія встигає розгортатися і інтегруватися. Чи встигне індустрія реалізувати свої цілі щодо відновлювальної енергії до 2030 року, чи вимоги до енергії вже перевищать можливості чистої енергії? Чи зупиниться перехід під тягарем власних амбіцій?

Інновації, що можуть вирішити кризу

Горомбо бере участь у лідерстві в інноваціях

Надія полягає в технологічних проривів, які можуть змінити спосіб споживання та обробки енергії ШІ, вирішуючи зростаючі проблеми, пов'язані з експоненціальним зростанням вимог до енергії.

Оптимізація апаратного забезпечення та моделей

Енергоефективні чіпи

• Графічні процесори (GPU) H100 від NVIDIA та TPU v4 від Google розроблені для зменшення енергії на операцію до 50%, що є значним кроком вперед в ефективності апаратного забезпечення для ШІ.
• Нейроморфні обчислювальні архітектури, натхнені біологічними нейронними мережами, пропонують ще один перспективний шлях, потенційно знижуючи енергетичні вимоги як для навчання, так і для інференції.

Менші та розумніші моделі

• Техніки, як-от скупчення параметрів (sparsity) та навчання для конкретних завдань, допомагають зменшити кількість параметрів, необхідних для моделей ШІ, знижуючи вимоги до енергії без втрати продуктивності.
• Прогрес в дистиляції знань дозволяє меншим моделям відтворювати поведінку більших, складніших систем, створюючи масштабоване рішення для енергоємних застосувань.

Децентралізовані системи

Федеративне навчання

• Федеративне навчання децентралізує навчання ШІ, розподіляючи навантаження між кількома системами, знижуючи залежність від енергоємних централізованих дата-центрів.
• Такий підхід покращує конфіденційність, зберігаючи дані локалізованими, мінімізуючи витрати та ризики при передачі даних.

Обчислення на межі

• Обробка даних безпосередньо на пристроях зменшує залежність від хмарних систем, скорочуючи енергоспоживання, пов'язане з передачею даних.
• Пристрої, такі як смартфони та датчики IoT, оснащені можливостями для обробки ШІ на місці, прокладають шлях до сталих, децентралізованих операцій ШІ.

Квантові обчислення: промінь надії

Квантові обчислення та кубіт

На тлі зростаючих вимог до енергії від ШІ, квантові обчислення виступають як потенційно революційне рішення. На відміну від класичних комп'ютерів, які обробляють інформацію в бінарному вигляді, квантові комп'ютери використовують кубіти, що дозволяє їм виконувати складні обчислення з істотно зменшеним енергоспоживанням.
Цей зсув парадигми дає надію на вирішення зростаючого навантаження на глобальні ресурси.

Останні досягнення

Чіп Willow від Google

• Команда Quantum AI від Google представила чіп Willow, який містить 105 кубітів і здатний вирішувати проблеми за кілька хвилин, які б класичні суперкомп'ютери розв'язували тисячі років.
• Цей прорив підкреслює потенціал квантових обчислень для революціонізації енергоефективності ШІ.

Оптимізаційна система Корнеллського університету

• Дослідники в Корнеллі розробили квантову оптимізаційну систему, яка здатна зменшити споживання енергії в дата-центрах на 12,5% та скоротити викиди вуглекислого газу майже на 10%.
• Ця система інтегрує квантові та класичні обчислення, пропонуючи практичні шляхи для сталих операцій ШІ.

CompactifAI від Multiverse Computing

• Програмне забезпечення CompactifAI від Multiverse Computing використовує квантово-натхнені тензорні мережі для мінімізації обчислювальних та енергетичних витрат на навчання великих мовних моделей.
• Зменшуючи розмір моделі та вимоги до пам'яті, це нововведення підвищує ефективність та портативність.

Потенційний вплив на енергоспоживання ШІ

Квантові обчислення можуть призвести до трансформаційних змін у енергетичному профілі ШІ:

Прискорені обчислення

• Квантові системи обробляють алгоритми на швидкостях, недосяжних для класичних методів, мінімізуючи споживання енергії та часу для навчання та інференції.

