«Озеленення» ШІ: термінове завдання для Південно-Східної Азії

Зі швидким зростанням секторів електронної комерції, фінтехнологій та штучного інтелекту, у Південно-Східній Азії спостерігається різке зростання попиту на електроенергію, особливо з боку центрів обробки даних.

Розробка розумніших технологій штучного інтелекту (ШІ) у поєднанні із зеленою інфраструктурою даних може допомогти Південно-Східній Азії реалізувати свої цифрові амбіції без шкоди для цілей енергетичного переходу.

Цифрова економіка Південно-Східної Азії переживає бум. Зі швидким зростанням електронної комерції, фінтех-проектів та послуг штучного інтелекту, регіон спостерігає різке зростання попиту на електроенергію, особливо з боку центрів обробки даних.

Ці об'єкти працюють цілодобово та потребують систем охолодження великої потужності, що створює постійне експлуатаційне навантаження на національну енергосистему.

Очікується, що до 2024 року центри обробки даних споживатимуть близько 415 ТВт·год електроенергії у світі – більше, ніж загальне споживання Індонезії.

Прогнозується, що до 2030 року споживання електроенергії цими центрами перевищить поточне споживання Японії.

Хоча основна частина розширення глобальних центрів обробки даних відбувається в США, Китаї та Європі, Південно-Східна Азія швидко наздоганяє, і, за прогнозами, попит у регіоні зросте більш ніж удвічі до 2030 року.

Національні оцінки показали серйозну проблему для енергосистеми. У Малайзії попит на електроенергію з центрів обробки даних може зрости в сім разів до 2030 року, досягнувши приблизно 30% від загального споживання країни.

Очікується, що в Індонезії попит зросте майже в чотири рази, тоді як на Філіппінах він може зрости більш ніж у 18 разів.

Зростання попиту з боку центрів обробки даних також створює ризик конкуренції за електроенергію та воду з житловими районами та громадами, особливо в районах з обмеженими електромережами та водопостачанням, що викликає ширші соціальні проблеми та проблеми рівності.

Якщо цей зростаючий попит буде задовольнятися переважно мережами, які значною мірою залежать від викопного палива, це ризикує уповільнити – або навіть зірвати – перехід регіону до чистої енергії.

Станом на 2022 рік викопне паливо, на чолі з вугіллям, все ще забезпечуватиме понад 70% електроенергії Південно-Східної Азії, незважаючи на постійне розширення відновлюваної енергетики.

У цьому контексті ключовою частиною рішення є інновації в апаратному забезпеченні, зокрема, шляхом розвитку «зелених центрів обробки даних».

Ці об'єкти використовують передові технології, такі як високоефективні системи охолодження, рециркуляція відпрацьованого тепла, перенесення робочого навантаження на години поза піковими навантаженнями та інтеграція відновлюваних джерел енергії.

Завдяки цим удосконаленням центри обробки даних можуть стати набагато енергоефективнішими, і, що ще важливіше, вони можуть слугувати важелями для сприяння впровадженню чистої енергії.

Країни Південно-Східної Азії вже рухаються в цьому напрямку. Сінгапурська дорожня карта «Зелені центри обробки даних 2024» встановлює провідні в галузі стандарти енергоефективності та пропонує стимули для використання відновлюваної енергії. Малайзія готується до запуску системи сталого розвитку центрів обробки даних до кінця 2025 року.

Окрім покращень апаратного забезпечення, на програмному рівні можна використовувати інші потужні важелі.

Ілюстративне фото. (Джерело: VNU)

Одним із рішень є розробка розумнішого та ефективнішого штучного інтелекту шляхом створення додатків, які забезпечують аналогічні результати, але з меншими обчислювальними зусиллями, тим самим зменшуючи потребу як в інфраструктурі, так і в енергії.

На практиці цього можна досягти шляхом розгортання менших, специфічних для завдань моделей штучного інтелекту замість громіздких моделей загального призначення; використання менших, але якісніших наборів даних під час навчання моделі; застосування методів стиснення моделі, таких як обрізання та квантування, для зменшення обчислювального навантаження; та застосування ефективніших алгоритмів як для навчання, так і для логічного висновку.

Ці заходи мають значний потенціал для підвищення ефективності програмного забезпечення та скорочення споживання енергії. Наприклад, Google стверджує, що її модель Gemini, яка поєднує ефективніші архітектури програмного забезпечення та алгоритми з удосконаленнями апаратного забезпечення, споживає значно менше енергії, ніж багато попередніх публічних оцінок.

Крім того, важливим є створення належного сприятливого середовища.

Роками розробники штучного інтелекту — від інженерів, що створюють моделі платформ, до творців додатків — зазвичай винагороджувалися за точність, швидкість та функціональність, а не за енергоефективність.

Ситуація починає змінюватися, оскільки зростання обчислювальних витрат і вартості токенів змушує обговорювати питання ефективності, але більшість зусиль залишаються спонтанними.

Без чіткого політичного сигналу щодо врахування енергоефективності в розробці застосунків штучного інтелекту прогрес може зупинитися, а енергоємне програмне забезпечення може отримати перевагу, якщо ціни на енергію знизяться або пріоритети зміняться.

Саме тут уряди та компанії можуть об’єднатися. Замість прямого регулювання розробки штучного інтелекту, політики можуть створити сприятливе середовище, просуваючи стандарти звітності про споживання енергії застосунками штучного інтелекту.

Зі свого боку, компанії можуть співпрацювати, обмінюючись даними, тестуючи легкі додатки та презентуючи передовий досвід оптимізації алгоритмів.

Державні органи також повинні розглянути питання про пріоритетність основних соціальних потреб над несуттєвими, забезпечуючи, щоб мережа продовжувала служити ширшим інтересам суспільства, оскільки попит на штучний інтелект зростає.

(TTXVN/В'єтнам+)

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