Umelá inteligencia (AI) sa stáva súčasťou každodenného života mnohých ľudí na celom svete. Na individuálnej úrovni ľudia čoraz viac využívajú modely AI na vyhľadávacie dopyty. Zatiaľ čo Google stále dominuje na trhu vyhľadávania, ChatGPT predstavuje najvýznamnejšiu hrozbu pre jeho dominanciu.
Na obchodnej úrovni nie je vynechaný žiadny priemysel, od poľnohospodárstva po zdravotnú starostlivosť, od financií po zábavu, organizácie na celom svete integrujú AI do svojich každodenných operácií.
Očakáva sa, že svetový dopyt po umelej inteligencii a jej využívanie v najbližších rokoch exponenciálne porastie, technologické spoločnosti preto reagujú na tento vývoj budovaním masívnych dátových centier. Tento rast však niečo stojí: spotreba energie, ekonomické náklady a vplyv na životné prostredie. Tradičná výpočtová technika jednoducho nedokáže držať krok s rastúcimi požiadavkami na výpočtovú techniku a energiu. Aby sme udržali revolúciu AI, musíme prehodnotiť fyziku modernej výpočtovej techniky.
Energetické problémy
Aj bez zohľadnenia AI sú elektronické počítače v kritickom bode. Moorov zákon zlyháva, Dennardovo škálovanie sa pokazilo a výsledkom je šírenie „tmavého kremíka“, častí tranzistorov na čipe, ktoré musia zostať bez napájania alebo nečinné, aby sa predišlo prehriatiu.
Výcvik veľkého modelu AI nie je ľahká úloha. Veľké jazykové modely (LLM) sú trénované na obrovských množstvách údajov a majú bilióny parametrov. Predpovedajú, merajú, upravujú a opakujú proces miliardy krát. Odhaduje sa, že výpočtový výkon potrebný na trénovanie modelov AI sa každých šesť mesiacov zdvojnásobí.
Spracovanie a presun takéhoto veľkého množstva údajov si vyžaduje masívny paralelizmus a výkon. V tradičnej výpočtovej technike si vyšší výkon vyžaduje systémy s vyššou hustotou. Vyššia hustota znamená väčší odpor a väčší odpor znamená viac tepla. To núti dátové centrá presúvať veľa energie z výpočtovej techniky na chladenie, pričom až 40 % celkovej spotreby energie dátových centier sa používa na zabránenie zrútenia servera.
Infraštruktúra, ktorá podporuje AI, už má problémy a je jasné, že tradičné výpočty už nedokážu podporovať budúci vývoj.
Ekonomické otázky
Operátori dátových centier čelia finančnému rébusu: buď obmedzia hustotu výpočtov na to, čo dokážu zvládnuť ich súčasné chladiace zariadenia, čo obmedzí ich obchodné možnosti, alebo posunie tepelné limity, čo spôsobí zrýchlené starnutie hardvéru a komponentov, čím sa zvýšia prevádzkové náklady a odpad.
Okrem toho sú náklady na vybudovanie nových dátových centier tiež veľmi vysoké - McKinsey predpovedá, že do roku 2030 budú potrebné investície vo výške 5,2 bilióna USD. Ak sa dátové centrá budú aj naďalej spoliehať na tradičnú výpočtovú techniku, investície do neefektívnej infraštruktúry budú predstavovať obrovské finančné riziko. Zlé ekonomické podmienky ovplyvňujú aj bežných spotrebiteľov; keďže AI vytvára bezprecedentný tlak na sieť a dopyt po energii dátových centier rastie, ceny elektriny rastú. Tieto náklady sa prenášajú na okolité domácnosti v podobe rýchlo rastúcich účtov za elektrinu.
