chatbot AI ໃຊ້ໄຟຟ້າຫຼາຍເທົ່າທີ່ຂ່າວລືກັນບໍ?

ການສົນທະນາຜ່ານ AI ກຳລັງມີຄວາມນິຍົມເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງວ່ອງໄວ ໂດຍມີຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍຮ້ອຍລ້ານຄົນຕໍ່ມື້, ແຕ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຄວາມສະດວກສະບາຍນັ້ນແມ່ນການໃຊ້ພະລັງງານຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມຍືນຍົງ.

ໃນຊ່ວງສອງສາມປີຜ່ານມານີ້, ChatGPT ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ໂດຍມີຜູ້ໃຊ້ເກືອບ 200 ລ້ານຄົນທີ່ປ້ອນຂໍ້ມູນຫຼາຍກວ່າໜຶ່ງພັນລ້ານຄຳຮ້ອງຂໍໃນແຕ່ລະມື້. ການຕອບສະໜອງເຫຼົ່ານີ້, ເບິ່ງຄືວ່າຈະຖືກປະມວນຜົນ "ອອກມາຈາກອາກາດ", ຕົວຈິງແລ້ວໃຊ້ພະລັງງານຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ.

ໃນປີ 2023, ສູນຂໍ້ມູນ — ບ່ອນທີ່ AI ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ດຳເນີນການ — ກວມເອົາ 4.4% ຂອງການບໍລິໂພກໄຟຟ້າໃນສະຫະລັດ. ໃນທົ່ວໂລກ, ຕົວເລກນີ້ແມ່ນປະມານ 1.5% ຂອງຄວາມຕ້ອງການໄຟຟ້າທັງໝົດ. ຄາດຄະເນວ່າການບໍລິໂພກຈະເພີ່ມຂຶ້ນສອງເທົ່າພາຍໃນປີ 2030 ຍ້ອນວ່າຄວາມຕ້ອງການ AI ສືບຕໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນ.

“ພຽງແຕ່ສາມປີກ່ອນ, ພວກເຮົາຍັງບໍ່ມີ ChatGPT,” Alex de Vries-Gao, ນັກຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບຄວາມຍືນຍົງຂອງເຕັກໂນໂລຢີໃໝ່ຢູ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Vrije Amsterdam ແລະຜູ້ກໍ່ຕັ້ງ Digiconomist, ເວທີທີ່ວິເຄາະຜົນສະທ້ອນທີ່ບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈຂອງແນວໂນ້ມດິຈິຕອນກ່າວ. “ແລະດຽວນີ້ພວກເຮົາກຳລັງເວົ້າກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີທີ່ອາດຈະກວມເອົາເກືອບເຄິ່ງໜຶ່ງຂອງໄຟຟ້າທີ່ໃຊ້ໂດຍສູນຂໍ້ມູນ ທົ່ວໂລກ .”

ການຖາມຄຳຖາມກັບຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ (LLM) ໃຊ້ໄຟຟ້າຫຼາຍກວ່າການຄົ້ນຫາ Google ທົ່ວໄປປະມານ 10 ເທົ່າ. (ຮູບພາບ: Qi Yang/Getty Images)

ສິ່ງໃດເຮັດໃຫ້ AI chatbot ໃຊ້ພະລັງງານຫຼາຍ? ຄຳຕອບຢູ່ໃນຂະໜາດອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງມັນ. ອີງຕາມສາດສະດາຈານ ວິທະຍາສາດ ຄອມພິວເຕີ Mosharaf Chowdhury ທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Michigan, ມີສອງໄລຍະທີ່ໃຊ້ພະລັງງານຫຼາຍໂດຍສະເພາະຄື: ຂະບວນການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຂະບວນການອະນຸມານ.

"ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ບັນຫາແມ່ນວ່າຮຸ່ນໃນປະຈຸບັນມີຂະໜາດໃຫຍ່ຫຼາຍຈົນບໍ່ສາມາດໃຊ້ງານໄດ້ໃນ GPU ດຽວ, ບໍ່ຕ້ອງເວົ້າເຖິງການໃສ່ໃນເຊີບເວີດຽວ," ສາດສະດາຈານ Mosharaf Chowdhury ໄດ້ອະທິບາຍຕໍ່ Live Science.

ເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຂະໜາດ, ການສຶກສາໃນປີ 2023 ໂດຍ de Vries-Gao ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເຊີບເວີ Nvidia DGX A100 ສາມາດໃຊ້ໄຟຟ້າໄດ້ເຖິງ 6.5 ກິໂລວັດ. ການຝຶກອົບຮົມ LLM ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວຕ້ອງການເຊີບເວີຫຼາຍເຄື່ອງ, ແຕ່ລະເຄື່ອງມີ GPU ສະເລ່ຍ 8 ຕົວ, ເຮັດວຽກຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເປັນເວລາຫຼາຍອາທິດ ຫຼື ແມ່ນແຕ່ຫຼາຍເດືອນ. ໂດຍລວມແລ້ວ, ການໃຊ້ໄຟຟ້າແມ່ນມະຫາສານ: ການຝຶກອົບຮົມ GPT-4 ຂອງ OpenAI ພຽງຢ່າງດຽວໃຊ້ໄຟຟ້າ 50 ກິກະວັດຊົ່ວໂມງ, ເທົ່າກັບພະລັງງານພຽງພໍທີ່ຈະສະໜອງພະລັງງານໃຫ້ທົ່ວ San Francisco ເປັນເວລາສາມມື້.

