Rozwój sztucznej inteligencji to nie tylko skok technologiczny, ale także ogromne wyzwanie dla infrastruktury energetycznej. Generatywna AI (GenAI) zyskuje na popularności i wymaga coraz większej mocy obliczeniowej, co rodzi poważne pytania o przyszłość energetyczną centrów danych. Najnowszy raport Gartnera dostarcza alarmujących danych.
Bezprecedensowy wzrost zapotrzebowania na energię
W ciągu dwóch najbliższych lat zużycie energii przez centra danych może wzrosnąć nawet o 160%.
– Wybuchowy wzrost nowych hiperskalowych centrów danych do wdrażania GenAI tworzy nienasycone zapotrzebowanie na energię, które przekroczy możliwości dostawców mediów w zakresie wystarczająco szybkiego zwiększania ich mocy – zauważa Bob Johnson, wiceprezes Gartner.
Do 2027 roku aż 40% centrów danych AI może napotkać ograniczenia operacyjne wynikające z braku energii. Prognozy Gartnera wskazują również, że w tym okresie zapotrzebowanie na energię w centrach danych zoptymalizowanych pod kątem AI osiągnie aż 500 terawatogodzin rocznie, co oznacza wzrost o 2,6 razy w stosunku do obecnego poziomu.
Dla dostawców oznacza to konieczność rozbudowy mocy, a dla użytkowników – wyższe koszty. To także presja na systemy energetyczne, która może prowadzić do wzrostu cen energii.
Wpływ na cele zrównoważonego rozwoju
Wzmożone zapotrzebowanie na energię nie tylko odbija się na finansach, ale również na ekologicznych ambicjach wielu firm. Rosnąca potrzeba dostarczania energii 24/7 przez centra danych może opóźniać przejście na odnawialne źródła. W odpowiedzi na rosnące ryzyko braku energii, część dużych konsumentów już teraz nawiązuje współpracę z producentami energii, by zabezpieczyć długoterminowe, niezależne źródła zasilania.
– Znaczący użytkownicy energii współpracują z głównymi producentami w celu zabezpieczenia długoterminowych, gwarantowanych źródeł energii niezależnych od innych wymagań sieci – podkreśla Johnson.
Przeczytaj także: Czy czeka nas spowolnienie rozwoju AI? OpenAI staje przed nowymi wyzwaniami
Strategie ograniczania zużycia energii w rozwoju sztucznej inteligencji
W obliczu tych wyzwań Gartner rekomenduje organizacjom przemyślane strategie. Należy ocenić ryzyko niedoboru energii, rozważyć kontrakty długoterminowe z centrami danych i stawiać na rozwiązania, które zmniejszają zużycie energii, jak edge computing czy mniejsze modele językowe.
To pierwsze kroki, które mogą pomóc ograniczyć zużycie energii, ale na horyzoncie są też innowacyjne technologie, jak baterie sodowo-jonowe czy małe reaktory jądrowe, które mogą wspomóc zrównoważony rozwój AI.
Źródło: Gartner
Photo by Arno Senoner on Unsplash
