Πώς η τεχνητή νοημοσύνη επηρεάζει την κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας;
Ποιες είναι οι κύριες εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης στον ενεργειακό τομέα πέρα από τα κέντρα δεδομένων;
Ο Διεθνής Οργανισμός Ενέργειας μόλις παρουσίασε μια λεπτομερή ανάλυση του δεσμού AI-ενέργειας-κλίματος (βλέπε PDF ενεργεια και ΤΝ)
«Ένα τυπικό κέντρο δεδομένων που εστιάζει στην τεχνητή νοημοσύνη καταναλώνει ηλεκτρική ενέργεια όσο 100.000 νοικοκυριά, αλλά τα μεγαλύτερα υπό κατασκευή σήμερα θα καταναλώνουν 20 φορές περισσότερο».
Η ανάλυση εξετάζει τη διττή σχέση μεταξύ της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και της ενέργειας. Αναλύουν την αυξανόμενη ζήτηση ηλεκτρικής ενέργειας από τα κέντρα δεδομένων που απαιτούνται για την AI, προβλέποντας σημαντική άνοδο στην κατανάλωση τα επόμενα χρόνια και συζητώντας τις επιπτώσεις στα δίκτυα ηλεκτρικής ενέργειας. Παράλληλα, διερευνούν τις πολυάριθμες εφαρμογές της AI στον ενεργειακό τομέα, επισημαίνοντας τη δυνατότητά της να βελτιστοποιήσει την παραγωγή, τη διανομή και την κατανάλωση ενέργειας, να επιταχύνει την καινοτομία στις καθαρές τεχνολογίες και να μειώσει τις εκπομπές αερίων του θερμοκηπίου. Επιπλέον, πραγματεύονται τις επενδύσεις, τις δεξιότητες και τις πολιτικές που είναι απαραίτητες για την αποτελεσματική αξιοποίηση των ευκαιριών και την αντιμετώπιση των προκλήσεων που δημιουργεί η σύγκλιση της AI και της ενέργειας.
Ποια είναι η αναμενόμενη τάση στην κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας από τα κέντρα δεδομένων και πώς επηρεάζεται από την ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης;
Η κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας από τα κέντρα δεδομένων παρουσιάζει σημαντική αύξηση και αναμένεται να συνεχίσει αυτή την τάση. Η επιτάχυνση που παρατηρήθηκε γύρω στο 2017 οφειλόταν κυρίως στις Ηνωμένες Πολιτείες και, σε μικρότερο βαθμό, στην Κίνα. Η ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI), ιδιαίτερα της γενετικής AI, αναμένεται να αποτελέσει βασικό μοχλό αύξησης της ζήτησης για ημιαγωγούς και, κατ’ επέκταση, για την ηλεκτρική ενέργεια που απαιτούν τα κέντρα δεδομένων. Η αύξηση της χρήσης επιταχυνομένων διακομιστών (servers) με GPUs και TPUs, που είναι απαραίτητοι για τις υπολογιστικά απαιτητικές εργασίες της AI, οδηγεί σε σημαντική αύξηση της συνολικής εγκατεστημένης ισχύος των κέντρων δεδομένων. Στο βασικό σενάριο, η συνολική εγκατεστημένη ισχύς των κέντρων δεδομένων προβλέπεται να υπερδιπλασιαστεί από περίπου 100 GW σήμερα σε περίπου 225 GW το 2030.