Оптимізовані операції

• Квантові алгоритми відмінно підходять для оптимізації завдань, таких як розподіл енергії в дата-центрах і налаштування параметрів моделей ШІ, що додатково підвищує ефективність.

Сталий масштабування

• Коли моделі ШІ стають більш складними, квантові системи пропонують масштабовані рішення без пропорційного збільшення споживання енергії.

Виклики, які потрібно подолати

Незважаючи на обіцяні перспективи, квантові обчислення стикаються з кількома проблемами:

Технічна зрілість

• Квантові комп'ютери залишаються на експериментальній стадії, потребуючи вдосконалення методів корекції помилок та стабільності апаратного забезпечення.

Потреби в інфраструктурі

• Розгортання квантових рішень вимагає спеціалізованої інфраструктури, зокрема розвинених систем охолодження та високоточных механізмів керування.

Доступність і вартість

• Для того, щоб квантові технології стали практичними та широко доступними, необхідні значні інвестиції.

Співпраця: ключ до виживання

Співпраця — це ключ

Жодна окрема компанія чи технологія не зможе вирішити цю кризу самотужки. Уряди, технологічні гіганти та енергетичні постачальники повинні працювати разом, щоб забезпечити майбутнє ШІ. Масштаб цього виклику вимагає безпрецедентних рівнів координації та зобов'язань між різними секторами.

Публічно-приватні партнерства

Спільні ініціативи

• Спільні програми для фінансування відновлювальної інфраструктури та прискорення оновлення енергомереж вже показують обнадійливі результати.
• Приклад: партнерства між урядовими органами та технологічними компаніями успішно інтегрували відновлювальні енергетичні рішення в ключові дата-центри по всій території США.
  і Європі.
• Ці ініціативи також можуть охоплювати спільну розробку таких технологій, як передові батарейні системи та інструменти для управління енергією на основі ШІ, що є необхідними для підтримки енергоефективних рішень для ШІ.

Інсентиви для Зеленого ШІ

• Уряди можуть надавати податкові пільги, гранти та кредити з низьким відсотком для компаній, які впроваджують енергоефективні практики або інвестують у відновлювальні проекти.
• Приклад: пілотні проекти, орієнтовані на оптимізацію відновлювальної енергії з використанням ШІ, можуть стати зразками для глобального розширення.
• Такі інсентиви знижують фінансові ризики, пов'язані з великими перехідними проектами, одночасно стимулюючи інновації в ініціативах зеленого ШІ.

Регуляторні стандарти

Глобальні орієнтири

• Встановлення міжнародних стандартів для енергоспоживання ШІ може забезпечити узгоджені практики в межах різних країн, зменшуючи відмінності у тому, як енергоємні технології розгортаються.
• Оцінки можуть включати показники ефективності дата-центрів, сталого навчання моделей та інтеграції відновлювальної енергії.

Сталий підхід

• Політики, що вимагають використання відновлювальної енергії в операціях ШІ, разом з штрафами за надмірний викид вуглекислого газу, можуть сприяти значущим змінам.
• Ці регулювання повинні знайти баланс, щоб не стримувати інновації, одночасно просуваючи прозорість через щорічні звіти про енергоспоживання та сталий розвиток.

Платформи для співпраці

• Уряди та приватні компанії можуть створювати платформи для обміну кращими практиками, науковими досягненнями та успішними прикладами.
• Такі форуми сприяють інноваціям та співпраці на глобальному рівні, пришвидшуючи прогрес у напрямку сталих систем ШІ.

Оскільки енергетична криза загострюється, співпраця стане не просто стратегією — це буде необхідністю для виживання.

Висновок

Рік 2030 наближається, і ШІ стоїть на важливому етапі. Його швидкий розвиток переосмислив індустрії, дозволив досягати проривів та сформував майбутнє, яке мало хто міг би уявити. Але саме цей успіх несе на собі вантаж — попит на енергію, який загрожує перевищити ресурси планети.

