ШІ може подвоїти споживання електрики дата-центрами США до 2028 року
Споживання електрики дата-центрами США може щонайменше подвоїтися до 2028 року через розвиток ШІ, повідомляє Nature.
Стрімке поширення штучного інтелекту збільшує навантаження на енергосистеми, водночас ці технології можуть допомогти скоротити споживання електроенергії в промисловості, транспорті та будівлях. За даними Міжнародного енергетичного агентства, типовий дата-центр для ШІ за рік може споживати стільки ж енергії, скільки 100 тисяч домогосподарств.
Попит дата-центрів зростає
Як Nature повідомляє з посиланням на дані МЕА, споживання електрики серверами дата-центрів у США зросло більш ніж утричі у 2014–2023 роках і сягнуло 4,4% загального споживання електроенергії країною. До 2028 року цей показник, за оцінкою агентства, має щонайменше подвоїтися.
Високе енергоспоживання ШІ пов’язане з роботою хмарних мереж, чипів, графічних процесорів і систем охолодження. Значні обчислювальні ресурси потрібні для розробки та навчання моделей, а загальне навантаження зростає через масштаби їхнього використання. Зокрема, ChatGPT має понад 800 млн користувачів щомісяця та отримує понад 2,5 млрд запитів щодня.
Фахівчиня зі сталого розвитку та керівниця напряму ШІ й енергетики Всесвітнього економічного форуму Жинель Грін-Девасмес зазначає, що планування інфраструктури має враховувати не лише великі централізовані дата-центри. Частина завдань може виконуватися безпосередньо на пристроях із ШІ-чипами, зокрема смартфонах, що також впливатиме на попит на електроенергію.
ШІ для скорочення витрат енергії
За наведеними в публікації оцінками, нині вплив ШІ на споживання електроенергії становить близько 0,49% світового обсягу. Водночас Всесвітній економічний форум разом із партнерами розробив рамку Net-Positive AI Energy Framework, яка передбачає оптимізацію чипів, розміщення дата-центрів і рідинного охолодження, а також застосування ШІ для зниження енерговитрат у секторах із великим впливом.
У Азербайджані рішення на основі ШІ використовують для налаштування опалення, вентиляції та кондиціонування відповідно до заповненості й режиму використання будівель, а також для прогнозування потреби в технічному обслуговуванні. В окремих випадках це дало змогу скоротити енергоспоживання систем HVAC на 25%, а викиди — до 40%.
Також 18 партнерів підтримали запуск AI Energy Management Alliance — коаліції, що просуває динамічне перенесення навантаження в часі відповідно до стану електромережі, доступності зеленої енергії та цін.