Ποιες είναι οι κύριες πηγές κατανάλωσης ενέργειας κατά τον κύκλο ζωής των μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης και ποια είναι η σχετική τους βαρύτητα;
Ο κύκλος ζωής ενός μοντέλου Τεχνητής Νοημοσύνης περιλαμβάνει διάφορες φάσεις, καθεμία με τη δική της ενεργειακή κατανάλωση. Η κατασκευή του υλικού (hardware), ιδιαίτερα των μικροτσίπ (chips) που χρησιμοποιούνται στις GPUs και στην αποθήκευση των διακομιστών, είναι ενεργειακά απαιτητική. Ωστόσο, σε σύγκριση με τη φάση της λειτουργίας, η ενέργεια που καταναλώνεται για την κατασκευή είναι μικρότερη. Για παράδειγμα, η κατασκευή ενός σύγχρονου τσιπ 3 νανομέτρων (nm) απαιτεί περίπου 2.3 MWh ανά γκοφρέτα (wafer). Για μια τυπική διαμόρφωση διακομιστή υψηλής απόδοσης, αυτό αντιστοιχεί σε περισσότερα από 10 MWh για την κατασκευή, σε σύγκριση με περισσότερα από 80 MWh για τη λειτουργία κατά τη διάρκεια μιας πενταετούς διάρκειας ζωής. Από την ενέργεια που απαιτείται για την κατασκευή, το 60% εκτιμάται ότι χρησιμοποιείται για την παραγωγή γκοφρετών και ημιαγωγών, ενώ το υπόλοιπο 40% για βοηθητικές διαδικασίες όπως η επεξεργασία νερού και η ψύξη. Η λειτουργία των διακομιστών, συμπεριλαμβανομένης της εκτέλεσης των μοντέλων AI, είναι η πιο ενεργοβόρα φάση.
Πώς η απόδοση και ο σχεδιασμός των μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης επηρεάζουν την κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας;
Ο σχεδιασμός και η επιλογή των μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης έχουν σημαντικό αντίκτυπο στην κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας. Μεγαλύτερα και πιο σύνθετα μοντέλα, όπως τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (Large Language Models – LLMs) και τα μοντέλα λογίκευσης, τείνουν να καταναλώνουν περισσότερη ενέργεια. Ακόμη και για απλές εργασίες, ένα μοντέλο λογίκευσης μπορεί να χρησιμοποιήσει διπλάσια ηλεκτρική ενέργεια σε σύγκριση με ένα μοντέλο συγκρίσιμου μεγέθους που προορίζεται για απλή παραγωγή κειμένου. Ωστόσο, τεχνικές όπως η ομαδοποίηση (batching), η αποτελεσματική διαχείριση της μνήμης GPU (key-value cache management) και οι τεχνικές διαχείρισης προσοχής (attention management), όπως το flash attention, μπορούν να βελτιστοποιήσουν τη χρήση των υπολογιστικών πόρων και να αυξήσουν την κατανάλωση ενέργειας ανά token. Επιπλέον, η επιλογή εξειδικευμένων μοντέλων για συγκεκριμένες εργασίες (task-specific models) και η βελτιστοποίηση των μοντέλων και του κώδικα μπορούν να οδηγήσουν σε σημαντικές εξοικονομήσεις ενέργειας.
Ποιες στρατηγικές ακολουθούν οι εταιρείες τεχνολογίας για την προμήθεια ηλεκτρικής ενέργειας για τα κέντρα δεδομένων τους και ποιος είναι ο ρόλος των συμφωνιών αγοράς ηλεκτρικής ενέργειας (PPAs);
Οι εταιρείες τεχνολογίας αναπτύσσουν διάφορες στρατηγικές για την κάλυψη της αυξανόμενης ζήτησης ηλεκτρικής ενέργειας των κέντρων δεδομένων τους. Αυτές περιλαμβάνουν την ανάπτυξη ιδίων εγκαταστάσεων παραγωγής ενέργειας, τη σύνδεση με το ηλεκτρικό δίκτυο και τη σύναψη συμφωνιών αγοράς ηλεκτρικής ενέργειας (Power Purchase Agreements – PPAs). Οι PPAs, ιδίως για ανανεώσιμες πηγές ενέργειας, αποτελούν μια σημαντική στρατηγική για πολλές εταιρείες, επιτρέποντάς τους να εξασφαλίσουν σταθερή και, συχνά, χαμηλότερου κόστους ηλεκτρική ενέργεια, ενώ παράλληλα συμβάλλουν στη μείωση των εκπομπών αερίων του θερμοκηπίου. Οι φορείς εκμετάλλευσης κέντρων δεδομένων αποτελούν πάνω από το 30% των ενεργών PPAs και την πλειοψηφία των ανακοινωμένων PPAs παγκοσμίως. Οι PPAs μπορούν να είναι ετήσιας ή ωριαίας αντιστοίχισης (matching), με τις ωριαίες PPAs με υψηλό ποσοστό πηγών χαμηλών εκπομπών να παρέχουν μεγαλύτερη εγγύηση κάλυψης της ζήτησης και μείωσης των εκπομπών CO2.
