● news.bsdnet.hu

A mesterséges intelligencia kielégíthetetlen energiaigénye miatt a tiszta energiával foglalkozó startupok lesznek a mesterséges intelligencia-boom valódi nyertesei, nem pedig a modellépítők – erre fogad a Meta korábbi műszaki igazgatója.   A Gigascale Capital, a Meta korábbi technológiai igazgatója, Mike Schroepfer vezette kockázati tőkebefektetési cég 250 millió dolláros alapot hozott létre energia-, hálózati infrastruktúra- és kritikus ásványkincsekkel foglalkozó startupokba való befektetésre. A tegnapi a Gigascale második bejelentése, egyben az első, amely intézményi befektetőket is magában foglal. Az alap egy olyan időszakban válik elérhetővé, amikor a kockázatitőke-ipar nagy része a klímatechnológiától a mesterséges intelligencia felé fordul, így Schroepfer befektetése a fizikai környezetbe szándékoltan ellentétes lépés. „Azok a vállalatok, amelyeket támogatunk, azért nyernek, mert olcsóbbak, gyorsabbak és megbízhatóbbak ” – mondta Schroepfer. „Az éghajlatváltozásra gyakorolt ​​hatása a jobban teljesítő rendszerek sikere.” A megfogalmazás figyelemre méltó: a Gigascale a tiszta technológiát nem értékvezérelt befektetési tézisként, hanem a teljesítménybeli előnyök által vezérelt gazdasági elkerülhetetlenségként pozícionálja. A mesterséges intelligencia a katalizátor, nem a versenytárs Az irónia, hogy egy korábbi technológiai vezető klímaalapot hoz létre a mesterséges intelligencia fellendülésének idején, kevésbé ellentmondásos, mint amilyennek látszik. Az amerikai közművek 1400 milliárd dollárt terveznek költeni 2030-ig az AI-adatközpontok villamosenergia-igényének kielégítésére, amely az évtized végére az ország teljes villamosenergia-fogyasztásának 9 százalékát köthetik le, szemben a 2023-as 4 százalékkal. A földgázturbinák – az alapértelmezett tartalék áramforrások – esetében a várólisták a 2030-as évek elejéig nyúlnak. Ez az energiaszűke teremti meg azt a lehetőséget, amelyet a Gigascale megcéloz. Azoknak a vállalatoknak, amelyeknek hatalmas mennyiségű villamos energiára van szükségük (legyen szó akár AI-képzéséről, gyártásról vagy ipari folyamatokról), nem várhatnak arra, hogy a közmű-infrastruktúra utolérje őket. Az adatközpontok energiaproblémájára megoldásokat fejlesztő startupok  már most jelentős tőkét vonzanak, és Schroepfer podcastokban azzal érvelt, hogy „a saját energiatermelés idővel versenyelőnyt jelent majd” az energiaigényes vállalkozások számára. A Gigascale meglévő portfóliója ezt a tézist tükrözi. A Commonwealth Fusion Systems, amely 863 millió dollárt gyűjtött össze olyan befektetőktől, mint az Nvidia, a Google és Bill Gates, kereskedelmi fúziós reaktorokat fejleszt. A Form Energy 100 órás vas-levegő akkumulátorokat épít, amelyeket hálózati méretű tárolásra terveztek. A Heron Power 140 millió dollárt gyűjtött össze hálózati infrastruktúra-technológiára. Ezek nem fogyasztói alkalmazások. Olyan vállalatok, amelyek a digitális gazdaság által megkövetelt fizikai infrastruktúrát építik. Ellenszélben a klímatechnológiákért A 250 millió dolláros gyűjtés jelentős, mivel egy olyan időszakban érkezik, amikor a kockázati tőkebefektetési iparág nagy része elvesztette érdeklődését a „klímatechnológia” címke iránt. Miután 2020 és 2023 között számos, nagy horderejű, klímaközpontú alap indult, a hozamok vegyesek voltak, és számos kiemelkedő klímastartup küzdött. Az európai kockázati tőkebefektetési cégek szélesebb körű megbízásokkal gyűjtenek nagy alapokat, az amerikai befektetők pedig nagyrészt a mesterséges intelligencián alapuló vállalatok felé irányították át a tőkét. Schroepfer a világjárvány alatti klímatechnológia tanulmányozása után indította el a Gigascale vállalkozást. Érvelése szerint az ágazat problémái nem technológiai, hanem kereskedelmi jellegűek: a tiszta technológiáknak olcsóbbaknak és gyorsabbaknak kell lenniük, mint a hagyományos technológiáknak, nem csak környezetbarátabbaknak. A napenergia az ő referenciaesete, egy olyan technológia, amely nem a környezetvédelmi előírások miatt, hanem azért nyert piaci részesedést, mert a világ nagy részén a legolcsóbb áramforrássá vált. Az alap a kritikus ásványkincseket és azt is vizsgálja, amit Schroepfer „fizikai mesterséges intelligenciának” nevez, ami a gyártásban, bányászatban és építőiparban alkalmazott robotikára és automatizálásra utalhat. Az akkumulátoros tárolás és az ásványianyag-ellátási láncok egyre inkább az energetikai átállás szűk keresztmetszeteinek számítanak, és azoknak a startupoknak, amelyek képesek kezelni ezeket a korlátokat, „egyenesebb” az útjuk a bevételszerzéshez, mint azoknak a vállalatoknak, amelyek „csak” újabb napelemet építenek. A Meta-kapcsolat Schroepfer több mint egy évtizedig a Meta műszaki igazgatója volt, mielőtt 2022-ben lemondott. Ott töltött ideje alatt – többek között – felügyelte a vállalat infrastruktúrájának kiépítését, beleértve az adatközpontokat is, amelyek ma már hatalmas mennyiségű áramot fogyasztanak a mesterséges intelligencia-alapú munkaterhelések futtatásához. Ez a tapasztalat közvetlen betekintést nyújtott neki a nagyméretű számítástechnikát érintő energiakorlátokba, ez a megértés pedig megalapozta a Gigascale befektetési tézisét. A Meta maga is a tiszta energia egyik legnagyobb vállalati vásárlójává vált, 2026-ra 125 és 145 milliárd dollár közötti tőkeberuházási előrejelzéssel, amelynek nagy része a mesterséges intelligencia infrastruktúrájára irányul. A mesterséges intelligencia energiaproblémájának megoldására irányuló keresés  az űrbe telepített adatközpontoktól a kis moduláris atomreaktorokig számos ötletet szült, de a kereskedelmileg legmegvalósíthatóbb megoldások valószínűleg az energiatermelés, -tárolás és -elosztás gyakorlati megoldásait fejlesztő startupoktól származnak. A Gigascale 250 millió dolláros terve szerénynek tűnik az energiainfrastruktúra kihívásának mértékéhez képest, de az alap fősodorral ellentétes pozicionálása jól időzítettnek bizonyulhat. Ha a mesterséges intelligencia iparág energiafogyasztása továbbra is gyorsul, és a régi energiainfrastruktúra nem tud lépést tartani vele, a fizikai réteget építő startupok olyan értéket fognak realizálni, amelyet semmilyen szoftveroptimalizálás nem tud pótolni. Forrás: https://thenextweb.com