Вибір, який ми зробимо зараз, визначить шлях вперед. Інструменти для подолання цієї кризи вже в межах досяжності: квантові обчислення, які можуть трансформувати енергоефективність; інновації в апаратному забезпеченні, які знижують вартість обчислень; та партнерства для співпраці, які об'єднують уряди, лідерів технологічної індустрії та постачальників енергії для спільної місії сталого розвитку. Кожен з цих елементів є частиною рішення, але для того, щоб вони стали реальністю, потрібні рішучі дії.

Це не лише виклик для індустрії ШІ — це виклик для людства. Прийнявши цей виклик, ми маємо шанс створити світ, де ШІ розвивається не за рахунок планети, а як партнер у її збереженні.

Перехрестя очевидне. Зі швидкістю, інноваціями та співпрацею ми можемо перетворити наближення кризи 2030 року на свідчення того, що людство може досягти, коли діє з метою.
Історія ШІ ще не написана, але наступний розділ має потенціал стати його найбільшим тріумфом.

Глосарій

Споживання енергії ШІ (AI Energy Consumption): Кількість енергії, необхідної для навчання та експлуатації моделей штучного інтелекту, зазвичай вимірюється в мегават-годинах (MWh).

API (Інтерфейс програмування додатків) (Application Programming Interface): Набір протоколів та інструментів, що дозволяють програмним додаткам взаємодіяти та обмінюватися даними, часто використовуються компаніями ШІ для надання своїх моделей як послуг.

Децентралізовані системи (Decentralized Systems): Обчислювальні системи, що розподіляють навантаження між кількома пристроями або локаціями для зменшення залежності від централізованої інфраструктури.

Федеративне навчання (Federated Learning): Техніка машинного навчання, при якій алгоритми навчаються на децентралізованих пристроях, зберігаючи дані локально та зменшуючи енергетичні витрати, пов'язані з централізованими обчисленнями.

Генеративний ШІ (Generative AI): Підгалузь ШІ, яка генерує новий контент, такий як текст, зображення чи аудіо, на основі вивчених патернів, приклади таких моделей — GPT-4.

Навантаження на енергетичні мережі (Grid Strain): Напруга на енергетичні мережі через зростаючий попит, що часто призводить до перебоїв у подачі електроенергії або проблем з інфраструктурою.

Інференція (Inference): Процес виконання моделей ШІ для генерації прогнозів або результатів, що вимагає значних обчислювальних ресурсів під час роботи.

Квантові обчислення (Quantum Computing): Революційна парадигма обчислень, що використовує кубіти для обробки, забезпечуючи енергоефективні рішення для складних обчислень.

Відновлювальна енергія (Renewable Energy): Енергія, отримана з відновлюваних джерел, таких як сонячна, вітрова чи гідроелектрична енергія, що є критично важливою для зменшення екологічного впливу зростання ШІ.

Розрідженість (Sparsity): Техніка оптимізації, що зменшує кількість активних параметрів у моделях ШІ, покращуючи енергоефективність без втрати продуктивності.

Навчання для специфічних завдань (Task-Specific Training): Навчання моделей ШІ для спеціалізованих застосувань, щоб зменшити обчислювальні вимоги порівняно з універсальними моделями.

TPU (Тензорний обробний блок) (Tensor Processing Unit): Спеціалізований чіп, розроблений Google для навчання та інференції ШІ, створений для високої енергоефективності.

Парадокс 2030 року (2030 Paradox): Конфлікт між зростаючими енергетичними потребами ШІ та запланованими термінами досягнення цілей відновлювальної енергії.

Малі модульні реактори (SMRs) (Small Modular Reactors): Компактні ядерні реактори, запропоновані як масштабоване рішення для задоволення зростаючих енергетичних потреб ШІ.

Дистиляція знань (Knowledge Distillation): Техніка, при якій менші моделі ШІ навчаються від більших, що дозволяє знижувати споживання енергії при збереженні високої продуктивності.