Πώς μπορούν τα κέντρα δεδομένων να αλληλεπιδράσουν με το ηλεκτρικό δίκτυο για να ενισχύσουν την ευελιξία και την αξιοπιστία του;
Τα κέντρα δεδομένων έχουν τη δυνατότητα να προσφέρουν ευελιξία στο ηλεκτρικό δίκτυο μέσω διαφόρων μηχανισμών. Η ευελιξία τοποθεσίας (locational flexibility) αναφέρεται στη δυνατότητα επιλογής περιοχών με επαρκή και αξιόπιστη παροχή ενέργειας, καθώς και χαμηλότερο κόστος και ευνοϊκές πολιτικές. Η ευελιξία λειτουργίας (operational flexibility) περιλαμβάνει τεχνικές όπως η προσωρινή προσαρμογή του φορτίου ψύξης (π.χ., χρήση “ψυχρών μπαταριών” όπως η θερμική αποθήκευση), η διαχείριση του φόρτου εργασίας στον χρόνο (workload temporal management) μεταθέτοντας υπολογιστικές εργασίες σε ώρες χαμηλότερης ζήτησης ή υψηλότερης διαθεσιμότητας ανανεώσιμων πηγών ενέργειας, και η διαχείριση του φόρτου εργασίας στον χώρο (workload spatial management) μετακινώντας εργασίες μεταξύ γεωγραφικά κατανεμημένων κέντρων δεδομένων. Επιπλέον, η χρήση εφεδρικών γεννητριών με καύσιμα χαμηλών εκπομπών και τεχνολογιών όπως οι κυψέλες καυσίμου μπορεί να συμβάλει στην ευελιξία, αν και υπάρχουν προκλήσεις σχετικά με τη διαθεσιμότητα και την αποθήκευση καυσίμων, καθώς και κανονιστικοί περιορισμοί.
Ποιες είναι οι κύριες εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης στον ενεργειακό τομέα πέρα από τα κέντρα δεδομένων;
Η Τεχνητή Νοημοσύνη βρίσκει εφαρμογές σε ένα ευρύ φάσμα του ενεργειακού τομέα, πέρα από τη λειτουργία των κέντρων δεδομένων. Στον τομέα της εξόρυξης και παραγωγής πετρελαίου και φυσικού αερίου, η AI χρησιμοποιείται για τη βελτίωση της ακρίβειας της σεισμικής επεξεργασίας, τη διαχείριση της παραγωγής, τη βελτίωση της ασφάλειας και τη διαχείριση των εκπομπών. Στην προμήθεια κρίσιμων ορυκτών, η AI μπορεί να βοηθήσει στην ανακάλυψη νέων κοιτασμάτων και στη βελτιστοποίηση των διαδικασιών εξόρυξης. Στον ηλεκτρικό τομέα, η AI χρησιμοποιείται για τη βελτίωση της λειτουργίας των συστημάτων ηλεκτρικής ενέργειας (π.χ., πρόβλεψη ζήτησης, βελτιστοποίηση διανομής), για την παρακολούθηση και τη βελτιστοποίηση της λειτουργίας των σταθμών παραγωγής και των συστημάτων αποθήκευσης ενέργειας, καθώς και για τη διαχείριση και τη βελτιστοποίηση των ηλεκτρικών δικτύων (π.χ., δυναμική τιμολόγηση γραμμών μεταφοράς). Στις τελικές χρήσεις ενέργειας, η AI εφαρμόζεται στη βιομηχανία (π.χ., βελτιστοποίηση παραγωγής, πρόβλεψη συντήρησης), στις μεταφορές (π.χ., αυτόνομα οχήματα, βελτιστοποίηση δρομολογίων) και στα κτίρια (π.χ., έξυπνα συστήματα διαχείρισης ενέργειας). Τέλος, η AI συμβάλλει στην ενίσχυση της ανθεκτικότητας του ενεργειακού συστήματος.
