Bendrovės „Arm“ generalinis direktorius Rene Haas atkreipė dėmesį į netvarų dirbtinio intelekto technologijų energijos poreikį ir įspėjo apie galimas sunkias pasekmes, jei artimiausiu metu nebus pasiekta reikšmingų proveržių.
Prieš paskelbdamas apie 110 mln. dolerių vertės dirbtinio intelekto mokslinių tyrimų finansavimo programą JAV ir Japonijos universitetuose, R. Haas pabrėžė, kad siekiant išvengti dirbtinio intelekto plėtros sąstingio, skubiai reikia atlikti veiksmingus mokslinius tyrimus.
Pasak Haas, JAV įsikūrusios dirbtinio intelekto bendrovės šiuo metu sunaudoja apie 4 proc. Tačiau iki 2030 m. pokalbių robotų ir nuotolinio generavimo paslaugų veikimui dirbtinio intelekto duomenų centruose gali prireikti net 20-25 proc. viso JAV elektros energijos tinklo. Haas ypač pabrėžė „nepasotinamą“ didelių kalbos modelių (LLM), tokių kaip „ChatGPT“, energijos poreikį.
Tokios bauginančios prognozės dėl DI energijos suvartojimo vis dažniau pasigirsta: Tarptautinė energetikos agentūra (IEA) prognozuoja, kad šiais metais DI duomenų centrų energijos suvartojimas bus 10 kartų didesnis nei 2022 metais. Nepaisant to, kad pokalbių robotai yra į vartotojus orientuotos žiniatinklio paslaugos, jų energijos poreikis, palyginti su paprastomis „Google“ paieškos užklausomis, yra gerokai didesnis.
IEA skaičiavimais, vienai „ChatGPT“ užklausai sunaudojama beveik 10 kartų daugiau energijos nei „Google“ paieškai. Jei „Google“ savo paieškos paslaugai pritaikytų LLMT, bendrovei per metus papildomai prireiktų 10 teravatvalandžių (TWh) energijos. Neseniai žurnale „The New Yorker“ paskelbtame pranešime teigiama, kad „ChatGPT“ per dieną sunaudoja daugiau nei pusę milijono kilovatvalandžių elektros energijos, o vidutinis JAV namų ūkis per tą patį laiką sunaudoja tik 29 kilovatvalandes.
JAV vyriausybė kartu su viso pasaulio valdžios institucijomis tikriausiai bus priversta įsikišti ir nustatyti griežtus elektros energijos suvartojimo apribojimus tiek tradiciniams, tiek dirbtinio intelekto duomenų centrams, kaip pažymima IEA ataskaitoje. Haas išsakė mintį, kad tiek aparatinės įrangos greitintuvai, tiek dirbtinio intelekto algoritmai turi tapti daug efektyvesni, kitaip ši nauja nesiliaujančios dirbtinio intelekto evoliucijos era netrukus gali sustoti.
Tačiau didesnį efektyvumą potencialiai galėtų panaudoti didžiųjų technologijų ir dirbtinio intelekto bendrovės, kad padidintų dirbtinio intelekto skaičiavimo galimybes, išlaikydamos tą patį energijos suvartojimo lygį. Kitas galimas DI energijos iššūkio sprendimas būtų susijęs su energijos pajėgumų didinimu, ką jau bando daryti tokios didžiosios bendrovės kaip „Amazon“.
