Wpływ Sztucznej Inteligencji na Zrównoważony Rozwój Ekologiczny
Zbliżający się szczyt COP29 w Baku w Azerbejdżanie stawia przed uczestnikami wiele wyzwań związanych z przeciwdziałaniem zmianom klimatycznym. Jednym z kluczowych tematów, które przyciągają uwagę, jest rola sztucznej inteligencji (AI) w budowaniu zrównoważonej przyszłości. Podczas panelu zorganizowanego przez Deloitte, liderzy branży technologicznej i energetycznej omówili, w jaki sposób rozwój AI może być zgodny z celami klimatycznymi, a także jak ograniczyć jej negatywny wpływ na środowisko.
Eksperci z takich organizacji jak Crusoe Energy Systems, EON, Międzynarodowa Agencja Energetyczna (IEA) i NVIDIA rozmawiali o energooszczędności AI, wskazując zarówno na wyzwania, jak i możliwości w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie.
—
Ekologiczny Ślad Sztucznej Inteligencji
Z najnowszego raportu Deloitte zatytułowanego „Powering Artificial Intelligence: A study of AI’s environmental footprint” wynika, że AI ma potencjał, aby odegrać kluczową rolę w transformacji gospodarki na neutralną dla klimatu. Niemniej jednak, raport wskazuje również na rosnące zapotrzebowanie na energię, które wynika z przyspieszonej adopcji tej technologii.
Prognozy Deloitte pokazują, że do 2030 roku centra danych zasilane przez AI mogą konsumować nawet 1 000 terawatogodzin (TWh) energii elektrycznej rocznie, co może wzrosnąć do 2 000 TWh do 2050 roku. Oznacza to, że AI może odpowiadać za około 3% globalnego zużycia energii. Dla porównania, wzrost energii zużywanej na potrzeby aut elektrycznych czy produkcji zielonego wodoru jest znacznie wolniejszy.
Obecnie centra danych pochłaniają około 2% całkowitej globalnej energii elektrycznej, a AI stanowi tylko niewielką część tego zapotrzebowania. Niemniej jednak, eksperci podkreślają konieczność wykorzystywania odnawialnych źródeł energii do zaspokojenia rosnących potrzeb, aby wspierać globalne cele związane z ochroną klimatu.
—
Budowanie Energooszczędnych Rozwiązań od Podstaw
Firma NVIDIA, będąca liderem technologii obliczeniowych, podejmuje kroki w kierunku zrównoważonego rozwoju, promując energooszczędne operacje w centrach danych. Jednym z przykładów jest zastosowanie chłodzenia cieczą w procesorach graficznych (GPU), które pozwala na efektywniejsze chłodzenie systemów niż tradycyjne klimatyzacje.
Josh Parker, dyrektor ds. zrównoważonego rozwoju korporacyjnego w NVIDIA, podkreślił, że technologia chłodzenia bezpośrednio na chipie znacząco obniża zużycie wody i energii w centrach danych. Wraz z tym, jak rośnie skala zastosowania AI, przyszłość centrów danych zależy od projektowania ich pod kątem energooszczędności już na etapie planowania.
„Nasze dane wskazują, że platformy oparte na przyspieszonym przetwarzaniu są 10 razy bardziej efektywne energetycznie w porównaniu do tradycyjnych systemów w centrach danych,” dodał Parker. Podkreślił również, że modernizacja istniejących infrastruktur daje ogromne możliwości redukcji zużycia energii.
—
Zielona Sztuczna Inteligencja – Droga do Zrównoważonego Komputingu
Jednym z głównych tematów raportu Deloitte było pojęcie „Green AI”, które odnosi się do działań mających na celu zmniejszenie wpływu technologii AI na środowisko. Podejście to obejmuje m.in. zakup energii odnawialnej, projektowanie bardziej wydajnych urządzeń czy rozwijanie technologii przyspieszonego przetwarzania.
Przykładem jest tzw. „accelerated computing” – technologia opierająca się na specjalnych procesorach graficznych (GPU), które wykonują zadania szybciej i zużywają mniej energii niż standardowe procesory CPU. Jak tłumaczy Parker, „przyspieszone przetwarzanie to najbardziej energooszczędna platforma, jaką widzieliśmy zarówno dla AI, jak i wielu innych zastosowań obliczeniowych.”
Ostatnie dane pokazują, że efektywność energetyczna tej technologii wzrosła o 100 000 razy w ciągu ostatnich kilku lat, a w samych tylko dwóch ostatnich latach odnotowano 25-krotną poprawę w zakresie efektywności energetycznej dla modeli AI.
—
Redukcja Zużycia Energii w Różnych Branżach
Innowacje technologiczne, takie jak architektury NVIDIA Blackwell czy Hopper, przyniosły znaczące usprawnienia w efektywności energetycznej. Na przykład, NVIDIA Blackwell wykazuje 25-krotnie większą efektywność energetyczną w przypadku dużych modeli językowych, a układ NVIDIA H100 Tensor Core GPU jest aż 20 razy bardziej energooszczędny niż standardowe procesory CPU podczas przetwarzania złożonych zadań.
Co więcej, zastosowanie AI pozwala na zwiększenie efektywności energetycznej w innych sektorach. Przykładem jest firma Murex, która dzięki technologii NVIDIA Grace Hopper Superchip zmniejszyła zużycie energii o czterokrotność, jednocześnie zwiększając wydajność procesów siedmiokrotnie. W przemyśle produkcyjnym z wykorzystaniem cyfrowych bliźniaków firma Wistron osiągnęła oszczędności na poziomie 120 000 kWh energii rocznie i zmniejszyła emisję dwutlenku węgla o 60 000 kg.
—
AI jako Narzędzie Zarządzania Energią
Raport Deloitte podkreśla, że sztuczna inteligencja może odegrać kluczową rolę w optymalizacji wykorzystania zasobów i redukcji emisji, wspierając zarządzanie energią. Połączenie AI z cyfrowymi bliźniakami pozwala na poprawę niezawodności odnawialnych źródeł energii, takich jak farmy wiatrowe czy słoneczne, a także na optymalizację układów fabrycznych, stabilizację sieci energetycznych czy przewidywanie wzorców klimatycznych.
Podczas obrad COP29 szczególną uwagę zwrócono na konieczność zasilania infrastruktury AI energią odnawialną oraz opracowanie etycznych wytycznych dla jej rozwoju. Dzięki innowacjom stawiającym środowisko na pierwszym miejscu, sztuczna inteligencja może stać się narzędziem do budowania bardziej zrównoważonego świata.