Πώς η ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης επηρεάζει την καινοτομία και την ανάπτυξη καθαρών ενεργειακών τεχνολογιών;
Η Τεχνητή Νοημοσύνη διαδραματίζει σημαντικό ρόλο στην επιτάχυνση της καινοτομίας και της ανάπτυξης καθαρών ενεργειακών τεχνολογιών. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων που προέρχονται από πειράματα και προσομοιώσεις, βοηθώντας στην ανακάλυψη νέων υλικών (π.χ., για μπαταρίες, ηλιακά κύτταρα, καταλύτες) και στην βελτιστοποίηση των επιδόσεων των υφιστάμενων τεχνολογιών. Για παράδειγμα, η AI χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη νέων χημικών συνθέσεων μπαταριών (π.χ., στερεού ηλεκτρολύτη, νατρίου-ιόντων), για τη βελτίωση της απόδοσης των ενζύμων και των ζυμών για βιοκαύσιμα, για το σχεδιασμό αποτελεσματικότερων μεμβρανών για αφαλάτωση και για την ανακάλυψη νέων μετάλλων-οργανικών πλαισίων (MOFs) για τη δέσμευση άνθρακα. Επιπλέον, η AI μπορεί να βοηθήσει στην κλιμάκωση της παραγωγής αυτών των τεχνολογιών μειώνοντας το κόστος, τον κίνδυνο και τον χρόνο ανάπτυξης.
Ποιες πολιτικές και κανονιστικά πλαίσια αναπτύσσονται για την αντιμετώπιση των ενεργειακών προκλήσεων που σχετίζονται με τα κέντρα δεδομένων και την Τεχνητή Νοημοσύνη;
Οι κυβερνήσεις και οι ρυθμιστικοί φορείς αρχίζουν να αναπτύσσουν πολιτικές και κανονιστικά πλαίσια για την αντιμετώπιση των ενεργειακών προκλήσεων που σχετίζονται με τα κέντρα δεδομένων και την Τεχνητή Νοημοσύνη. Αυτά περιλαμβάνουν κίνητρα για την ανάπτυξη κέντρων δεδομένων εκτός περιοχών με συμφόρηση δικτύου (π.χ., φορολογικές ελαφρύνσεις, εκπτώσεις στην ηλεκτρική ενέργεια), επιβολή αυστηρότερων κανόνων για την επέκταση των κέντρων δεδομένων (π.χ., απαιτήσεις ενεργειακής απόδοσης, μορατόρια), και καθορισμός τοποθεσιών για κέντρα δεδομένων για τη μείωση της πίεσης στο εθνικό δίκτυο. Επιπλέον, θεσπίζονται απαιτήσεις αναφοράς για την κατανάλωση ενέργειας και νερού των κέντρων δεδομένων (π.χ., μέσω της οδηγίας CSRD της ΕΕ και του προτύπου Green Data Centre της Σιγκαπούρης), καθώς και προγράμματα ενεργειακής πιστοποίησης. Σε εθνικό επίπεδο, πολλές χώρες αναπτύσσουν εθνικές στρατηγικές για την Τεχνητή Νοημοσύνη, οι οποίες συχνά περιλαμβάνουν κρατική οικονομική στήριξη για την ανάπτυξη της βιομηχανίας AI, συμπεριλαμβανομένης της ανάπτυξης υπολογιστικών υποδομών (κέντρα δεδομένων) και της κατασκευής ημιαγωγών.
