Энергетическая проблема искусственного интеллекта: как ответственно масштабироваться и побеждать

По мере роста спроса на искусственный интеллект (ИИ) лидеры сталкиваются с выбором: быстро масштабировать и перегружать энергетические системы или стратегически масштабировать и превратить ИИ в рычаг конкурентоспособности, отказоустойчивости и устойчивости.

Структура Всемирного экономического форума основана на более чем 130 реальных вариантов использования в более чем 15 странах открывает путь для лидеров к раскрытию этого потенциала.

Поскольку рабочие нагрузки ИИ растут в геометрической прогрессии, доступность электроэнергии становится стратегическим ограничением для инноваций и конкурентоспособности.

Ожидается, что спрос на электроэнергию в центрах обработки данных вырастет. удвоится к 2030 годуи недавние исследовать из Корнелла предупреждает, что без более разумного размещения и повышения эффективности центры обработки данных с использованием искусственного интеллекта могут создать нагрузку на энергосистемы США к 2030 году (добавив выбросы, эквивалентные 5-10 миллионам автомобилей, и потребление воды, равное 6-10 миллионам домохозяйств в год).

Это давление уже ощущается с резким цена на электроэнергию рост в нескольких штатах США и давление на оптовые рынки, связанное с рост центров обработки данных переходят на счета за домохозяйства.

Подобные тенденции возникающие во всем мире. В Ирландии центры обработки данных уже потребляют более 22% национальной электроэнергии, а к 2030 году, по прогнозам, эта цифра достигнет 30%, что приводит к перенапряжению сети и росту расходов домохозяйств. В то же время лидеры отрасли переосмысливают производительность ИИ с учетом энергоэффективности. метрики такие как «токены на ватт» как новые валюты производительности инфраструктуры.

Это указывает на мощную тенденцию: предприятия принимают подход к ИИ, ориентированный на воздействие, то есть применяют меры устойчивости для достижения конкурентоспособности, доступности и устойчивости.

В последнем выпуске Форума Отчет AI Energy«Чистая положительная энергия ИИ» определяется как будущее, в котором экономия энергии и ресурсов с помощью ИИ превышает потребление энергии и ресурсов в течение жизненного цикла, обеспечивая преимущества на уровне системы в области конкурентоспособности, энергетической безопасности, надежности сети и сокращения выбросов.

Форума рамки воплощает эти амбиции на практике с помощью трех движущих сил: рычаги, позволяющие согласовать рост ИИ с энергетическими целями:

Эти драйверы сопровождаются тремя стратегическими факторами, которые делают прогресс ответственного ИИ масштабируемым:

Эта концепция предлагает лидерам четкий план для согласования роста ИИ с целями энергетического перехода, превращая ответственное масштабирование в источник долгосрочной конкурентоспособности.

Три варианта использования показывают, как лидеры могут использовать мощные стратегии уже сейчас для продвижения положительной энергии ИИ:

Высокая производительность не обязательно означает высокий уровень выбросов. Руководители могут получить аналогичные преимущества, повысив «проектирование эффективности» до ключевого показателя эффективности на уровне совета директоров.

Это включает в себя приоритизацию доступа к возобновляемым и низкоуглеродным источникам энергии и включение показателей жизненного цикла, таких как количество джоулей на вывод, интенсивность выбросов углекислого газа и использование воды, непосредственно в закупки, планирование инфраструктуры и выбор места.

Одним из примеров является независимый дизайн центра обработки данных с искусственным интеллектом и жидкостным охлаждением, который позволил ускорить развертывание примерно на 50 % и сэкономить около 20 % энергии за счет сочетания модульной архитектуры, возобновляемых источников энергии и прогнозной оптимизации.

Лидеры могут добиться значимой трансформации, развертывая решения искусственного интеллекта в масштабе целых промышленных кластеров, а не только на отдельных объектах. Переход от пилотных проектов к внедрению в масштабах всего кластера позволяет компаниям более эффективно координировать использование энергии, обмениваться данными и управлять выбросами.

Сочетание оперативного искусственного интеллекта с контролем выбросов углерода и межсекторальным сотрудничеством ускоряет декарбонизацию и усиливает преимущества энергетического перехода.

Например, в одном регионе Китая, долгое время зависящем от угля, интегрированная платформа искусственного интеллекта вещей (AIoT) управляет ветровыми, солнечными, водородными, накопительными, электрическими транспортными средствами и промышленными нагрузками.

Результат: экономия энергии в размере 100 000 мегаватт-часов (МВтч) и снижение пикового спроса на 5% сегодня, с четкими путями удвоения этого воздействия, достигая 200 000 МВтч и 10%-ного сокращения в долгосрочной перспективе. Точное прогнозирование различных источников энергии и диспетчеризация в режиме реального времени повышают устойчивость и экономическую эффективность.

Лидеры могут разумно формировать спрос, распределяя рабочие нагрузки по времени, подбирая модели правильного размера, применяя ценообразование на основе использования и снабжая инженеров и конечных пользователей четкими панелями мониторинга воздействия на энергопотребление. Эти сдвиги помогают гарантировать, что цифровой рост укрепит, а не перегружает энергосистему.

Например, платформа гибкости может планировать рабочие нагрузки искусственного интеллекта синхронно с условиями сети, снижая пиковую нагрузку примерно на 40 %, увеличивая время безотказной работы и открывая потенциальные доходы от гибкости. Результатом является более тесное согласование цифровой экспансии с устойчивостью системы.

Власть доступностьа не вычислительная мощность, быстро становится ключевым ограничением расширения ИИ. Страны и компании, обеспечивающие устойчивый и экологически чистый энергетический потенциал, первыми воспользуются преимуществами ИИ, превратив энергетический переход в источник конкурентоспособности, а не просто в климатическую цель.

Домохозяйства и предприятия уже ощущают напряжение, поскольку коммунальные предприятия инвестируют средства в удовлетворение спроса, обусловленного центрами обработки данных.

Эффективно масштабируясь и адаптируя спрос на ИИ, лидеры могут снизить нагрузку на сеть и избежать зависимости исключительно от расширения мощностей. Это приведет в соответствие рост ИИ с национальными путями декарбонизации. обеспечение устойчивое развитие и инновации развиваются вместе.

Эти пять шагов могут превратить амбиции в измеримые результаты за счет встроенного внедрения устойчивости в стратегию ИИ.

Реализуя видение А. Чистая положительная энергетическая система искусственного интеллекта потребуют скоординированных и взвешенных действий со стороны мировых лидеров с участием многих заинтересованных сторон. Выбор, сделанный сегодня, определит, станет ли ИИ катализатором энергетической устойчивости и конкурентоспособности или источником системного напряжения.

Чтобы ускорить этот импульс, инициатива Форума в области искусственного интеллекта и энергетики предоставляет платформу для открытия новых партнерских отношений, опережения новых тенденций и внесения практической информации в этот глобальный диалог.

Лидеры отрасли и новаторы приглашаются поделиться своими примерами использования с новыми участниками Форума. Инструмент энергетического прогнозирования на основе искусственного интеллекта. Делясь примерами, организации могут помочь создать глобальную базу фактических данных, необходимую для ускорения внедрения энергоэффективного искусственного интеллекта и улучшения планирования в глобальной экосистеме.

Благодарим Майкла Хиггинса, научного сотрудника проекта, Альянс управления искусственным интеллектом, главного директора по стратегии, Стратегии коммунального хозяйства США, Accenture; и Джинель Грин-Девасмес, руководителю инициатив по искусственному интеллекту и энергетике Всемирного экономического форума, за вклад в эту статью.