ชไนเดอร์ อิเล็คทริคได้เตือนผู้กำหนดนโยบายให้แนะนำการใช้ไฟฟ้าโดยศูนย์ข้อมูล AI อย่างระมัดระวัง และป้องกันไม่ให้เกิดไฟฟ้าล้นมือ
สิ่งนี้เกิดขึ้นเนื่องจากมีรายงานว่าการใช้พลังงานของศูนย์ข้อมูล AI เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากความต้องการบริการ AI ที่เพิ่มสูงขึ้น ทำให้เกิดขอบเขตสำหรับบริษัท AI ในการค้นหาแหล่งพลังงานทางเลือก
ชไนเดอร์ อิเล็คทริคใน รายงาน เสนอสถานการณ์ที่เป็นไปได้สี่สถานการณ์ และเสนอแนะหลักการบางประการที่ควรปฏิบัติตามซึ่งอาจป้องกันไม่ให้ศูนย์ข้อมูล AI “กิน” โครงข่ายไฟฟ้าและทำให้โลกตกอยู่ในความมืดมิด
การศึกษานี้เกิดขึ้นหลังจากการประชุมระดับโลกด้านพลังงานและ AI ของ IEA ที่จัดขึ้นเมื่อเดือนที่แล้ว การศึกษานี้มีชื่อว่า Artificial Intelligence and Electricity: A System Dynamics Approach เป็นการตรวจสอบแนวคิดใหม่ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ AI และผลกระทบต่อการใช้พลังงาน
แม้ว่าจะมีรายงานมากมายเกี่ยวกับ Generative AI และการใช้ไฟฟ้า รายงานของชไนเดอร์ อิเล็คทริคยังเห็นด้วยกับการศึกษาก่อนหน้านี้ว่าโครงสร้างพื้นฐานของศูนย์ข้อมูลที่มีอยู่จำเป็นต้องใช้ไฟฟ้าจำนวนมากในการทำงาน ดังนั้นจึงต้องใช้ทรัพยากรมากขึ้นเพื่อรองรับการนำ AI ที่คาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว
ความต้องการบริการ AI ที่เพิ่มขึ้นที่คาดการณ์ไว้ และการใช้พลังงานที่เพิ่มขึ้นในเวลาต่อมา ยังทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความเครียดที่อาจเกิดขึ้นจากเทคโนโลยีที่จะส่งผลต่อโครงข่ายไฟฟ้า นอกจากนี้ยังมีความกังวลเกี่ยวกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมที่อาจเกิดขึ้นหากความต้องการพลังงานยังคงเพิ่มขึ้นในอัตรานี้
ผู้อำนวยการสถาบันวิจัยความยั่งยืนของชไนเดอร์ อิเล็คทริค Rémi Paccou กล่าวว่าการศึกษานี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสำรวจอนาคตที่อาจเกิดขึ้น และเตรียมผู้มีส่วนได้ส่วนเสียให้พร้อมรับมือกับความท้าทายและโอกาสที่รออยู่ข้างหน้า
“เราหวังว่าสิ่งนี้จะเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการอภิปรายและการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล”
ปาคู.
“เรานำเสนอสิ่งที่เราค้นพบด้วยความเข้าใจว่า AI เป็นสาขาที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว และความรู้ของเราก็มีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง” เขากล่าวเสริม
ชไนเดอร์ อิเล็คทริคจึงคิดสถานการณ์ที่แตกต่างกันสี่สถานการณ์ ได้แก่ AI ที่ยั่งยืน ขีดจำกัดในการเติบโต ความอุดมสมบูรณ์ไร้ขอบเขต และวิกฤตพลังงาน
จากการศึกษาพบว่าทั้งสี่สถานการณ์ที่ชไนเดอร์ อิเล็คทริค ค้นพบ ชี้ไปที่การใช้พลังงานที่เพิ่มขึ้นในช่วงปี 2025 ถึง 2030 เนื่องจากความต้องการยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้มีความแตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัดโดยอิงตามสมมติฐานบางประการที่สนับสนุนแต่ละสถานการณ์
ด้วย AI ที่ยั่งยืน การศึกษาของชไนเดอร์จะพิจารณาผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของการจัดลำดับความสำคัญของประสิทธิภาพในขณะที่การบริโภคเพิ่มขึ้น ในขณะที่ขีดจำกัดในการเติบโตจะพิจารณาเส้นทางที่มีข้อจำกัด ซึ่งการพัฒนา AI ก้าวถึงขีดจำกัดที่เกี่ยวข้องกับมนุษย์ AI ที่ยั่งยืนนำเสนอแนวทางที่มีแนวโน้มมากขึ้น ซึ่งจะเห็นปริมาณการใช้ไฟฟ้าเพิ่มขึ้นจากที่คาดไว้ 100 เทราวัตต์-ชั่วโมง (TWh) ในปี 2568 เป็น 785 TWh ในปี 2578 ตามแบบจำลอง