Πώς η αυξανόμενη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης επηρεάζει την παγκόσμια ζήτηση και κατανάλωση ενέργειας, ιδίως ηλεκτρικής ενέργειας;
Η αυξανόμενη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) έχει εκτοξευθεί στην κορυφή της πολιτικής και επιχειρηματικής ατζέντας τα τελευταία χρόνια. Από μια κυρίως ακαδημαϊκή ενασχόληση, έχει εξελιχθεί σε μια βιομηχανία με τρισεκατομμύρια δολάρια σε κίνδυνο, και είναι πλέον σαφές ότι η ΤΝ έρχεται, και σε πολλούς τομείς είναι ήδη εδώ.
Η άνοδος της ΤΝ, παράλληλα με την εμβάθυνση της ψηφιοποίησης της παγκόσμιας οικονομίας, αποτελεί έναν από τους κύριους μοχλούς της αύξησης των επενδύσεων σε νέα κέντρα δεδομένων. Οι επενδύσεις σε νέα κέντρα δεδομένων έχουν αυξηθεί κατά σχεδόν 70% τα τελευταία δύο χρόνια σε παγκόσμιο επίπεδο. Αυτή η ραγδαία αύξηση εγείρει ανησυχίες σχετικά με την ικανότητα των ηλεκτρικών συστημάτων να καλύψουν την αυξανόμενη ζήτηση έγκαιρα, με ασφάλεια και βιώσιμο τρόπο.
Τα κέντρα δεδομένων, τουλάχιστον στην κλίμακα που παρατηρείται σήμερα, είναι σχετικά νέοι παίκτες στο παγκόσμιο ενεργειακό σύστημα, και η συλλογή και αναφορά δεδομένων σχετικά με την ηλεκτρική τους κατανάλωση παραμένει περιορισμένη. Ως εκ τούτου, υπάρχει σημαντική αβεβαιότητα τόσο για την τρέχουσα όσο και για τη μελλοντική τους κατανάλωση. Επιπλέον, τα μοντέλα ΤΝ είναι εξαιρετικά ετερογενή και τα δεδομένα σχετικά με την υιοθέτησή τους και την ενεργειακή τους ένταση είναι περιορισμένα. Αυτό καθιστά δύσκολη την ανάλυση της σύνδεσης μεταξύ της ζήτησης ΤΝ και της ηλεκτρικής κατανάλωσης των κέντρων δεδομένων.
Παρόλα αυτά, η έκθεση εξετάζει την ηλεκτρική κατανάλωση των κέντρων δεδομένων και τις προοπτικές της. Η συνολική ποσότητα διακομιστών προβλέπεται να αυξηθεί κατά περισσότερο από 60% έως το 2030, με περίπου το ένα τρίτο αυτής της αύξησης να οφείλεται στην παρατεταμένη διάρκεια ζωής των διακομιστών. Η συνολική ποσότητα των επιταχυνόμενων διακομιστών αυξάνεται ακόμη πιο έντονα, αλλά το μερίδιό τους στο συνολικό απόθεμα διακομιστών παραμένει κάτω από 10%.
Η αύξηση της ηλεκτρικής ζήτησης από τα κέντρα δεδομένων αναμένεται να συμβάλει περισσότερο στην παγκόσμια αύξηση της ηλεκτρικής ζήτησης σε σύγκριση με τη βαριά βιομηχανία ή τη θέρμανση χώρου και νερού.
Η ενεργειακή ένταση διαφορετικών εργασιών γενετικής ΤΝ ποικίλλει σημαντικά. Για παράδειγμα, η δημιουργία ενός σύντομου βίντεο μπορεί να είναι τόσο ενεργοβόρα όσο η φόρτιση ενός φορητού υπολογιστή δύο φορές. Η δημιουργία κειμένου με ένα μικρό γλωσσικό μοντέλο καταναλώνει περίπου 0,3 Wh, ενώ με ένα μεσαίου μεγέθους γλωσσικό μοντέλο περίπου 5 Wh. Η δημιουργία εικόνας απαιτεί περίπου 1,7 Wh ανά εργασία. Ωστόσο, η δημιουργία βίντεο είναι δύο τάξεις μεγέθους πιο ενεργοβόρα, απαιτώντας περίπου 115 Wh για τη δημιουργία ενός σύντομου, σχετικά χαμηλής ποιότητας βίντεο.
