Η ραγδαία ανάπτυξη των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης (AI) φέρνει μαζί της σημαντικές προκλήσεις σε ό,τι αφορά στην κατανάλωση ενέργειας και το περιβαλλοντικό αποτύπωμα.
Σύμφωνα με πρόσφατες μελέτες, μέχρι το τέλος του 2025, τα συστήματα AI αναμένεται να καταναλώνουν σχεδόν το 50% της συνολικής ενέργειας που χρησιμοποιούν τα data center παγκοσμίως, εξαιρουμένης της εξόρυξης κρυπτονομισμάτων.
Η ενεργειακή επιβάρυνση των κέντρων δεδομένων
Τα data center, ή κέντρα δεδομένων, εάν προτιμάτε, αποτελούν το «νευρικό σύστημα» της τεχνητής νοημοσύνης, φιλοξενώντας τους υπερυπολογιστές που εκπαιδεύουν και τρέχουν τα μοντέλα AI. Η λειτουργία τους απαιτεί τεράστια ποσότητα ηλεκτρικής ενέργειας, όχι μόνο για την επεξεργασία δεδομένων, αλλά και για τα συστήματα ψύξης που διατηρούν τους διακομιστές σε ασφαλείς θερμοκρασίες.
Το 2024, η συνολική κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας των data centers έφτασε τις 415 τεραβατώρες (TWh), οι οποίες ισοδυναμούν περίπου με την ετήσια κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας 38-40 εκατομμυρίων ευρωπαϊκών νοικοκυριών!
Eάν προστεθεί η εξόρυξη κρυπτονομισμάτων και η λειτουργία δικτύων μεταφοράς δεδομένων, το συνολικό αποτύπωμα αγγίζει σχεδόν τις 1.000 TWh (που αντιστοιχούν στην κατανάλωση της Ιαπωνίας ή της Ρωσίας).
Η κατανάλωση ενέργειας που αποδίδεται στην τεχνητή νοημοσύνη αυξάνεται με ταχύ ρυθμό και εκτιμάται ότι μέχρι το 2027 μπορεί να φτάσει έως και τις 134 TWh ετησίως (περίπου όσο η ετήσια κατανάλωση της Ολλανδίας), συνοδευόμενη από σημαντική κατανάλωση νερού για τα συστήματα ψύξης.
Περιβαλλοντικές επιπτώσεις
Η τεράστια κατανάλωση ενέργειας μεταφράζεται σε υψηλές εκπομπές διοξειδίου του άνθρακα (CO₂), συμβάλλοντας στην κλιματική αλλαγή. Για παράδειγμα, το μοντέλο GPT-3 της OpenAI παρήγαγε περίπου 552 τόνους CO₂ κατά την εκπαίδευσή του, - που ισοδυναμούν με τις ετήσιες εκπομπές περίπου 120 αυτοκινήτων που διανύουν 20.000 χλμ. το χρόνο.
Επιπλέον, οι ανάγκες ψύξης των data centers απαιτούν μεγάλες ποσότητες νερού, με τα κέντρα δεδομένων της Microsoft να καταναλώνουν από 2 έως και 12 λίτρα νερού ανά κιλοβατώρα (kWh) ενέργειας.
Προκλήσεις και προοπτικές
Παρά το ενεργειακό κόστος, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να βελτιώσει την ενεργειακή απόδοση σε άλλους τομείς, όπως η βελτιστοποίηση της κατανάλωσης ενέργειας σε κτίρια και βιομηχανίες. Ωστόσο, η αύξηση της ζήτησης για υπολογιστική ισχύ και η ανάπτυξη ολοένα πιο πολύπλοκων μοντέλων δημιουργούν έναν φαύλο κύκλο ενεργειακής κατανάλωσης που πρέπει να αντιμετωπιστεί.
Η Ευρωπαϊκή Ένωση και άλλοι διεθνείς οργανισμοί προετοιμάζουν μελέτες και τεχνικές προδιαγραφές για την ενεργειακή απόδοση των συστημάτων AI, με στόχο τη βιώσιμη ανάπτυξή τους.
Η εικόνα δημιουργήθηκε με χρήση υπηρεσίας τεχνητής νοημοσύνης.
