הדרישות הגדלות לאנרגיה של בינה מלאכותית
בינה מלאכותית היא מאמץ עתיר אנרגיה. ההדרכה, הפריסה והתחזוקה של מודלים של בינה מלאכותית צורכים כמויות עצומות של חשמל. חלק ניכר מהאנרגיה הזו מגיע כיום מדלקי מאובנים, שתורמים באופן משמעותי לשינויי האקלים. האימוץ המהיר של טכנולוגיות AI גנרטיביות סיבך עוד יותר את המצב. זה שיבש את התוכניות שנרקחו בקפידה של חברות טכנולוגיה רבות לעבור למקורות אנרגיה ירוקים יותר.
מטא, כמו המתחרות שלה, מתמודדת עם האתגר של איזון בין המחויבות שלה לקיימות לבין צורכי האנרגיה המיידיים של תשתית הבינה המלאכותית שלה. בעוד החזון ארוך הטווח של החברה כולל הסתמכות מוגברת על אנרגיה גרעינית, האסטרטגיה הקצרת הטווח שלה כוללת גז טבעי. לדוגמה, Entergy, ספקית שירותי חשמל גדולה, מזרזת את הקמתן של תחנות כוח המופעלות בגז בלואיזיאנה כדי לתמוך במתחם מרכזי נתונים גדול של מטא.
אנרגיה גרעינית כמאפשרת AI: מבט גלובלי
צרפת תומכת בתשתית הכוח הגרעיני הנרחבת שלה כיתרון מרכזי במרוץ הבינה המלאכותית העולמי. עם כ-75% מהחשמל שלה המיוצר ממקורות גרעיניים, צרפת מתהדרת בתלות הגבוהה ביותר באנרגיה גרעינית בעולם. במהלך פסגת AI בפריז, הנשיא עמנואל מקרון השווה את הגישה של צרפת למנטליות “קדח תינוק קדח”, והציע אלטרנטיבה של “חבר תינוק חבר”, והדגיש את נכונותה של המדינה להניע חדשנות AI באנרגיה גרעינית נקייה.
עם זאת, ארצות הברית מסתמכת במידה רבה על דלקי מאובנים כדי להפעיל את מרכזי הנתונים שלה, עמוד השדרה של פעולות הבינה המלאכותית. על פי דו”ח של סוכנות האנרגיה הבינלאומית, גז טבעי, ובמקרים מסוימים, פחם הם מקורות האנרגיה העיקריים למתקנים אלה. הגידול בביקוש לבינה מלאכותית צפוי להגביר עוד יותר את ההסתמכות על תחנות המופעלות בגז, פתרון חסכוני אך מזיק לסביבה.
בעוד שמקורות אנרגיה מתחדשים, כמו אנרגיה סולארית ורוח, תורמים כ-24% מהאנרגיה המפעילה את מרכזי הנתונים בארה”ב, אנרגיה גרעינית מהווה כ-15%, על פי ה-IEA. המעבר לתמהיל אנרגיה בר-קיימא יותר ידרוש השקעות משמעותיות בתשתיות אנרגיה מתחדשת וגרעינית.
דו”ח של משרד האנרגיה האמריקאי צופה עלייה משמעותית בביקוש לחשמל ממרכזי נתונים. בעשור האחרון, צריכת החשמל של מתקנים אלה שולשה, וצפויה להכפיל או לשלש את עצמה שוב עד 2028, ועשויה להוות עד 12% מסך צריכת החשמל של המדינה.
התהליכים עתירי האנרגיה מאחורי AI
הפיתוח וההפעלה של מערכות AI, במיוחד מודלים של AI גנרטיביים, דורשים כוח מחשוב עצום. שקול את הצ’אטבוט של AI ומערכות הבסיס כמו Llama של Meta.