Ο σχεδιασμός και η επιλογή του μοντέλου έχουν μεγάλη επίδραση στην ενεργειακή ένταση. Μεγαλύτερα μοντέλα τείνουν να αποδίδουν καλύτερα όσον αφορά την ακρίβεια και την ποιότητα, αλλά καταναλώνουν πολύ περισσότερη ενέργεια.
Επιπλέον, υπάρχουν τρεις βασικοί άξονες που διατρέχουν την έκθεση:
Έχει σημειωθεί σημαντική πρόοδος στην αύξηση της αποδοτικότητας των μοντέλων, και αυτό είναι βέβαιο ότι θα συνεχιστεί, καθώς η αποδοτικότητα είναι ζήτημα τόσο λογισμικού όσο και υλικού.
Φθηνότερα και πιο αποδοτικά μοντέλα είναι πιθανό όχι μόνο να ενθαρρύνουν μεγαλύτερη χρήση αλλά και περισσότερη χρήση υπολογιστικής ισχύος για τη βελτίωση της απόδοσης, δηλαδή το φαινόμενο της ανάκαμψης (rebound effect).
Η ενθάρρυνση της αποδοτικής χρήσης των μοντέλων (δηλαδή, το κατάλληλο μοντέλο για την κατάλληλη εργασία) θα έχει μεγάλη επίδραση στην ενεργειακή πορεία της ΤΝ. Αυτό πιθανότατα εξαρτάται από το περιβάλλον τιμών και πληροφοριών που αντιμετωπίζουν οι χρήστες, από τα επιχειρηματικά μοντέλα που αναπτύσσονται για την απόσβεση της εκπαίδευσης και της ανάπτυξης μοντέλων, καθώς και από το ρυθμιστικό και πολιτικό περιβάλλον.
Τέλος, η αυξανόμενη ψηφιοποίηση της παγκόσμιας οικονομίας παρέχει το θεμέλιο για την ΤΝ. Από το 2019, η συνολική κίνηση στο Διαδίκτυο έχει αυξηθεί περισσότερο από τρεις φορές. Από το 2022 και την κυκλοφορία του ChatGPT, η χρήση γενετικής ΤΝ έχει αυξηθεί κατακόρυφα. Αυτή η αυξημένη χρήση αναμένεται να συμβάλει περαιτέρω στην αύξηση της ζήτησης ηλεκτρικής ενέργειας από τα κέντρα δεδομένων.
Ποιες χώρες πρωτοστατούν στην ανάπτυξη κέντρων δεδομένων;
Σύμφωνα με τις πηγές, αρκετές χώρες και περιοχές πρωτοστατούν στην ανάπτυξη κέντρων δεδομένων.
Οι Ηνωμένες Πολιτείες έχουν σημαντική εγκατεστημένη χωρητικότητα κέντρων δεδομένων και προσελκύουν την πλειονότητα των νέων αναπτύξεων. Ειδικότερα, η Βόρεια Βιρτζίνια αποτελεί έναν σημαντικό κόμβο κέντρων δεδομένων. Ωστόσο, παρατηρείται κάποια μετατόπιση των τοποθεσιών των κέντρων δεδομένων εντός των Ηνωμένων Πολιτειών, με το Λας Βέγκας στη Νεβάδα και το Ελ Πάσο στο Τέξας να αποτελούν παραδείγματα αναδυόμενων περιοχών λόγω του οικονομικά προσιτού εδάφους, της φθηνής ανανεώσιμης ενέργειας και των φορολογικών κινήτρων. Παρόλα αυτά, οι καθιερωμένοι κόμβοι εξακολουθούν να προσελκύουν το μεγαλύτερο μέρος της υπό ανάπτυξη χωρητικότητας.
Η Κίνα αναμένεται να είναι ο επόμενος μεγαλύτερος επενδυτής σε κέντρα δεδομένων.
