„Zelená“ umělá inteligence: Naléhavý úkol pro jihovýchodní Asii

Navrhování chytřejších technologií umělé inteligence (AI) v kombinaci se zelenou datovou infrastrukturou může jihovýchodní Asii pomoci realizovat její digitální ambice, aniž by to ohrozilo její cíle v oblasti energetické transformace.

Digitální ekonomika jihovýchodní Asie zažívá boom. S rychlým růstem elektronického obchodu, finančních technologií a služeb umělé inteligence zaznamenává region prudký nárůst poptávky po elektřině – zejména z datových center.

Tato zařízení fungují nepřetržitě a vyžadují velkokapacitní chladicí systémy, což představuje neustálou provozní zátěž pro národní rozvodnou síť.

Očekává se, že datová centra do roku 2024 spotřebují celosvětově přibližně 415 TWh elektřiny – více než je celková spotřeba Indonésie.

Předpokládá se, že do roku 2030 spotřeba elektřiny v těchto centrech překročí současnou spotřebu Japonska.

Zatímco většina globální expanze datových center probíhá v USA, Číně a Evropě, jihovýchodní Asie rychle dohání zpoždění a předpokládá se, že poptávka v tomto regionu se do roku 2030 více než zdvojnásobí.

Celostátní odhady ukázaly, že rozvodná síť představuje velkou výzvu. V Malajsii by se poptávka po elektřině z datových center mohla do roku 2030 sedmkrát zvýšit a dosáhnout přibližně 30 % celkové spotřeby země.

V Indonésii se očekává téměř čtyřnásobný nárůst poptávky, zatímco na Filipínách by mohla vyskočit více než 18krát.

Nárůst poptávky z datových center také představuje riziko konkurence o elektřinu a vodu s obytnými oblastmi a komunitami – zejména v oblastech s omezenými elektrickými sítěmi a omezenými zásobami vody – což vyvolává širší sociální a rovnoprávné obavy.

Pokud bude tato rostoucí poptávka uspokojována primárně sítěmi, které jsou silně závislé na fosilních palivech, hrozí zpomalení – nebo dokonce vykolejení – přechodu regionu na čistou energii.

V roce 2022 budou fosilní paliva, v čele s uhlím, stále poskytovat více než 70 % elektřiny v jihovýchodní Asii, a to i přes pokračující rozšiřování obnovitelných zdrojů energie.

V této souvislosti spočívá klíčová část řešení v hardwarových inovacích, zejména prostřednictvím rozvoje „zelených datových center“.

Tato zařízení využívají pokročilé technologie, jako jsou vysoce účinné chladicí systémy, recyklace odpadního tepla, přesun pracovní zátěže do doby mimo špičku a integrace obnovitelných zdrojů energie.

Díky těmto vylepšením se datová centra mohou stát mnohem energeticky účinnějšími a co je důležitější, mohou sloužit jako páky na podporu zavádění čisté energie.

Země jihovýchodní Asie se již tímto směrem ubírají. Singapurský plán pro zelená datová centra do roku 2024 stanoví špičkové standardy energetické účinnosti a nabízí pobídky pro využívání obnovitelných zdrojů energie. Malajsie se připravuje na spuštění rámce pro udržitelná datová centra do konce roku 2025.

Kromě vylepšení hardwaru lze na softwarové úrovni využít i další silné nástroje.

Jedním z řešení je navrhnout chytřejší a štíhlejší umělou inteligenci vytvářením aplikací, které přinášejí podobné výsledky, ale s menší výpočetní náročností, čímž se sníží potřeba infrastruktury i energie.

V praxi toho lze dosáhnout nasazením menších, pro daný úkol specifických modelů umělé inteligence namísto objemných univerzálních modelů; použitím menších, ale kvalitnějších datových sad během trénování modelů; aplikací technik komprese modelů, jako je prořezávání a kvantizace, pro snížení výpočetní zátěže; a aplikací efektivnějších algoritmů pro trénování i inferenci.

Tato opatření mají významný potenciál pro zlepšení efektivity softwaru a snížení spotřeby energie. Například Google uvádí, že jeho model Gemini, který kombinuje efektivnější softwarové architektury a algoritmy s vylepšeními hardwaru, spotřebovává výrazně méně energie než mnoho předchozích veřejných odhadů.

Kromě toho je důležité vytvořit i vhodné podpůrné prostředí.

Vývojáři umělé inteligence – od inženýrů vytvářejících modely platforem až po tvůrce aplikací – byli po léta obvykle odměňováni za přesnost, rychlost a funkčnost, nikoli za energetickou účinnost.

To se začíná měnit, protože rostoucí výpočetní náklady a náklady na tokeny vnášejí do diskuse otázku efektivity, ale většina snah zůstává spontánní.

Bez jasného politického signálu o zohlednění energetické účinnosti ve vývoji aplikací umělé inteligence může pokrok stagnovat a energeticky náročný software může získat navrch, pokud klesnou náklady na energii nebo se změní priority.

Právě zde se mohou vlády a firmy spojit. Místo přímé regulace návrhu umělé inteligence mohou tvůrci politik vytvořit příznivé prostředí prosazováním standardů pro podávání zpráv o spotřebě energie v aplikacích umělé inteligence.

Firmy mohou spolupracovat sdílením dat, testováním lehkých aplikací a prezentováním osvědčených postupů v optimalizaci algoritmů.

Veřejné orgány by měly také zvážit upřednostňování základních společenských potřeb před nepodstatným využitím a zajistit, aby síť i nadále sloužila širším zájmům společnosti s rostoucí poptávkou po umělé inteligenci.

(TTXVN/Vietnam+)

Zdroj: https://www.vietnamplus.vn/xanh-hoa-ai-nhiem-vu-cap-bach-cho-dong-nam-a-post1061088.vnp