การอนุมาน AI เจนเนอเรชั่นจะเป็นตัวขับเคลื่อนหลักในการใช้ไฟฟ้าในภาค AI ภายใต้สถานการณ์นี้ตั้งแต่ปี 2570 ถึง 2571 นอกจากนี้ จะมีการเคลื่อนไปสู่โมเดลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและใช้พลังงานน้อยลง
ตามรายงาน “โดดเด่นด้วยความสัมพันธ์ทางชีวภาพระหว่างโครงสร้างพื้นฐาน AI และความต้องการ โดยที่ประสิทธิภาพและการอนุรักษ์ทรัพยากรได้รับการเสริมร่วมกัน”
สถานการณ์อื่นๆ เช่น Abundance Without Boundaries พิจารณาถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการเติบโตที่ไม่มีการควบคุม ในขณะที่วิกฤตพลังงาน มองว่าความต้องการและการผลิตพลังงานที่ไม่สม่ำเสมออาจนำไปสู่การขาดแคลนในวงกว้างได้อย่างไร
ตามรายงาน พลังงาน AI ทั้งหมดจะเพิ่มขึ้นจากพื้นฐาน 100 TWh ในปีนี้ เป็น 510 TWh ภายในปี 2573 แต่ความท้าทาย เช่น การผลิตชิปเฉพาะทางที่ติดขัด และการขาดแคลนข้อมูลสำหรับ LLM ที่ได้รับผลกระทบ
รายงานยังระบุเพิ่มเติมว่าสถานการณ์ Abundance Without Boundaries สะท้อนให้เห็นว่าการพัฒนาอย่างรวดเร็วของ AI อย่างต่อเนื่องจะสร้างความท้าทายในขณะที่บริษัท AI แข่งขันกันไปสู่โครงสร้างพื้นฐานที่ใหญ่กว่าและก้าวหน้ามากขึ้น ซึ่งแซงหน้าความสามารถในการใช้ทรัพยากรอย่างยั่งยืน
สถานการณ์วิกฤตพลังงานมองเห็นการเติบโตอย่างรวดเร็วของ AI ส่งผลให้ความต้องการพลังงานขัดแย้งกับภาคส่วนที่สำคัญอื่นๆ ของเศรษฐกิจ นำไปสู่ความท้าทายในการดำเนินงานสำหรับอุตสาหกรรม dent ที่พึ่งพา AI
ภายใต้สถานการณ์นี้ คาดว่าการใช้พลังงานจะถึงจุดสูงสุดในปี 2572 โดยอยู่ที่ประมาณ 670 TWh ก่อนที่จะลดลงเหลือ 380 TWh ภายในปี 2575 และลดลงอีกครั้งในปี 2568 เหลือ 190 TWh
ตามรายงาน การกำกับดูแลที่ไม่สอดคล้องกันส่งผลให้เกิดนโยบายที่กระจัดกระจาย ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดนโยบายที่กระจัดกระจาย สิ่งเหล่านี้จะส่งผลให้เกิด defi พลังงานในระดับโลกหรือในระดับท้องถิ่น
อย่างไรก็ตาม รายงานของชไนเดอร์เสนอคำแนะนำบางประการเกี่ยวกับ AI ที่ยั่งยืน และประเด็นเหล่านี้มีสามประเด็น ได้แก่ โครงสร้างพื้นฐาน AI การพัฒนา AI การกำกับดูแล มาตรฐาน และการศึกษา
โครงสร้างพื้นฐาน AI ผลักดันว่าศูนย์ข้อมูลยุคถัดไปควรได้รับการปรับให้เหมาะสมด้วยเทคโนโลยีระบายความร้อนล่าสุด การประมวลผลที่มีความหนาแน่นสูง และฮาร์ดแวร์ประหยัดพลังงานสมัยใหม่ เช่น GPU และ TPU
สิ่งนี้ตามมาด้วยรายงานว่าศูนย์ข้อมูล AI ข้อมูลกำลังใช้น้ำปริมาณมากเพื่อระบายความร้อนให้กับเซิร์ฟเวอร์ AI โดยมีรายงานว่าบริษัทเทคโนโลยีเช่น Google, Microsoft และ OpenAI รายงานว่าเห็นการใช้ยูทิลิตี้ที่ศูนย์ข้อมูลเพิ่มขึ้น
คำแนะนำภายใต้การพัฒนา AI แนะนำให้สร้างโมเดลให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นผ่านเทคนิคต่างๆ เช่น การตัดโมเดล การหาปริมาณ และสถาปัตยกรรมน้ำหนักเบา
ภายใต้การกำกับดูแล มาตรฐาน และการศึกษา รายงานแนะนำให้ผู้กำหนดนโยบายพัฒนาและดำเนินการแผนการรับรองสำหรับแนวทางปฏิบัติ AI ที่ยั่งยืน เช่น ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน และผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม กรอบการทำงานที่แข็งแกร่งยังเป็นแนวทางในการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ และจัดการกับการใช้พลังงาน ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และการพิจารณาด้านจริยธรรม
ระบบทีละขั้นตอน ในการเริ่มต้นอาชีพ Web3 ของคุณและเริ่มต้นงาน Crypto ที่มีรายได้สูงใน 90 วัน