3 Minuty
Błyskawiczny rozwój sztucznej inteligencji rodzi nowe wyzwania energetyczne
Dynamiczny wzrost technologii sztucznej inteligencji powoduje gwałtowny wzrost zapotrzebowania na energię, co budzi niepokój zarówno w branży technologicznej, jak i wśród międzynarodowych planistów infrastruktury. Najnowsze analizy pokazują, że zużycie energii elektrycznej przez centra danych AI wkrótce może przewyższyć nie tylko zapotrzebowanie kopalni Bitcoin, ale również konsumpcję całych państw.
Przełomowe badania ujawniają skalę zjawiska
Nowe, recenzowane badanie opublikowane w czasopiśmie Joule przez Alexa de Vries-Gao, doktoranta z Instytutu Studiów Środowiskowych Vrije Universiteit Amsterdam, szczegółowo ocenia tę tendencję. De Vries-Gao, korzystając z metody triangulacji, oszacował globalne potrzeby energetyczne AI na podstawie specyfikacji technicznych, danych rynkowych oraz analizy łańcucha dostaw obejmującego kluczowe firmy takie jak TSMC, NVIDIA i AMD.
Technologie centrów danych napędzają wzrost zużycia prądu
Obecnie każda zaawansowana jednostka NVIDIA H100 – kluczowy element nowoczesnej infrastruktury AI – konsumuje około 700 watów podczas ciągłego przetwarzania złożonych modeli deep learningu. Wraz z instalacją milionów tych układów na całym świecie, łączny pobór energii szybko rośnie.
Szacuje się, że sprzęt AI wyprodukowany w latach 2023–2024 może wymagać od 5,3 do 9,4 gigawata mocy. Dla porównania, już teraz zapotrzebowanie to przewyższa całkowite przeciętne zużycie prądu w Irlandii, co podkreśla, jak duży wpływ sektor AI wywiera na światowe sieci energetyczne.
Porównanie zapotrzebowania energetycznego AI i kopania Bitcoin
Choć kopanie Bitcoin od dawna jest krytykowane za ogromny pobór energii, obecnie centra danych AI są na drodze do zużywania jeszcze większych ilości prądu. Ze względu na brak pełnej transparentności gigantów technologicznych w kwestii eksploatacji AI, naukowcy opierają szacunki zasadniczo na danych z łańcucha dostaw i prognozach branżowych.
Innowacje technologiczne i presja rynkowa
Za ten wzrost odpowiada przede wszystkim technologia CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate) firmy TSMC, umożliwiająca integrację zaawansowanych procesorów i ultraszybkiej pamięci w jednym, spójnym module. Te rozwiązania są kluczowe dla obsługi kolejnych generacji zadań AI, jednak znacząco zwiększają globalne zapotrzebowanie na energię.
De Vries-Gao podkreśla, że TSMC ponad dwukrotnie zwiększyło zdolności produkcyjne CoWoS w latach 2023–2024, jednak popyt firm takich jak NVIDIA i AMD stale przewyższa podaż. Do 2025 roku oczekuje się ponownego podwojenia wydajności produkcyjnej, by sprostać rosnącym wymaganiom rynku AI.
Przyszłe prognozy: Konsumpcja energii na skalę państwową
Jeśli obecne trendy się utrzymają, globalne zużycie energii przez systemy sztucznej inteligencji może osiągnąć nawet 23 gigawaty do końca bieżącego roku, co niemal dorównuje średniemu zużyciu prądu w Wielkiej Brytanii. Zarówno przedsiębiorstwa rozwijające platformy nowej generacji sztucznej inteligencji, jak i państwa dążące do stabilizacji sieci energetycznych muszą już dziś przygotować się na wzrost potrzeb energetycznych sektora AI.
W miarę jak sztuczna inteligencja przekształca branże i umożliwia przełomowe innowacje, jej rosnące zapotrzebowanie na energię wyznacza nowy etap w relacjach między cyfrową infrastrukturą a zrównoważonym zarządzaniem energetycznym.
Źródło: techspot
Komentarze