ຂະບວນການຝຶກອົບຮົມ GPT-4 ຂອງ OpenAI ພຽງພໍທີ່ຈະສະໜອງພະລັງງານໃຫ້ທົ່ວ San Francisco ເປັນເວລາສາມມື້. (ຮູບພາບ: Jaap Arriens/NurPhoto/Rex/Shutterstock)

ຂະບວນການອະນຸມານຍັງໃຊ້ພະລັງງານຫຼາຍ. ນີ້ແມ່ນເວລາທີ່ AI chatbot ໃຊ້ຄວາມຮູ້ທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ມາເພື່ອໃຫ້ຄຳຕອບແກ່ຜູ້ໃຊ້. ເຖິງແມ່ນວ່າການອະນຸມານຕ້ອງການຊັບພະຍາກອນການຄິດໄລ່ໜ້ອຍກວ່າໄລຍະການຝຶກອົບຮົມ, ແຕ່ມັນຍັງໃຊ້ພະລັງງານຫຼາຍເນື່ອງຈາກປະລິມານການຮ້ອງຂໍທີ່ສົ່ງໄປຫາ chatbot ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ມາຮອດເດືອນກໍລະກົດ 2025, OpenAI ຄາດຄະເນວ່າຜູ້ໃຊ້ ChatGPT ສົ່ງຄຳຮ້ອງຂໍຫຼາຍກວ່າ 2.5 ຕື້ຄັ້ງຕໍ່ມື້. ເພື່ອຕອບສະໜອງທັນທີ, ລະບົບຕ້ອງລະດົມເຊີບເວີຫຼາຍເຄື່ອງທີ່ເຮັດວຽກພ້ອມໆກັນ. ແລະນັ້ນແມ່ນພຽງແຕ່ ChatGPT ຢ່າງດຽວ; ມັນບໍ່ລວມເອົາແພລດຟອມອື່ນໆທີ່ກຳລັງໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ເຊັ່ນ Gemini ຂອງ Google, ເຊິ່ງຄາດວ່າຈະກາຍເປັນທາງເລືອກເລີ່ມຕົ້ນໃນໄວໆນີ້ເມື່ອຜູ້ໃຊ້ເຂົ້າເຖິງ Google Search.

"ເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ໃນໄລຍະການອະນຸມານ, ທ່ານບໍ່ສາມາດປະຫຍັດພະລັງງານໄດ້ແທ້ໆ," Chowdhury ສັງເກດເຫັນ. "ບັນຫາບໍ່ແມ່ນຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍອີກຕໍ່ໄປ. ຮູບແບບແມ່ນມີຂະໜາດໃຫຍ່ຢູ່ແລ້ວ, ແຕ່ບັນຫາທີ່ໃຫຍ່ກວ່າແມ່ນຈຳນວນຜູ້ໃຊ້."

ນັກຄົ້ນຄວ້າເຊັ່ນ Chowdhury ແລະ de Vries-Gao ປະຈຸບັນກຳລັງຊອກຫາວິທີການວັດແທກການໃຊ້ພະລັງງານໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນມັນ. ຕົວຢ່າງ, Chowdhury ຮັກສາກະດານຈັດອັນດັບທີ່ເອີ້ນວ່າ ML Energy Leaderboard, ເຊິ່ງຕິດຕາມການໃຊ້ພະລັງງານໃນການອະນຸມານຂອງຮູບແບບແຫຼ່ງເປີດ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຂໍ້ມູນສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບແພລດຟອມ AI ທີ່ມີທ່າແຮງທາງການຄ້າຍັງຄົງເປັນ "ຄວາມລັບ". ບໍລິສັດຂະໜາດໃຫຍ່ເຊັ່ນ Google, Microsoft, ແລະ Meta ມັກຈະຮັກສາມັນເປັນຄວາມລັບ ຫຼື ປ່ອຍສະຖິຕິທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງຫຼາຍທີ່ບໍ່ສາມາດສະທ້ອນຜົນກະທົບຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນຍາກຫຼາຍທີ່ຈະກຳນົດວ່າ AI ໃຊ້ໄຟຟ້າຫຼາຍປານໃດ, ຄວາມຕ້ອງການຈະເປັນແນວໃດໃນຊຸມປີຕໍ່ໜ້າ, ແລະ ໂລກຈະສາມາດຕອບສະໜອງໄດ້ຫຼືບໍ່.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຜູ້ໃຊ້ສາມາດກົດດັນໃຫ້ມີຄວາມໂປ່ງໃສໄດ້ຢ່າງແນ່ນອນ. ສິ່ງນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍໃຫ້ບຸກຄົນມີທາງເລືອກທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຫຼາຍຂຶ້ນເມື່ອໃຊ້ AI ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການສົ່ງເສີມນະໂຍບາຍທີ່ເຮັດໃຫ້ທຸລະກິດມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ.

“ໜຶ່ງໃນບັນຫາຫຼັກຂອງແອັບພລິເຄຊັນດິຈິຕອນແມ່ນວ່າຜົນກະທົບຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມຂອງພວກມັນຖືກເຊື່ອງໄວ້ສະເໝີ,” ນັກຄົ້ນຄວ້າ de Vries-Gao ເນັ້ນໜັກ. “ດຽວນີ້ບານຢູ່ໃນມືຂອງຜູ້ກຳນົດນະໂຍບາຍ: ພວກເຂົາຕ້ອງຊຸກຍູ້ຄວາມໂປ່ງໃສຂອງຂໍ້ມູນເພື່ອໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດປະຕິບັດໄດ້.”

ຫງອກ ຫງວຽນ (ວິທະຍາສາດສົດ)

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: https://vtcnews.vn/chatbot-ai-co-ngon-dien-nhu-loi-don-ar965919.html