Inteligența artificială (IA) devine parte din viața de zi cu zi pentru mulți oameni din întreaga lume. La nivel individual, oamenii folosesc din ce în ce mai mult modele AI pentru interogări de căutare. În timp ce Google încă domină piața de căutare, ChatGPT a reprezentat cea mai importantă amenințare la adresa dominației sale.
La nivel de afaceri, nicio industrie nu este lăsată în afară, de la agricultură la asistență medicală, de la finanțe la divertisment, organizațiile din întreaga lume integrează AI în operațiunile lor zilnice.
Se așteaptă ca cererea și utilizarea AI la nivel mondial să crească exponențial în următorii ani, astfel încât companiile de tehnologie răspund la această dezvoltare prin construirea de centre de date masive. Dar această creștere are un cost: consumul de energie, costurile economice și impactul asupra mediului. Calculul tradițional pur și simplu nu poate ține pasul cu cerințele în creștere de calcul și de energie. Pentru a susține revoluția AI, trebuie să regândim fizica computerului modern.
Probleme energetice
Chiar și fără a lua în considerare AI, computerul electronic se află într-un moment critic. Legea lui Moore eșuează, scalarea Dennard s-a defectat, iar rezultatul este proliferarea „siliciului întunecat”, porțiunile de tranzistori de pe un cip care trebuie să rămână nealimentate sau inactiv pentru a evita supraîncălzirea.
Antrenarea unui model AI mare nu este o sarcină ușoară. Modelele de limbaj mari (LLM) sunt antrenate pe cantități masive de date și au trilioane de parametri. Ei prezic, măsoară, ajustează și repetă procesul de miliarde de ori. Se estimează că puterea de calcul necesară antrenării modelelor AI se va dubla la fiecare șase luni.
Procesarea și mutarea unor cantități atât de mari de date necesită paralelism masiv și putere. În calculul tradițional, o putere mai mare necesită sisteme cu densitate mai mare. Densitatea mai mare înseamnă mai multă rezistență, iar o rezistență mai mare înseamnă mai multă căldură. Acest lucru forțează centrele de date să transfere multă energie de la calcul la răcire, până la 40% din consumul total de energie al centrului de date fiind utilizat pentru a preveni colapsurile serverelor.
Infrastructura care susține inteligența artificială se luptă deja și este clar că computerul tradițional nu mai poate sprijini dezvoltarea viitoare.
Probleme economice
Operatorii centrelor de date se confruntă cu o enigmă financiară: fie limitează densitatea de calcul la ceea ce pot gestiona instalațiile lor actuale de răcire, împiedicându-le capacitățile de afaceri, fie împing limitele termice, provocând îmbătrânirea accelerată a hardware-ului și componentelor, crescând cheltuielile de operare și risipa.
În plus, costul construirii de noi centre de date este, de asemenea, foarte mare - McKinsey estimează că vor fi necesare investiții de 5,2 trilioane USD până în 2030. Dacă centrele de date continuă să se bazeze pe calcularea tradițională, investiția în infrastructură ineficientă va reprezenta un risc financiar enorm. Consumatorii obișnuiți sunt, de asemenea, afectați de condițiile economice proaste; pe măsură ce AI pune presiune fără precedent asupra rețelei și a cererii de energie pentru centrele de date crește, prețurile la electricitate cresc. Aceste costuri sunt transferate gospodăriilor din jur sub formă de facturi de energie electrică în creștere rapidă.
