Wzrost wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) wiąże się z rosnącym zapotrzebowaniem na energię, co nieuchronnie wpływa na środowisko. Najnowsze badania pokazują, że intensyfikacja generowania danych i uruchamiania złożonych modeli AI, szczególnie w centrach danych, prowadzi do wzrostu emisji gazów cieplarnianych (GHG) oraz zużycia energii. Problem ten staje się kluczowy w kontekście dążenia gigantów technologicznych do zrównoważonego rozwoju.
Raport GlobalData “Decarbonizing AI Framework” wskazuje, że kluczowe w walce ze wzrastającym śladem węglowym jest przejście na energię odnawialną oraz innowacje w zarządzaniu centrami danych. W szczególności, lokalizowanie centrów danych w chłodniejszych rejonach lub obszarach z dostępem do zielonej energii, a także stosowanie zaawansowanych systemów chłodzenia cieczą, staje się niezbędne, by obniżyć zużycie energii.
Chociaż zmiany w zakresie infrastruktury są ważne, to kluczowe postępy dotyczą również samej technologii AI. Optymalizacja procesów szkoleniowych i wnioskowania oraz innowacje w produkcji chipów i projektowaniu modeli sztucznej inteligencji mogą znacząco poprawić efektywność energetyczną. Zastosowanie małych, branżowych modeli językowych oraz technik takich jak uczenie się wzmacniające prowadzi do zmniejszenia zużycia energii, co ma kluczowe znaczenie dla przyszłości tej technologii.
Wnioski z raportu pokazują, że branża IT staje przed koniecznością zrównoważenia innowacji z odpowiedzialnością ekologiczną. Przyspieszone tempo adaptacji AI nie może ignorować jego długoterminowego wpływu na środowisko, a implementacja strategii dekarbonizacyjnych powinna stać się priorytetem, aby uniknąć poważnych konsekwencji ekologicznych.
