„Ekologizacja” sztucznej inteligencji: pilne zadanie dla Azji Południowo-Wschodniej

Projektowanie inteligentniejszych technologii sztucznej inteligencji (AI) w połączeniu z zieloną infrastrukturą danych może pomóc Azji Południowo-Wschodniej zrealizować jej ambicje cyfrowe bez narażania na szwank celów transformacji energetycznej.

Cyfrowa gospodarka Azji Południowo-Wschodniej kwitnie. Dzięki dynamicznemu rozwojowi e-commerce, technologii finansowych i usług AI, region ten odnotowuje wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną – zwłaszcza w centrach danych.

Obiekty te działają 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu i wymagają systemów chłodzenia o dużej wydajności, co stanowi ciągłe obciążenie operacyjne dla krajowej sieci energetycznej.

Szacuje się, że do 2024 roku globalne centra danych będą zużywać około 415 TWh energii elektrycznej – więcej niż wynosi całkowite zużycie w Indonezji.

Prognozuje się, że do 2030 roku zużycie energii elektrycznej w tych ośrodkach przekroczy obecne zużycie w Japonii.

Podczas gdy większość globalnej ekspansji centrów danych ma miejsce w USA, Chinach i Europie, Azja Południowo-Wschodnia szybko nadrabia zaległości, a prognozy wskazują, że do 2030 roku popyt w regionie wzrośnie ponad dwukrotnie.

Krajowe szacunki wskazują na poważne wyzwanie dla sieci energetycznej. W Malezji zapotrzebowanie na energię elektryczną z centrów danych może wzrosnąć siedmiokrotnie do 2030 roku, osiągając około 30% całkowitego zużycia w kraju.

Oczekuje się, że w Indonezji popyt wzrośnie niemal czterokrotnie, podczas gdy na Filipinach może wzrosnąć ponad 18-krotnie.

Wzrost zapotrzebowania ze strony centrów danych grozi również powstaniem ryzyka konkurowania o energię elektryczną i wodę z obszarami i społecznościami mieszkalnymi – szczególnie na obszarach o ograniczonej sieci energetycznej i ograniczonych zasobach wody – co budzi szersze obawy społeczne i związane z równością.

Jeśli rosnące zapotrzebowanie będzie zaspokajane przede wszystkim przez sieci, które w dużym stopniu opierają się na paliwach kopalnych, istnieje ryzyko spowolnienia – a nawet zniweczenia – procesu przechodzenia regionu na czystą energię.

W 2022 roku paliwa kopalne, na czele z węglem, nadal będą dostarczać ponad 70% energii elektrycznej w Azji Południowo-Wschodniej, pomimo stałego rozwoju energii odnawialnej.

W tym kontekście kluczową częścią rozwiązania jest innowacja sprzętowa, w szczególności poprzez rozwój „zielonych centrów danych”.

W obiektach tych stosowane są zaawansowane technologie, takie jak wysokowydajne systemy chłodzenia, recykling ciepła odpadowego, przenoszenie obciążenia pracą na godziny poza szczytem oraz integracja odnawialnych źródeł energii.

Dzięki tym usprawnieniom centra danych mogą stać się o wiele bardziej energooszczędne, a co ważniejsze, mogą pełnić rolę dźwigni promującej wdrażanie czystej energii.

Kraje Azji Południowo-Wschodniej już podążają w tym kierunku. Singapurska Mapa Drogowa Zielonych Centrów Danych 2024 wyznacza wiodące w branży standardy efektywności energetycznej i oferuje zachęty do korzystania z energii odnawialnej. Malezja przygotowuje się do uruchomienia zrównoważonego systemu centrów danych do końca 2025 roku.

Oprócz udoskonaleń sprzętowych, inne potężne możliwości można wykorzystać na poziomie oprogramowania.

Jednym z rozwiązań jest projektowanie inteligentniejszej, bardziej wydajnej sztucznej inteligencji poprzez tworzenie aplikacji, które zapewniają podobne rezultaty, ale wymagają mniejszego wysiłku obliczeniowego, zmniejszając w ten sposób zapotrzebowanie na infrastrukturę i energię.

W praktyce można to osiągnąć poprzez wdrażanie mniejszych modeli sztucznej inteligencji ukierunkowanych na konkretne zadania zamiast obszernych modeli ogólnego przeznaczenia; poprzez używanie mniejszych, ale lepszej jakości zbiorów danych podczas trenowania modelu; poprzez stosowanie technik kompresji modelu, takich jak przycinanie i kwantyzacja, w celu zmniejszenia obciążenia obliczeniowego; oraz poprzez stosowanie wydajniejszych algorytmów zarówno do trenowania, jak i wnioskowania.

Te środki mają znaczący potencjał poprawy wydajności oprogramowania i ograniczenia zużycia energii. Na przykład Google twierdzi, że jego model Gemini, łączący wydajniejsze architektury oprogramowania i algorytmy z udoskonaleniami sprzętowymi, zużywa znacznie mniej energii niż wiele wcześniejszych publicznych szacunków.

Ponadto istotne jest stworzenie odpowiedniego, wspierającego środowiska.

Przez lata twórcy sztucznej inteligencji — od inżynierów budujących modele platform po twórców aplikacji — byli zazwyczaj nagradzani za dokładność, szybkość i funkcjonalność, a nie za efektywność energetyczną.

Sytuacja ta zaczyna się zmieniać, gdyż rosnące koszty obliczeniowe i koszty tokenów wymuszają dyskusję na temat efektywności, jednak większość wysiłków ma charakter spontaniczny.

Bez wyraźnego sygnału politycznego, że efektywność energetyczna powinna być uwzględniana w rozwoju aplikacji AI, postęp może ulec stagnacji, a w przypadku spadku kosztów energii lub zmiany priorytetów przewagę może zyskać oprogramowanie energochłonne.

To właśnie tutaj rządy i firmy mogą się zjednoczyć. Zamiast bezpośrednio regulować projektowanie sztucznej inteligencji, decydenci mogą stworzyć sprzyjające środowisko, promując standardy raportowania zużycia energii przez aplikacje sztucznej inteligencji.

Przedsiębiorstwa mogą ze sobą współpracować, dzieląc się danymi, testując lekkie aplikacje i prezentując najlepsze praktyki w zakresie optymalizacji algorytmów.

Władze publiczne powinny również rozważyć nadanie priorytetu podstawowym potrzebom społecznym kosztem zastosowań zbędnych, zapewniając w ten sposób, że sieć energetyczna nadal będzie służyć szerszym interesom społeczeństwa w obliczu rosnącego zapotrzebowania na sztuczną inteligencję./.

(TTXVN/Wietnam+)

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