Stvaranje samo jednog snimka od 6 sekundi troši 8 puta više struje nego punjenje mobilnog telefona.
Količina električne energije potrebne za napajanje svjetskih data centara mogla bi da se udvostruči u narednih pet godina, stoji u izveštaju Međunarodne agencije za energetiku (IEA).
Većina rasta potrošnje pokreće se razvojem i upotrebom sve moćnijih modela vještačke inteligencije (AI).
Do 2030. godine, centri za podatke mogli bi da troše čak 945 teravat-sati (TWh) električne energije godišnje — što je tri puta više nego što, primjera radi, godišnje potroši Ujedinjeno Kraljevstvo.
Ovaj rast potražnje, koji će biti visoko koncentrisan oko tehnoloških i populacionih centara svijeta, stvoriće pritisak na elektroprivredu, infrastrukturu i životnu sredinu.
"AI je danas jedna od najvećih priča u svijetu energetike. U Sjedinjenim Državama će data centri činiti gotovo polovinu rasta potrošnje struje; u Japanu više od polovine; a u Maleziji čak petinu", rekao je Fatih Birol, izvršni direktor IEA.
Velike tehnološke kompanije nerado otkrivaju podatke o tome koliko energije troše za treniranje i korišćenje svojih AI modela.
Međutim, izvještaj procjenjuje da je treniranje GPT-4 modela, jednog od najsnažnijih koje je razvila kompanija OpenAI, trajalo 14 nedjelja i potrošilo oko 42 GWh struje.
To odgovara dnevnoj potrošnji električne energije oko 28.500 domaćinstava u razvijenim zemljama, odnosno 70.500 domaćinstava u siromašnijim zemljama.
Samo korišćenje AI-ja za izvršavanje zadataka takođe može da bude veoma energetski zahtjevno.
Na primjer, da bi se generisao snimak od šest sekundi, AI modelu je potrebno osam puta više struje nego za punjenje mobilnog telefona, ili skoro dva puta više nego za punjenje laptopa.
U SAD-u, centri za podatke — koji se uglavnom grade za potrebe AI-ja — mogli bi do 2030. da troše više električne energije nego sva energetski intenzivna industrija u zemlji (uključujući aluminijum, čelik, cement i hemikalije), navodi IEA.
Međutim, agencija predviđa i da će AI postati ključan alat za upravljanje budućom potrošnjom energije, dizajniranje efikasnijih centara za podatke i ubrzanje razvoja novih, čistijih izvora električne energije.
Dva ključna faktora pokrenula su AI revoluciju i ogromnu potrebu za energijom: Cijena "računarske snage" (procesora i servera) pala je za 99 odsto od 2006. godine.
Količina procesorske snage korišćena za treniranje i pokretanje najsavremenijih AI modela porasla je za nevjerovatnih 350.000 puta u posljednjih 10 godina.
Potražnja za strujom mogla bi da premaši ponudu
U zavisnosti od izvora energije, razvoj AI-ja može da dovede do povećanja emisija ugljen-dioksida i potrošnje vode potrebne za hlađenje servera.
Tehnološke kompanije u SAD već se suočavaju sa nedostatkom struje potrebne za data centre i računare koji ih pokreću.
Prema anketi Rojtersa, među 13 velikih američkih dobavljača električne energije, gotovo polovina je od data kompanija primila zahtjeve za snabdijevanje koje premašuju njihovu trenutnu maksimalnu potrošnju.
Pošto države vjerovatno neće rizikovati nestanke struje zbog AI-ja, one koje agresivno ulažu u njen razvoj moraće da izgrade znatno više kapaciteta za proizvodnju električne energije.
Nije jasno koliko brzo će se to dogoditi, kao ni koliko brzo će se poboljšati energetska efikasnost data centara i samih AI modela.
Dodatna neizvjesnost: Trampove carine
Jedna od najvećih neizvjesnosti odnosi se na carine Donalda Trampa, uvedene nakon što je izvještaj završen.
Njegov napad na postojeći globalni trgovinski poredak mogao bi direktno i značajno da utiče na razvoj data centara i AI tehnologije — kako u SAD, tako i širom svijeta.
Visoke carine na kineske proizvode mogle bi da ograniče isporuke sirovina potrebnih za izgradnju nove energetske infrastrukture - posebno solarne panele, vetroturbine i baterije za skladištenje struje iz obnovljivih izvora.
Potražnja za čistom energijom je već rasla u SAD prije Trampove pobjede - velikim dijelom zahvaljujući tehnološkim kompanijama koje žele da napajaju svoje centre obnovljivim izvorima.
Tramp je obećao da će ojačati proizvodnju uglja kako bi se napajao AI, ali nije izvjesno da će energetske kompanije odlučiti da grade nove termoelektrane s obzirom na visoke troškove u poređenju sa nekim niskougljeničnim alternativama.
Takođe, dugo vrijeme izgradnje može značiti da će snabdijevanje električnom energijom kasniti u odnosu na potražnju data centara.
Za razliku od SAD, Kina, koja brzo napreduje u razvoju AI-ja, mogla bi da dođe u situaciju da joj čista energija postane jeftinija i brže dostupna, ako zbog carina ne bude mogla da izvozi svoju zelenu tehnologiju u SAD.
(EUpravo zato/Sky news)