Нейроморфні обчислення (Neuromorphic Computing): Технологія, натхнена біологічними нейронними мережами, яка спрямована на значне зниження енергоспоживання для завдань ШІ.

Енергоефективні чіпи (Energy-Efficient Chips): Передове апаратне забезпечення, розроблене для оптимізації обчислювальної потужності на ват, що має вирішальне значення для зменшення екологічного сліду ШІ.

ШІ на пристрої (On-Device AI): Обробка ШІ безпосередньо на пристроях користувачів, а не на хмарних серверах, що зменшує енергетичні витрати, пов'язані з передачею даних.

Експоненціальний ріст (Exponential Growth): Швидке збільшення кількості, часто використовується для опису енергетичних вимог ШІ, які подвоюються кожні 6-12 місяців.

Цілі відновлювальної енергії на 2030 рік (2030 Renewable Goals): Корпоративні та урядові цілі досягти значної інтеграції відновлювальної енергії до 2030 року, зокрема зобов'язання Microsoft та Google.

Публічно-приватні партнерства (Public-Private Partnerships): Спільні підприємства між урядами та приватними компаніями для вирішення великих викликів, таких як розвиток енергетичної інфраструктури.

Multiverse Computing: Компанія, що використовує технології, натхнені квантовими обчисленнями, для оптимізації операцій ШІ та зниження енергетичних вимог.

Квантовий чіп Willow від Google (Google’s Willow Chip): Квантовий процесор, спроектований для високої ефективності у складних обчисленнях, що є досягненням в області квантових обчислень.

CompactifAI: Інструмент від Multiverse Computing, що використовує тензорні мережі для оптимізації моделей ШІ з метою підвищення енергоефективності та масштабованості.

Питання та відповіді

Чому так швидко зростає споживання енергії ШІ?

Попит на енергію для ШІ зростає через збільшення складності таких моделей, як GPT-4 та GPT-5, для яких потрібна величезна обчислювальна потужність як для навчання, так і для інференції.
Глобальне впровадження ШІ в таких галузях, як охорона здоров'я та роздрібна торгівля, значно збільшує споживання енергії експоненційно.

Скільки енергії споживає навчання великої моделі ШІ?

Навчання моделі, такої як GPT-3, споживає приблизно 1,287 МВт·год електроенергії, що еквівалентно річному споживанню енергії 120 домогосподарств у США. Новіші моделі з більшою складністю можуть споживати ще більше.

Які кроки компанії вживають для вирішення енергетичної кризи ШІ?

Технічні компанії, такі як Microsoft та Google, інвестують у відновлювальну енергію, обіцяючи використовувати 100% відновлювальних джерел до 2030 року. Вони також досліджують енергоефективне апаратне забезпечення та інноваційні методи навчання для зменшення споживання енергії.

Яку роль у майбутньому ШІ відіграватимуть квантові обчислення?

Квантові обчислення можуть революціонізувати енергозатратні завдання, виконуючи складні обчислення з набагато меншим споживанням енергії порівняно з класичними системами. Хоча ці технології все ще в розробці, квантові технології мають великий потенціал для оптимізації ШІ.

Як уряди можуть підтримати сталий розвиток ШІ?

Уряди можуть сприяти публічно-приватним партнерствам, надавати податкові пільги для зелених ініціатив ШІ та встановлювати міжнародні стандарти для енергоефективних технологій, щоб забезпечити сталий розвиток.

Чи можливо збалансувати інновації в ШІ та сталий розвиток?

Так, через співпрацю, інвестиції в відновлювальну інфраструктуру та технологічні інновації, системи ШІ можуть продовжувати розвиватися, зменшуючи при цьому їхній екологічний вплив.
Ключовим моментом є впровадження цих заходів до того, як обмеження ресурсів стануть критичними.

Пов'язані джерела

• ШІ - це енергетичний монстр: що це означає для зміни клімату

MIT Technology Review досліджує зростаючі енергетичні потреби ШІ та їхній вплив на глобальні зусилля щодо зміни клімату, підкреслюючи необхідність сталих рішень.