הדרכה (או אימון מוקדם): מערכות AI לומדות מכמויות עצומות של נתונים. זה כרוך בזיהוי דפוסים ויחסים בתוך הנתונים. שבבי מחשב מיוחדים, כגון יחידות עיבוד גרפיות (GPU), משמשים לביצוע חישובים מקבילים על מכשירים מחוברים.
היקש: לאחר שהוכשר מודל AI, הוא דורש אנרגיה משמעותית כדי לבצע משימות, כגון יצירת טקסט או תמונות. זה כרוך בעיבוד מידע חדש והסקת מסקנות על סמך הידע הקיים של המודל. כל התהליך דורש חשמל.
קירור ענקי ה-AI: התמודדות עם אתגר החום
מערכות AI מייצרות חום ניכר, שחייב להתפזר כדי לשמור על ביצועים מיטביים. מרכזי נתונים מסתמכים על מערכות קירור, כגון מיזוג אוויר, כדי לווסת את הטמפרטורה. מערכות אלו צורכות חשמל נוסף, ומגדילות עוד יותר את טביעת הרגל האנרגטית של AI. מפעילי מרכזי נתונים בוחנים טכניקות קירור חלופיות, כגון מערכות קירור מבוססות מים, כדי להפחית את צריכת האנרגיה.
הדינמיקה של צריכת האנרגיה של AI מורכבת ושזורה במספר גורמים. אלה כוללים את יעילות המודל, גודל מערך הנתונים, הארכיטקטורה של החומרה ושיטות הקירור המועסקות. ניתוח יעזור לנו להבין באופן יסודי את ההיבטים הבאים:
אימון בינה מלאכותית: אימון מחייב כוח מחשוב עצום, ודורש בדרך כלל מצברים מסיביים של יחידות עיבוד גרפיות (GPU) או יחידות עיבוד טנסור (TPU) הפועלות במקביל. גודל הנתונים שאליהם המודל נחשף משפיע עמוקות על צריכת האנרגיה הכוללת.
מסקנה של בינה מלאכותית: כאשר מודל מאומן פורס, הוא משתתף במשימות היקש, ומקבל קלט ויוצר תחזיות או תגובות. צריכת אנרגיה בשלב זה תלויה במידה רבה במורכבות המודל ובדרישות זמן האחזור. יישומי זמן אמת, כמו כלי רכב אוטונומיים או צ’אטבוטים אינטראקטיביים, מצריכים היקש מהיר, ובכך מגבירים את צריכת האנרגיה.
אופטימיזציה של מודל: כדי להפחית את צריכת האנרגיה, ניתן לבצע טכניקות אופטימיזציה של מודל. טכניקות אלו כוללות כימות, גיזום וזיקוק. כימות מפחיתה את הדיוק המספרי של פרמטרי המודל, ואילו גיזום מסיר פרמטרים לא רלוונטיים או מיותרים. זיקוק כולל אימון מודל קטן יותר ויעיל יותר כדי לחקות את התנהגותו של מודל גדול יותר.
חומרה יעילה באנרגיה: העיצוב והארכיטקטורה של חומרת מחשוב מארחים AI ממלאים תפקיד משפיע בקביעת צריכת האנרגיה. יחידות עיבוד גרפיות (GPU) הפכו לפופולריות בשל יכולות העיבוד המקביליות שלהן, אך הן צורכות גם כמות משמעותית של חשמל. מעבדים מיוחדים, כמו יחידות עיבוד טנסור (TPU) ו FPGA (Arrays שער הניתנים לתכנות לשדה), מציעים יעילות אנרגטית מצוינת ליישומי AI מסוימים.
יעילות במרכז נתונים: מרכזי נתונים, בהם שוכנות מערכות AI, צורכים חשמל רב לקירור, אוורור ואספקת כוח. ייטוב של עיצוב מרכז נתונים, פתרונות קירור ותשתית חשמל יכול להפחית משמעותית את צריכת האנרגיה. טכניקות כמו קירור אוויר, קירור נוזלי ומומנטציה חופשית זוכות לבולטות הולכת וגוברת.
