„A mesterséges intelligencia robbanásszerű növekedése radikálisan átalakítja az adatközpontok amúgy is forrongó piacát, és kérdéseket vet fel azzal kapcsolatban, hogy ezek a telephelyek fenntarthatóan üzemeltethetők-e. Az MI számítások energiaéhsége hátráltatja az adatközpontok környezetbarát működtetésére irányuló erőfeszítéseket, és az áramfelvétel növekedés mellett az adatközpontok és a drága számítógépes berendezések építéséből származó szén-dioxid-kibocsátás is jelentős.
A múltban a vállalatok az internetfelhasználók közelében építettek adatközpontokat, hogy jobban megfeleljenek a fogyasztói igényeknek, például egy műsor streamelésének a Netflixen vagy egy felhőben tárolt videojáték lejátszásának. A mesterséges intelligencia növekedése ugyanígy hatalmas adatközpontokat igényel a nagy nyelvi modellek betanításához, de ezeknél a felhasználók közelsége egyáltalán nem szempont. Ahogy egyre több ilyen startup indul világszerte, új kérdések merülnek fel azzal kapcsolatban, hogy a szerverfarmok fenntartható működés mellett képesek-e kielégíteni a keresletet. A központok építéséből és a drága számítógépes berendezések előállításából származó szén-dioxid-kibocsátás már önmagában is jelentős, és az energiaigényük is jelentősen megnőtt.
Alig egy évtizeddel ezelőtt egy adatközpont átlagosan 10 megawatt energiát igényelt, de ma már a 100 megawatt sem ritka. Az Uptime Institute, egy iparági tanácsadó csoport Észak-Amerikában 10 olyan szupernagy felhőalapú számítási központot azonosított, amelyek átlagos mérete 621 megawatt. A villamosenergia-igény ilyen mértékű növekedése akkor következik be, amikor az Egyesült Államokban az elmúlt fél évszázadban a legmagasabb a termelés, és az elektromos hálózatban egyre kevesebb a tartalék. Az Uptime Institute egy nemrégiben kiadott jelentésében azt jósolta, hogy az ágazat nettó nullás klímacélját – amely a szektor saját magának felállított referenciaértéke – sokkal nehezebb lesz teljesíteni a kereslet ilyen növekedésével párhuzamosan, és a helyzet a jövőben inkább romlani fog.
„Ez nem csak az adatközpontokról szól” – mondta Mark Dyson, egy fenntarthatósággal foglalkozó nonprofit szervezet, az RMI ügyvezető igazgatója. „Az adatközpontok csak egy sokkal nagyobb hullám előszelei: az ipar, a járművek és az épületek villamosítása miatt még sokkal nagyobb terhelésnövekedésre számítunk.” Az adatközpont-ipar az elmúlt években fenntartható megoldásokat fogadott el, és vállalati szinten jelentős befektetőjévé vált a megújuló energiaforrásoknak. A szél- és napenergia-kapacitást bérlő telephelyek 2023 elejére 50 százalékkal ugrottak meg éves szinten, több mint 40 gigawattra, a kapacitás pedig tovább növekszik. A kereslet azonban még mindig meghaladja ezeket a zöld beruházásokat. A nagyobb feldolgozási teljesítmény iránti igény pedig hátráltatja az összekapcsolásért sorban állókat és átmeneti megoldásokat hoz létre.
A teljes erőbedobással működő energiaéhes adatközpontok tovább bonyolítják a helyzetet. Az építés alatt álló adatközpontok, ha elkészülnek, évente annyi energiát használnának majd fel, mint San Francisco metropolisz területe – derült ki a JLL ingatlanszolgáltató cég a héten közzétett jelentéséből. Az idén üzembe helyezett telephelyek többsége már bérbe van adva és a népszerű piacokon legalább két évig nem nyílnak meg jelentős kapacitások. „Annyi gigawattnyi szervert üzembe kell helyezni, amennyit csak lehet, amilyen gyorsan csak lehet. Az emberek ezt bármilyen módon össze fogják rakni.” Ez a hozzáállás gyorsan kiterjesztette a fejlesztéseket a már kialakult első és másodlagos piacokon túlra, például Észak-Virginiába, Dallasba és a Szilícium-völgybe.
A verseny egyre nő az Egyesült Államok azon részein, amelyek olcsó a földterület és rendelkezésre áll energia. Az Amazon például a múlt hónapban jelentette be, hogy 10 milliárd dolláros projektet tervez Mississippiben – ez lesz az állam legnagyobb gazdaságfejlesztési projektje, és adatközpontokat és napenergia-termelő létesítményeket foglal magában. „Bárki, aki bármilyen jelentős áramforrással rendelkezik, mostanra új adatközpont-piaccá vált” – mondta Jim Kerrigan egy iparági tanácsadó cég, az North American Data Centers ügyvezető igazgatója. ”
Forrás:
Nagyon megnehezítette a szerverközpontok zölddé tételét az MI számítások energiaéhsége; SG.hu; 2024. március 3.
Szerkesztői megjegyzés:
A nagy nyelvi modelleknek nemcsak a betanítása igényli rendkívüli mértékben az energiát, hanem a működtetése is:
„A gépi tanulási következtetés az a folyamat, amelynek során az adatpontokat egy gépi tanulási modellbe illesztjük, hogy kiszámítsunk egy kimenetet, például egy numerikus pontszámot. Ezt a folyamatot „a gépi tanulási modell operacionalizálásának” vagy „a gépi tanulási modell termelésbe állításának” is nevezik.” Google
Generative AI’s Hidden Cost: Its Impact on the Environment; Chris Noble; Nasdaq; 2023. június 20.