• Як центри обробки даних і енергетичний сектор можуть вгамувати голод ШІ до енергії

McKinsey & Company аналізує взаємозв'язок зростання ШІ та можливостей енергетичного сектору, підкреслюючи фінансові та логістичні виклики підтримки ШІ в масштабах.

• Приховані витрати енергоспоживання ШІ

Knowledge@Wharton вивчає екологічні та фінансові наслідки використання енергії ШІ, підкреслюючи критичну роль відновлювальної енергії для вирішення цієї проблеми.

• Моделі ШІ поглинають енергію, але інструменти для зниження споживання вже є

MIT Lincoln Laboratory висвітлює інновації в апаратному та програмному забезпеченні, спрямовані на зменшення енергоспоживання систем ШІ, від навчання до інференсу.

• Познайомтесь з Willow, нашим передовим квантовим чіпом

Google Blog надає інформацію про їхні досягнення в квантових обчисленнях, зосереджуючи увагу на тому, як їхній чіп Willow може трансформувати енергоефективність для застосувань ШІ.

• Оптимізація може скоротити вуглецевий слід навчання ШІ на 75%

University of Michigan News обговорює новаторські методи оптимізації, які значно зменшують енергетичні та вуглецеві витрати на навчання моделей ШІ.

• Gorombo: оптимізація робочих процесів ШІ та веб-розробки

Gorombo пропонує набір послуг, спрямованих на покращення ефективності, масштабованості та оптимізації робочих процесів через рішення на основі ШІ та індивідуальну веб-розробку.

• Блог Дена Сассера: інформативний та навчальний технічний блог

Перевірте блог Дена, щоб бути в курсі останніх технічних тенденцій та дізнаватися про широкий спектр тем.

• Dan on Dev: популярний технічний блог

Слідкуйте за блогом на dev.to, щоб отримувати останні новини від Дена.

Джерела

1. MIT Technology Review. “ШІ - це енергетичний монстр: що це означає для зміни клімату.” Доступно на: technologyreview.com

2. Knowledge@Wharton. “Приховані витрати енергоспоживання ШІ.” Доступно на: knowledge.wharton.upenn.edu

3. University of Michigan News. “Оптимізація може скоротити вуглецевий слід навчання ШІ на 75%.” Доступно на: news.umich.edu

4. McKinsey & Company. “Як центри обробки даних і енергетичний сектор можуть вгамувати голод ШІ до енергії.” Доступно на: mckinsey.com

5. Tom’s Guide. “Енергетична надзвичайна ситуація ChatGPT: ось скільки електрики споживають OpenAI та інші.” Доступно на: tomsguide.com

6. The Wall Street Journal.
   “Енергетична криза, що наближається в Силіконовій долині.” Доступно на: wsj.com

7. MIT Lincoln Laboratory. “Моделі ШІ поглинають енергію, але інструменти для зниження споживання вже є.” Доступно на: ll.mit.edu

8. Popular Science. “ШІ та енергетична криза: як інновації можуть врятувати ситуацію.” Доступно на: popsci.com

9. Google. “Познайомтесь з Willow, нашим передовим квантовим чіпом.” Доступно на: blog.google

10. Cornell Engineering. “Квантова рамка ШІ націлена на енергетично інтенсивні центри обробки даних.” Доступно на: engineering.cornell.edu

11. Wikipedia. “Multiverse Computing.” Доступно на: en.wikipedia.org

12. GetLatka. “Дані про дохід компанії OpenAI.” Доступно на: getlatka.com

13. Microsoft Investor Relations. “Щорічний звіт за 2023 рік.” Доступно на: microsoft.com

14. Statista. “Доходи Alphabet Inc. по всьому світу 2020–2023.” Доступно на: statista.com

Підтримати мою роботу

Якщо вам сподобалась ця стаття і ви хочете підтримати мою роботу, поділіться цією статтею в соціальних мережах!

Перекладено з: Apocalypse 2030: AI’s Boom vs Energy Crisis