2 godzin temu
Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji przekracza dziś granice czystego oprogramowania.
W świecie, w którym modele generatywne stają się codziennym narzędziem biznesu, a globalne firmy wydają miliardy na infrastrukturę, koszty operacyjne związane z centrami danych rosną szybciej niż kiedyś sądzono.
Od lat centra danych stanowią podstawę cyfrowej gospodarki. Początkowo służyły głównie do przechowywania i obsługi tradycyjnych aplikacji internetowych. Dziś jednak ich rola diametralnie się zmienia. Sztuczna inteligencja, zwłaszcza duże modele językowe i aplikacje generatywne, wymagają olbrzymiej mocy obliczeniowej i stałego zasilania — zarówno w fazie trenowania, jak i w fazie działania, co przekłada się na dramatyczny wzrost zużycia energii.
Według szacunków branżowych, centra danych już pochłaniają znaczącą część krajowego zapotrzebowania energetycznego w niektórych gospodarkach rozwiniętych. W Stanach Zjednoczonych i Europie liczba nowych inwestycji danych wzrosła w ostatnich latach o kilkadziesiąt procent rocznie, a w modelach prognozowanych na kolejne lata tempo to wciąż utrzymuje się na wysokim poziomie.
To z kolei rodzi kilka kluczowych wyzwań:
- infrastrukturalne: budowa i utrzymanie ośrodków serwerowych wiąże się z ogromnymi kosztami inwestycyjnymi,
- energetyczne: centra danych wymagają stabilnych i wydajnych źródeł energii, co w praktyce oznacza presję na sieci elektroenergetyczne i konieczność inwestowania w odnawialne źródła energii,
- ekonomiczne: rosnące rachunki za energię i chłodzenie stają się istotnym czynnikiem kosztotwórczym dla firm technologicznych.
Eksperci zwracają uwagę, iż dziś energia i infrastruktura stają się głównymi ograniczeniami rozwoju AI — podobnie jak kiedyś był to brak szybkich procesorów czy pamięci. W praktyce oznacza to konieczność przemyślenia strategii energetycznych w dużych korporacjach, a także wzrost znaczenia rozwiązań takich jak chłodzenie cieczą, lokalne mikrogridy czy integracja z farmami wiatrowymi i słonecznymi.
„Atomy dla algorytmów”. Administracja Trumpa chce oddać elektrownie jądrowe w ręce AI
To zagadnienie dobrze łączy się z wcześniejszymi analizami publikowanymi w iMagazine, w których wskazywaliśmy, iż energia staje się jednym z najważniejszych czynników rozwoju sztucznej inteligencji — od polityki energetycznej USA po przyszłość miksu energetycznego w gospodarce cyfrowej. Okazuje się, iż cyfrowa transformacja nie jest już tylko procesem technologicznym, ale także energetycznym i infrastrukturalnym.
W perspektywie średnioterminowej wyzwaniem dla branży będzie znalezienie równowagi między popytem na moc obliczeniową a efektywnym wykorzystaniem zasobów — tam, gdzie technologia i infrastruktura muszą iść w parze, by AI mogła się dalej rozwijać bez nadmiernego obciążania sieci energetycznych i środowiska.
Sztuczna inteligencja na węglowej kroplówce. Przyszłość technologii napędza energia z przeszłości
Jeśli artykuł Koszty boomu AI zaczynają obciążać centra danych i infrastrukturę nie wygląda prawidłowo w Twoim czytniku RSS, to zobacz go na iMagazine.
