Umetna inteligenca (AI) postaja del vsakdanjega življenja mnogih ljudi po vsem svetu. Na individualni ravni ljudje vedno bolj uporabljajo modele AI za iskalne poizvedbe. Medtem ko Google še vedno prevladuje na iskalnem trgu, je ChatGPT predstavljal največjo grožnjo njegovi prevladi.
Na poslovni ravni nobena industrija ni izpuščena, od kmetijstva do zdravstva, od financ do zabave, organizacije po vsem svetu vključujejo AI v svoje vsakodnevno delovanje.
Svetovno povpraševanje in uporaba umetne inteligence naj bi v prihodnjih letih eksponentno rasla, zato se tehnološka podjetja na ta razvoj odzivajo z izgradnjo ogromnih podatkovnih centrov. Toda ta rast ima svojo ceno: porabo energije, gospodarske stroške in vpliv na okolje. Tradicionalno računalništvo preprosto ne more dohajati naraščajočih zahtev po računalništvu in energiji. Da bi ohranili revolucijo AI, moramo ponovno razmisliti o fiziki sodobnega računalništva.
Energetska vprašanja
Tudi brez upoštevanja umetne inteligence je elektronsko računalništvo na kritični točki. Moorov zakon ne deluje, Dennardovo skaliranje se je pokvarilo, rezultat pa je širjenje "temnega silicija", delov tranzistorjev na čipu, ki morajo ostati brez napajanja ali v mirovanju, da se prepreči pregrevanje.
Usposabljanje velikega modela AI ni lahka naloga. Veliki jezikovni modeli (LLM) se usposabljajo na ogromnih količinah podatkov in imajo bilijone parametrov. Predvidijo, merijo, prilagodijo in ponavljajo proces milijarde krat. Ocenjuje se, da se bo računalniška moč, potrebna za usposabljanje modelov AI, podvojila vsakih šest mesecev.
Obdelava in premikanje tako velikih količin podatkov zahteva ogromen paralelizem in moč. V tradicionalnem računalništvu večja moč zahteva sisteme z večjo gostoto. Večja gostota pomeni večjo odpornost, večja odpornost pa pomeni več toplote. To prisili podatkovne centre, da preusmerijo veliko energije iz računalništva v hlajenje, pri čemer se do 40 % celotne porabe energije podatkovnega centra porabi za preprečevanje zlomov strežnikov.
Infrastruktura, ki podpira AI, je že v težavah in jasno je, da tradicionalno računalništvo ne more več podpirati prihodnjega razvoja.
Gospodarska vprašanja
Operaterji podatkovnih centrov se soočajo s finančno zagato: ali omejijo gostoto računalništva na tisto, kar zmorejo njihove trenutne hladilne naprave, kar ovira njihove poslovne zmogljivosti, ali pa pomaknejo toplotne omejitve, kar povzroči pospešeno staranje strojne opreme in komponent, povečanje operativnih stroškov in odpadkov.
Poleg tega so zelo visoki tudi stroški gradnje novih podatkovnih centrov - McKinsey napoveduje, da bo do leta 2030 potrebnih 5,2 bilijona ameriških dolarjev naložb. Če bodo podatkovni centri še naprej odvisni od tradicionalnega računalništva, bo vlaganje v neučinkovito infrastrukturo veliko finančno tveganje. Slabe gospodarske razmere prizadenejo tudi običajne potrošnike; ker umetna inteligenca izvaja izjemno velik pritisk na omrežje in narašča povpraševanje po energiji podatkovnih centrov, cene električne energije rastejo. Ti stroški se prenašajo na okoliška gospodinjstva v obliki hitro naraščajočih računov za elektriko.