שיקולי גיאוגרפיה ואקלים: מיקומו של מרכז נתונים משפיע על צריכת האנרגיה שלו. אקלים קרירים מצמצמים את צריכת האנרגיה המיועדת לקירור, בעוד שמרכזי נתונים הממוקמים באזורים המתאפיינים גישה בשפע לאנרגיה מתחדשת, כגון חוות סולאריות או רוח, יכולים להפחית את טביעת הרגל הפחמנית שלהם.
חישוב ירוק: שיטות אלה מצמצמות את ההשפעה הסביבתית של AI. היא משתמשת באלגוריתמים יעילים באנרגיה, בחומרה ירוקה ובמקורות צריכת חשמל מתחדשים כדי למזער את צריכת החשמל ופליטת הפחמן. היזם ירוק מסייע לפיתוח מערכות בינה מלאכותית שמטרתן להיות בנות קיימא לסביבה ולצמצם מחירים אופרטיביים לאורך רצף חייהם.
ניכר כי ההסתמכות הגוברת על AI מגבירה את הביקוש לאנרגיה בצורה אקספוננציאלית, וממחישה את הצורך הליבה לפרוטוקולים קיימים. יובלות AI דורש יישום ארוך טווח של פתרונות, מטובי מודלים להסמכה בתשתית יעילה כדי למנוע כל השפעות אנרגיה מזיקות. ככל שצריכת האנרגיה ממשיכה לגדול, עלינו להקדים בתעדוף רחב יריעה של שיטות ידידותיות שהולכות יד ביד עם השפעה ניתנת למדידה שבוודאי לא תובלת למעלה משיטות אלה.
הדינמיקה של צריכת האנרגיה סביב השימוש החוזר במערכות AI ממשיכה לספוג מגע של תעלומה. לכן, נותר חיוני לבצע מסע עמוק יותר. צריכת האנרגיה מתגברת ככל שההבטחות של טכנולוגיה דמוית AI מחזקות, כתוצאה מכך, המכשול נראה מרתיע יותר כבדיקה בחיים. כדי לקדם שגשוג בר-קיימא בתוך AI, אנחנו צריכים להיות בעלי הבנות שוות בין יעילות טכנולוגית להשפעות סביבתיות אפשריות. אופטימיזציה של אלגוריתמי AI ממלאת תפקיד חשוב מאוד בהפחתת צריכת האנרגיה. לכן, על ידי שיפור יעילות, זה לא תפקיד קשה לצמצם את כמות המשאבים שאלגוריתמי AI צריכים בזמן שהם מנתחים נתונים, לומדים ומסיקים. צריכת האנרגיה יורדת גם בזכות אופטימיזציה של תהליכים שמאפיינים אימון ופריסה של אלגוריתמי AI.
קריטי להשתמש ביעילות בתשתית סביב AI לאורך כל מסגרת הצריכה. כדאי לשקול גורמים כמו מערכות קירור, ניצול חשמל והקצאת סביבת נתונים עםיעדים טובים שחלקם מסדרים את השימור לאנרגיה. חוץ מזה, יעילות בפלטפורמות הפעלה דורשת שילוב. על חצר הנתונים והמרכזים התפענתיים שלה לשלב בצורה חלקה בגישות מחוברות לאנרגיה, כדי להפחית את צריכת האנרגיה ולייעל את ההקצאה. בנוסף, עלינו לגשת לליבה המרכזית על ידי מיחזור משאבי מים, מערכות חכמות וטכנו-שילוב בתשתית ליבה של הדינמיקה הזו.