Η Ευρώπη και η περιοχή Ασίας-Ειρηνικού (εκτός Κίνας) παρουσιάζουν επίσης σημαντική κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας από τα κέντρα δεδομένων. Πόλεις όπως το Δουβλίνο και το Λονδίνο στην Ευρώπη, καθώς και η Σιγκαπούρη, η Σαγκάη και η περιοχή του Δέλτα του Ποταμού των Μαργαριταριών στην Ασία, εμφανίζουν σημαντικό πληροφοριακό φορτίο (IT load) στα κέντρα δεδομένων τους.
Η Ινδία έχει θέσει σε εφαρμογή την αποστολή IndiaAI Mission, με στόχο την ανάπτυξη ενός οικοσυστήματος υπολογιστικής ΤΝ, το οποίο περιλαμβάνει και κέντρα δεδομένων. Η κυβέρνηση της Ούταρ Πραντές στην Ινδία προσφέρει κίνητρα για νέα κέντρα δεδομένων.
Η Ιαπωνία σχεδιάζει να επιδοτήσει την κατασκευή κέντρων δεδομένων στο Χοκάιντο και το Κιούσου.
Η Νότια Κορέα παρέχει κίνητρα για κέντρα δεδομένων που κατασκευάζονται σε περιοχές εκτός της πρωτεύουσας.
Αξίζει να σημειωθεί ότι η Ολλανδία έχει προσωρινά αναστείλει την κατασκευή υπερμεγέθων κέντρων δεδομένων εν αναμονή νέων κανονισμών.
Συνολικά, οι Ηνωμένες Πολιτείες και η Κίνα φαίνεται να πρωτοστατούν στην ανάπτυξη κέντρων δεδομένων όσον αφορά την εγκατεστημένη χωρητικότητα και τις επενδύσεις, ενώ χώρες όπως η Ινδία, η Ιαπωνία και η Νότια Κορέα αναλαμβάνουν πρωτοβουλίες για την περαιτέρω ανάπτυξη του τομέα. Η Ευρώπη και άλλες περιοχές της Ασίας-Ειρηνικού διαδραματίζουν επίσης σημαντικό ρόλο στην παγκόσμια ανάπτυξη κέντρων δεδομένων.
Πώς η τεχνητή νοημοσύνη επηρεάζει την κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας;
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχει σημαντική επίδραση στην κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας, κυρίως λόγω της αυξημένης ζήτησης για κέντρα δεδομένων που απαιτούνται για την εκπαίδευση και τη λειτουργία των μοντέλων AI. Η ραγδαία αύξηση των επενδύσεων σε νέα κέντρα δεδομένων, η οποία αυξήθηκε κατά σχεδόν 70% τα τελευταία δύο χρόνια σε παγκόσμιο επίπεδο, οφείλεται σε μεγάλο βαθμό στην άνοδο της AI παράλληλα με την εμβάθυνση της ψηφιοποίησης της παγκόσμιας οικονομίας. Αυτή η αύξηση της κατανάλωσης ηλεκτρικής ενέργειας από τα κέντρα δεδομένων εγείρει ανησυχίες σχετικά με την ικανότητα των ηλεκτρικών συστημάτων να καλύψουν την αυξανόμενη ζήτηση έγκαιρα, με ασφάλεια και βιώσιμο τρόπο.
Η επίδραση της AI στην κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας μπορεί να αναλυθεί σε διάφορα επίπεδα:
Εκπαίδευση Μοντέλων AI: Η διαδικασία εκπαίδευσης προηγμένων μοντέλων AI απαιτεί τεράστιες ποσότητες δεδομένων και υπολογιστικής ισχύος. Για παράδειγμα, εκτιμάται ότι τα δεδομένα εκπαίδευσης για το GPT-4 ήταν περίπου 4,9 τρισεκατομμύρια σημεία δεδομένων και η υπολογιστική ισχύς εκπαίδευσης περίπου 22 τρισεκατομμύρια τρισεκατομμύρια υπολογισμοί. Η ενέργεια που καταναλώνεται κατά την εκπαίδευση μεγάλων μοντέλων AI έχει αυξηθεί εκθετικά τα τελευταία χρόνια.
