Google の人工知能によって消費されるエネルギーは、アイルランド全体のエネルギーに匹敵するレベルに達する可能性があります。タイトルにも書いてありますが、ここでも繰り返しますが、数字がすべてを物語っています。 AI の進化と拡大に伴い、業界は法外なエネルギー問題に直面しています。
テクノロジー企業が AI の開発を続け、単純な検索エンジンから最も複雑なアプリケーションに至るまで、幅広いサービスに統合するほど、関連するエネルギー消費はさらに重大な問題になるでしょう。問題は、どうやってこの状況から抜け出すかということです。
カスタム AI チップの台頭
この傾向は明らかであり、拡大しています。AI 企業は、ますます厳しくなるシステムの要求を満たすために独自のチップを開発しています。巨人のような グーグル e Amazon 彼らはすでに独自のカスタム AI チップを持っています。 そしてそれらだけではありません。次のような噂が根強く残っています。 Microsoft 来月チップハードウェアを発表するかもしれない。
マイクロソフト自体も多額の投資を行っています OpenAI、一部の情報筋によると、同社は独自のチップ開発の初期段階にあるか、チップを製造する半導体会社の買収を検討しているという。
しかし、これは私たちの地球にとって何を意味するのでしょうか? それはそこにあるということです 大幅な増加 AI業界のエネルギーフットプリントの中で。
AI業界のエネルギーフットプリント
簡単に言えば、生成 AI がすべての Google 検索に統合されれば、企業のエネルギー需要は信じられないほどの高さに達するでしょう。 Joule に掲載された記事 (ここにリンクします）、研究者らは、次のようなチャットボットを統合すると推定しています。 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 Google がリクエストするすべての検索で 最大 512,820 台の NVIDIA A100 HGX サーバー。 数字に置き換えると？ それを超えるという意味です 4万GPU。 計算してください。サーバーあたりのエネルギー需要が 6,5 kW の場合、80 日の電力消費量は 29,2 GWh、年間消費量は XNUMX TWh になります。 彼らはアイルランドのような国全体の人々です。
AIがさらに「飲酒」すると
AIツールには、 初期トレーニング段階 続いて 推論フェーズ。トレーニング フェーズは最もエネルギーを消費し、これまでの AI の持続可能性研究の焦点でしたが、推論フェーズは、これらのツールがトレーニングされたデータに基づいて出力を生成するフェーズです。
この段階は見落とされがちですが、絶対に注目する価値があります。なぜなら、このフェーズは劇的に増加し、最終的には前のフェーズを上回ることになるからです。さまざまな人工知能システムの「エネルギー飢餓」の推定値は修正する必要があります。
私たちはこれらのシステムによって消費されるエネルギーを無視するわけにはいきません。技術の進歩と環境への責任のバランスをとらなければなりません。このようにしてのみ、私たちの未来を改善する真のチャンスをテクノロジーに与えることができるのです。
