● news.bsdnet.hu

Képzeljünk el egy autógyárat, amely napi 24 órában működik. A gépek folyamatosan dolgoznak, a szalagok nem állnak meg, az energiafogyasztás állandó. Most képzeljük el ugyanezt, csak autók helyett szövegeket, képeket, videókat és döntéseket gyárt. Valójában ez történik a mesterséges intelligencia mögött álló adatközpontokban. Amikor megkérdezzük a ChatGPT-t, hogy milyen lesz az időjárás, vagy létrehozunk egy MI-generált képet, a kérésünk nem egyetlen számítógépre érkezik. Hatalmas szerverparkok dolgozzák fel, amelyek több tízezer speciális processzorból állnak. Ezek a chipek másodpercenként billiónyi műveletet végeznek el. A Nemzetközi Energiaügynökség becslése szerint a világ adatközpontjainak villamosenergia-fogyasztása 2030-ra elérheti a 945 terawattórát, ami több mint kétszerese a jelenlegi szintnek. A növekedés egyik legfontosabb hajtóereje a mesterséges intelligencia. A szám önmagában nehezen értelmezhető. Egyszerűbben fogalmazva ez nagyjából egy fejlett ipari ország teljes éves villamosenergia-felhasználásának felel meg. A legtöbb ember számára talán a vízfogyasztás a legmeglepőbb. A szerverek működés közben jelentős hőt termelnek. Ha ezt nem vezetik el, a berendezések túlmelegednek és leállnak. Az adatközpontok ezért összetett hűtőrendszereket alkalmaznak, amelyek gyakran vizet használnak a hő elvonására. A víz azonban nem csak közvetlenül jelenik meg a folyamatban. Az adatközpontokat ellátó erőművek is sok vizet használnak villamosenergia-termelés közben. Emiatt az MI vízlábnyoma jóval nagyobb annál, mint amit maguk a szerverparkok közvetlenül elfogyasztanak. Az OECD szerint a mesterséges intelligencia vízfelhasználása egyszerre jelenik meg a szerverek hűtésében és az elektromos energia előállításában. A témával foglalkozó friss ENSZ-jelentés szerint az MI-hez kapcsolódó vízigény 2030-ra akár évi 9,3 billió literre is nőhet, miközben már ma is jelentős terhelést jelent egyes vízhiányos térségekben. Fontos ugyanakkor a kontextus. A szakértők szerint a globális vízfelhasználásban az adatközpontok részesedése továbbra is jóval kisebb, mint például a mezőgazdaságé vagy számos hagyományos iparágé. A problémát elsősorban az okozza, hogy az adatközpontok gyakran koncentráltan jelennek meg egy-egy régióban, ahol a vízkészletek eleve szűkösek. A mesterséges intelligencia működéséhez félvezetőkre, ritkaföldfémekre, rézre és egyéb nyersanyagokra is szükség van. Egy modern MI-adatközpont több ezer nagy teljesítményű gyorsítókártyát tartalmaz, amelyek gyártása önmagában jelentős ipari és környezeti terheléssel jár. Emellett egyre fontosabb tényezővé válik a területigény. Az új adatközpontok sok esetben ipari parkok méretével vetekednek, saját villamosenergia-hálózati csatlakozással, alállomásokkal és hűtési infrastruktúrával. Egyes régiókban már nem a számítógépes kapacitás, hanem a rendelkezésre álló villamosenergia-hálózat jelenti a szűk keresztmetszetet. A rövid válasz az, hogy nem. A hosszabb válasz pedig az, hogy ugyanúgy kell hozzá viszonyulni, mint minden nagy technológiai forradalomhoz. Az autók üzemanyagot fogyasztanak. A gyárak energiát használnak. Az internet pedig adatközpontokat igényel. A mesterséges intelligencia sem kivétel. Ráadásul az MI nemcsak fogyaszt, hanem megtakarításokat is hozhat. Segíthet optimalizálni az energiafelhasználást, csökkenteni az ipari veszteségeket, hatékonyabbá tenni a logisztikát vagy akár a villamosenergia-hálózatok működését. Az IEA szerint a mesterséges intelligencia számos ágazatban hozzájárulhat az energiahatékonyság javításához és a kibocsátások mérsékléséhez. Érdekesnek találta ezt a hírt? Ne maradjon le a legfontosabb járműipari történésekről, iratkozzon fel hírlevelünkre ezen a linken !