ניתוח ובחירה מונחת בסטנדרטים פתרונות האנרגיה בר-קיימא הם חיוניים לאיזון בין רעב האנרגיה המצטבר של התפתחות מערכות AI לבין שיקולי שמירה על הסביבה . כיום, אנו עדים למאמצים גוברים של מרחב האנרגיה. טכנולוגיות כמו חשמל סולארי, רוח וגיאותרמית מבטיחות להיות חלופות מבריקות להסקת AI, בטוחות יותר מדלקים מאובנים ופליטות פחמן שליליות . במצב זה, עלינו ליצור חוקים תומכים בשילוב מחקר של טכנולוגיות יצירת אנרגיה בעלות פחמן נמוך. זה מאפשר למרכזי נתונים ולמבנים צורכים רבים לצמצם את תלותם בזיהום, להחדיר את פתרונות הלמידה הממוכנים של AI ולאזן את מאמץ הסביבה העולמי.
התערבות מאמצים משותפים עם בעלי עניין שונים. בין אם המדיניות מבקשת סיוע תעשייתי, ממשל, או מוסדות מחקר. קו משותף בין בריתות כאלה מניע יחד פתרונות יצירתיים למדי, מעצים גישות עקביות לעבר קריאת שינוי משמעותית. ההסכמים נועדו להקל על החלפת מידע, על הכשרה משותפת של אנשי מקצוע בתחום ועובדים אחרים ועל ביצוע מהפכות בתחום צריכת האנרגיה כדי להקים מעצמת האנרגיה החזקה ביותר.
מלבד הקלה על התחייבויות ארוכות טווח, חשוב לנו לתמיד להישאר רספונסיביים ולהתקדם. טכנולוגיות בתחום AI ימשיכו להתקדם ולהפיץ תוצאות ככל היותר, ומתוך נצחיות דינמית זו, יש לשפר כל פעולה כדי לקבל מידע על צריכת חשמל. מוסדות מחקר שונים יעסקו במחקרי השפעה מורכבים. זה יביא למודיעין נוסף על טוויסט תמידי כדי למנוע נסיבות כלשהן העלולות להרעיל. זה ידרוש ממך את היכולת להסתגל לשיטות ישימות ולשאוף להפחחת צריכת אנרגיה לאורך כל רצף החיים של יסודות מערכות AI, על פני פתרונות לאימון, מודל טיוח ודיסלוקציה.
כדי לשמור על רגישות יתרה, דגש תמידי של תרומה יעיל לצריכת האנרגיה של AI עולה לעבר האצת מודעות. על ידי חשיפת העניין בתחומי קודש של בקרת הצריכה ונושאי סביבה, אנו מחווים אינטראקציות נמרצות והערכה עקבית מצד מועמדים, קובעי מדיניות ושופטים משמעותיים אחרים בסקר ההשקעות השוחק ביותר . ביצוע פרסום מפורט לגבי גישות קיימא, מקרים שמשפיעים יחד עם שקיפות מוסוות, קהילה שמרכיבה מאמץ לקראת שיטת גישה מקודשת.
לסיכום, יש לראות בחשיבות חיונית בפני עצמה את ההבנה, ההפנמה והתפתחות רותחת של כל הצורך הדרוש בתגובה לצריכת האנרגיה המואצת של AI . כדי להמשיך באופן בר קיימא עם טכנולוגיות AI , עלינו לרתום את ציות הידע, הברומטרים האמיצים מול מועצות המדיניות הלאומיות, ההגנה של פרויקטי אנרגיה ושלום יצירתי כדי להדק יחד ניצחון סביבתי חכם, בעוד גוף העיצוב של AI עומד לידו מבלי לגלוש לעבר השחרה.
התחשבות בחסכון באנרגיה במערכות AI לא צריכה להיות מוסברת כבחירה בודדת, במקום זאת, אנו חוכרים אותה כיסוד . על ידי קשיחות חושית בשיטות מתקדמות, מאפשרים גישה קולקטיבית טובה יותר ומעודדים נטיעה ברת מעקב עם הקלה של מדע הבדיוני לכיוון עתיד חדשני מצד שני.