Χρήση Μοντέλων AI (Inference): Μετά την εκπαίδευση, κάθε φορά που ένας χρήστης υποβάλλει ένα ερώτημα σε ένα μοντέλο AI (όπως το ChatGPT), το μοντέλο εκτελεί έναν τεράστιο αριθμό υπολογισμών για να παράγει την απάντησή του. Αυτοί οι υπολογισμοί πραγματοποιούνται σε διακομιστές υψηλών προδιαγραφών, επιταχυνόμενους με GPU, παρόμοιους με αυτούς που χρησιμοποιούνται κατά τη φάση της εκπαίδευσης. Η ποσότητα ηλεκτρικής ενέργειας που χρησιμοποιείται κατά τη φάση του ερωτήματος (ή “inference”) εξαρτάται από πολλούς παράγοντες, όπως το μέγεθος και η αρχιτεκτονική του μοντέλου, η πολυπλοκότητα του ερωτήματος και οι μέθοδοι επεξεργασίας (π.χ., batching).
Αυξημένη Ζήτηση για Ψηφιακές Υπηρεσίες: Η αυξανόμενη ψηφιοποίηση της παγκόσμιας οικονομίας παρέχει το θεμέλιο για την AI, με τη συνολική κίνηση στο Διαδίκτυο να έχει αυξηθεί περισσότερο από τρεις φορές από το 2019. Η εισαγωγή εμπορικών προϊόντων γενετικής AI, όπως το ChatGPT, οδήγησε σε μια απότομη αύξηση της χρήσης τέτοιων εργαλείων. Αυτή η αυξημένη χρήση ψηφιακών υπηρεσιών που υποστηρίζονται από AI οδηγεί σε μεγαλύτερη ζήτηση για χωρητικότητα κέντρων δεδομένων και, κατά συνέπεια, σε υψηλότερη κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας.
Αποδοτικότητα Μοντέλων AI: Η αποδοτικότητα των μοντέλων AI έχει σημαντικό αντίκτυπο στην κατανάλωση ενέργειας. Μεγαλύτερα μοντέλα τείνουν να έχουν καλύτερες επιδόσεις αλλά καταναλώνουν πολύ περισσότερη ενέργεια. Ωστόσο, οι εξελίξεις στην αρχιτεκτονική των μοντέλων, όπως η προσέγγιση MoE (mixture of experts) που χρησιμοποιείται από την DeepSeek-R1, μπορούν να μειώσουν σημαντικά το μέγεθος του ενεργοποιημένου μοντέλου και την κατανάλωση ενέργειας διατηρώντας παράλληλα την απόδοση. Τεχνικές όπως το batching, η διαχείριση της μνήμης key-value cache και οι τεχνικές διαχείρισης προσοχής (attention management) συμβάλλουν επίσης στη βελτίωση της ενεργειακής απόδοσης κατά τη φάση του inference.
Διαφορετικές Εφαρμογές AI: Η ενεργειακή ένταση διαφορετικών εργασιών γενετικής AI ποικίλλει σημαντικά. Για παράδειγμα, η δημιουργία ενός σύντομου βίντεο μπορεί να είναι ενεργειακά τόσο απαιτητική όσο η φόρτιση ενός φορητού υπολογιστή δύο φορές. Η δημιουργία κειμένου με ένα μικρό γλωσσικό μοντέλο καταναλώνει πολύ λιγότερη ενέργεια από τη δημιουργία βίντεο.
Συνολικά, η τεχνητή νοημοσύνη αποτελεί έναν σημαντικό και αυξανόμενο παράγοντα στην παγκόσμια κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας, κυρίως μέσω της αυξημένης ζήτησης για υπολογιστική ισχύ στα κέντρα δεδομένων για την εκπαίδευση και τη χρήση των μοντέλων AI. Η ενεργειακή απόδοση των μοντέλων και των υποδομών, καθώς και η κλίμακα υιοθέτησης της AI, θα είναι καθοριστικοί παράγοντες για τη μελλοντική κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας.
