La 인공 지능 (AI)는 이 세기의 가장 영향력 있는 기술 중 하나가 되었으며, 장치와의 상호작용 방식부터 핵심 분야에서 의사 결정이 이루어지는 방식까지 모든 것을 변화시키고 있습니다. 건배은 교육 과 상거래. 그러나 이 유망한 발전은 중대한 과제를 수반합니다. 그것은 다음과 같은 영향을 미칩니다. 소비 de 힘 따라서 환경.
AI가 우리 일상생활에 도입되면서 산업이 혁신될 뿐만 아니라 에너지 소비 장기적인 지속가능성에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 그 이후로 데이터 센터 고급 모델을 훈련하는 데 필요한 데이터 센터부터 데이터 저장 인프라까지, AI의 에너지 비용은 전에 없던 수준에 도달하고 있습니다.
AI 모델 학습에 사용되는 에너지 소비
생성 AI 모델을 훈련하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이 프로세스에는 처리가 포함됩니다 엄청난 양 데이터를 통해 전문 하드웨어 으로 GPU (그래픽 처리 장치)는 엄청난 양의 전력을 필요로 합니다. 예를 들어, 모델을 훈련하려면 다음과 같은 작업이 필요하다고 추정됩니다. GPT-3 de OpenAI 1000개 이상 소모되었습니다 78,000 kWh로 이는 스페인 가정이 20년 이상 소비한 에너지 양과 동일한 수치입니다.
이러한 에너지 소비는 OpenAI나 Google과 같은 전문 기업에만 영향을 미치는 것이 아니라, 더 많은 기업이 AI 솔루션을 도입함에 따라 그 영향은 배가됩니다. 연구에 따르면 AI는 현재 약 4.3 GW 전 세계 에너지 수요와 유사한 수치 작은 나라들.
에너지 발자국에서 데이터 센터의 역할
롯 데이터 센터 AI 인프라의 중추입니다. 이 공간은 집입니다 서버 AI 시스템이 중단 없이 실행되도록 24시간 내내 운영됩니다. 그러나 이러한 에너지 연속성은 큰 대가를 치러야 합니다. 데이터 센터가 이미 다음과 같은 책임을 맡고 있다고 추정됩니다. 1% 전 세계 탄소 배출량의 상당 부분은 앞으로 몇 년 안에 급격히 증가할 가능성이 있습니다.
이러한 시설에 전력을 공급하기 위해 많은 회사는 여전히 다음과 같은 비재생 에너지원에 의존하고 있습니다. 석탄 과 가스 자연. 이는 다음에 영향을 미칠 뿐만 아니라 지구 온난화하지만 일부 기술 기업들이 공개적으로 선언한 지속 가능성 목표를 후퇴시키기도 합니다.
가장 유망한 해결책은 재생 에너지일까?
AI의 에너지 소비로 인한 환경적 영향을 상쇄하기 위해 여러 회사가 다음과 같은 방법을 사용하고 있습니다. 재생 가능 에너지 원 태양광, 풍력, 수력 발전과 같은 에너지입니다. 예를 들어 Google은 일부 데이터 센터를 운영하는 데 있어 큰 진전을 이루었습니다. 100 % 재생 가능 에너지, 녹색 에너지 구매 계약을 체결하고 지속 가능한 자원 근처에 시설을 건설합니다.
그러나 재생 에너지는 기술적 도전: 날씨에 따라 간헐적으로 공급이 중단될 수 있으므로 데이터 센터를 하루 24시간 운영하는 데 필수적인 지속적인 공급이 부족할 수 있습니다. 이 문제를 완화하기 위해 회사들은 다음에 투자하고 있습니다. 에너지 저장 시스템으로 대용량 배터리하지만 이 전략은 운영 비용을 증가시킵니다.
대안을 찾아서: 핵에너지?
사용 원자력 에너지 데이터 센터에 전력을 공급하는 방법으로서의 활용은 또 다른 새로운 추세이다. 수명주기 동안 탄소 배출 수준이 낮아 깨끗한 에너지원으로 간주되는 핵 에너지는 실행 가능한 해결책이 되고 있습니다. 다음과 같은 회사 메타 그들은 미래의 AI 요구를 충족시키기 위해서는 다음과 같은 에너지가 필요할 수 있다고 밝혔습니다. 두 개의 원자로.
하지만 핵에너지를 둘러싼 논쟁은 아직도 계속되고 있다. 탄소 배출량은 줄지만 다른 문제도 발생합니다. 도전 관리와 같은 방사성 폐기물 과 보안 위험 원자력 발전소와 관련됨.
미래에 대한 예측
더욱 지속 가능한 AI로 가는 길은 쉽지 않을 것이다. 예측에 따르면 AI 관련 에너지 소비는 2020년까지 2020년까지 증가할 것으로 예상된다. 85 및 134 TWh 2027년까지 전 세계적으로. 이 수치가 달성된다면 AI는 글로벌 에너지 공급에 영향을 미칠 뿐만 아니라 국제적인 지속 가능성 목표를 달성하는 것을 어렵게 만들 수도 있습니다.
에너지 수치를 공개하고 기술 회사가 취하는 조치 등 규제를 더욱 엄격하게 하는 것도 이러한 위기를 통제하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 또한, 다음과 같은 이니셔티브가 있습니다. EU 데이터 센터를 위해 탄소 중립 파라 엘 아뇨 2030 더욱 지속 가능한 솔루션을 향한 길을 선도하고 있습니다.
인공지능은 전체 산업을 혁신할 수 있는 잠재력을 지닌 혁신적인 도구임이 입증되었습니다. 그러나 이를 전 세계적 규모로 실행하면서 그 지속 가능성에 대한 근본적인 의문이 제기되었습니다. 재생 에너지를 채택하고, 소비를 규제하고, 혁신적인 솔루션을 찾는 것이 AI가 지구 환경에 해를 끼치지 않도록 하는 데 중요합니다. 오늘날 내리는 결정은 AI가 자원을 보호해야 하는 세상과 공존할 수 있을지 여부에 큰 영향을 미칠 것입니다.