A mesterséges intelligencia (AI) fejlődése és terjedése új, eddig nem látott kihívásokat támaszt az energiaellátás terén. Míg a számítási kapacitás növelése régóta központi kérdés a technológiai cégek számára, mára kiderült, hogy az igazi szűk keresztmetszet nem feltétlenül a processzorok vagy chipek mennyisége, hanem az energiaellátás biztosítása. De vajon mennyi áramra van szükség az AI működtetéséhez? Erre még a legnagyobb szakértők sem tudják a választ.
A számítási kapacitás és az energia közötti összefüggés
Az OpenAI vezérigazgatója, Sam Altman és a Microsoft vezetője, Satya Nadella is elismerik, hogy jelenleg nem tudni pontosan, mekkora teljesítményre van szükség az AI rendszerek optimális működtetéséhez. Ez komoly dilemmát okoz olyan szoftverközpontú vállalatoknak, mint az OpenAI és a Microsoft.
A technológiai világ eddig elsősorban a számítási kapacitást tekintette fő akadálynak az AI elterjedésében. Ennek megfelelően a cégek versenyeztek a GPU-k (grafikus feldolgozó egységek) beszerzésében. Azonban kiderült, hogy az energiaellátási kapacitások nem tartanak lépést ezzel a tempóval: Microsoft például túl sok chipet rendelt meg ahhoz képest, hogy mennyi áramot tud biztosítani adatközpontjai számára.
Satya Nadella véleménye: Az energiaellátás jelenti a valódi kihívást
A BG2 podcastban Nadella így fogalmazott: „A kereslet és kínálat ciklusait ebben az esetben nem lehet előre megjósolni. A legnagyobb probléma most nem a számítási kapacitás túltermelése, hanem az energiaellátás és az adatközpontok gyors megépítésének képessége.”
„Ha nem tudjuk időben elkészíteni az adatközpontokat, akkor előfordulhat, hogy rengeteg chip áll készleten, amit nem tudunk használatba venni” – tette hozzá Nadella. Ezzel arra utalt, hogy hiába vannak meg a hardverek, ha nincs elegendő „meleg héj” (warm shell), vagyis olyan épület és infrastruktúra, amelybe be lehet telepíteni ezeket az eszközöket.
Az energiaipar és a technológiai világ találkozása
Ez a helyzet jól mutatja azt a kihívást, amellyel azoknak a vállalatoknak kell szembenézniük, amelyek eddig főként szilíciummal és kóddal dolgoztak – két olyan technológiával, amelyek gyorsan skálázhatók és telepíthetők –, de most hirtelen egy lassabban fejlődő iparágban, az energiatermelésben kell lépést tartaniuk.
Az Egyesült Államokban több mint egy évtizeden át stagnált az elektromosenergia-fogyasztás. Az elmúlt öt évben azonban jelentősen megnőtt az adatközpontok iránti igény, ami meghaladta az energiaszolgáltatók új kapacitásokra vonatkozó terveit. Emiatt egyre gyakoribbak lettek az úgynevezett „behind-the-meter” megoldások: ezeknél az adatközpont közvetlenül kapja az áramot anélkül, hogy a hagyományos hálózaton keresztül érkezne.
Sam Altman aggodalmai és befektetései az energiatermelés jövőjébe
Sam Altman is részt vett ugyanebben a podcastban, ahol kifejtette aggodalmait: „Ha hamarosan elérhetővé válik egy nagyon olcsó energiaforrás tömeges méretekben, akkor sokan nagyon rosszul járhatnak azokkal a szerződésekkel, amelyeket korábban kötöttek.”
Altman szerint ugyanis ha folytatódik az intelligencia egységköltségének drámai csökkenése – ami jelenleg évente körülbelül 40-szeres –, akkor ez komoly infrastruktúraépítési kihívást jelent majd.
Befektetései között szerepelnek nukleáris energiával foglalkozó startupok is: például az Oklo (hasadási technológia), Helion (fúziós technológia), valamint Exowatt nevű napelemes vállalat, amely napenergiát koncentrál és tárol későbbi felhasználásra.
Ezek azonban még nem állnak készen széles körű alkalmazásra. A fosszilis alapú erőművek – például földgázüzemű erőművek – építése évekig tart, ráadásul ma leadott megrendelések csak évtized végére teljesülhetnek.
A napenergia térnyerése és előnyei
Ezért is növekszik gyors ütemben a napenergia használata a techcégek körében. A fotovoltaikus napelemek olcsók, emissziómentesek és gyorsan telepíthetők. Ráadásul technológiailag hasonlítanak a félvezetőkre: mindkettő szilícium alapú moduláris komponensekből áll össze.
- Modularitás: A napelemek könnyen összekapcsolhatók párhuzamosan működő egységekké.
- Gyors telepítés: A napenergia rendszerek építési ideje közel áll egy adatközpont felépítésének idejéhez.
- Kockázatcsökkentés: A fotovoltaikus technológia már jól bevált és kereskedelmi forgalomban elérhető.
Kihívások és bizonytalanságok az energiaigény terén
Bár ezek az előnyök jelentősek, még így is időbe telik mind adatközpontokat, mind napenergia-projekteket felépíteni. Az igény pedig sokkal gyorsabban változhat, mint ahogy ezek megvalósulnak.
Altman elismerte: ha az AI hatékonyabbá válik vagy ha nem nő olyan gyorsan a kereslet, mint várják, előfordulhat, hogy néhány cég felesleges erőművekkel marad majd. Ugyanakkor ő inkább abban hisz, hogy ez kevésbé valószínű.
A Jevons-paradoxon és annak hatása az AI energiafogyasztására
A Jevons-paradoxon szerint egy erőforrás hatékonyabb felhasználása paradox módon növeli annak összfogyasztását.
Altman ezt így magyarázta: „Ha holnap százszorosára csökkenne egy intelligenciaszint egységnyi számítási költsége, akkor ennek használata ennél jóval nagyobb mértékben nőne. Sok olyan alkalmazás jelenne meg hirtelen, amelyek jelenlegi költségekkel gazdaságilag nem lennének életképesek.”
Következtetések: Az AI jövője és energiaigénye
A mesterséges intelligencia fejlődése tehát nem csupán szoftveres vagy hardveres kérdés többé. Az energiaellátási infrastruktúra fejlesztése kulcsfontosságú tényezővé vált annak érdekében, hogy ki lehessen aknázni az AI-ban rejlő potenciált.
A technológiai vállalatoknak új stratégiákat kell kidolgozniuk arra vonatkozóan is, hogyan biztosítsák hosszú távon fenntartható módon ezt az energiát – legyen szó megújuló forrásokról vagy innovatív nukleáris megoldásokról –, miközben alkalmazkodnak egy folyamatosan változó piaci környezethez.