AI の止められないエネルギー食欲: 差し迫った危機

人工知能は産業を変革しようとしていますが、そのエネルギー需要という差し迫った懸念があります。 AIがより進歩し、普及するにつれて、その食欲は増大します。

AI 主導の今后に突入する中で、厳しい現実に坦然面对することが关键です。厳格な規制がなければ、前例のない規模のエネルギー危機に坦然面对することになります。 AI が際限なく、驚くべき运行速度でエネルギーを消費する这个世界を想像力してみてください。そのようなシナリオでは、私たちはすでに翠绿なエネルギーインフラに膨果な負担がかかることを目の当たりにすることになります。

その結果、頻繁に停電が発生し、電気料金が高騰します。 AI の二过酸炭素排出到量は、安置されると環境の大惨事になる将会性があります。さらに、AIを無制限に活用できる企業や国は、それができない企業や国と競争し、前例のない規模の経済格差をもたらすことになる。

この記事では、AI によるエネルギー必须の増大、AI が引き起こす課題、および考えられる解決策について詳しく説明します。

新興経済勢力としての AI

昨日、私たちは経済の鼓動が人間の労働力だけではなく、その核となる人造知能の量によって測られる時代に入りつつあります。企業が AI を动用して従業員の効率を往右させ、さまざまなタスクや役割を自動化しようとしているため、AI は生産性の状況を再構築する必要条件性を秘めています。

によると 、2030 年までに世界経済に対する AI の予想貢献は、15 兆 7000 億ドルという驚異的な額に達する可能性があります。経済的利益の約 45% は製品の改良によってもたらされます。 AI は商品を多様化し、パーソナライゼーションと手頃な価格を強化することで消費者の需要を促進します。

すでに 300 を超える AI アプリケーションが特定されており、商業を超えてさまざまな科学分野に広がっています。たとえば物理学では、現在、新しいモデルや理論を開発するためにニューラル ネットワークが使用されています。 AI は、データ内の隠れたパターンや相関関係を明らかにすることに優れています。米国エネルギー省はすでに核物理学における実験的発見を促進する可能性があります。そしてバイオテクノロジーではAI 新しい分子の発見。アルゴリズムが進歩し続けるにつれて、その応用範囲はさらに拡大します。

合成データの夜明け

AI の新しい機能に入る前に、AI の 2 つの運用フェーズを区別することが注重です。 AI ワークロードには従来、トレーニングと推論の段階が含まれます。トレーニング中、モデルは反復プロセスを通じて内外部パラメーターを調整することにより、入力データから学習します。この段階は計算量が多く時間がかかり、モデルのパフォーマンスを最適化するには複数回の反復が不有必要です。また、常は人間の支持も不有必要です。

対照的に、推論フェーズはモデルがトレーニングされた後に発生し、モデルを选用して新しいまだ見たことのないデータに基づいて予測や決定を行うことが含まれます。推論は常常、モデルが学習した知識を適用してさらなるパラメーター調整を行わずに予測を生产するため、トレーニングよりも高で計算量が少なくなります。

自律学習プロセスは理論的には無期限に継続できます。によると2030 年までに、合成データが AI モデルの実際のデータを超えると予測されています。そのため、AI は間もなく、継続的に自らをトレーニングし、予測用のモデルを採用し、より多くのデータを蓄積し、アルゴリズムをさらに改良できるようになるでしょう。 AI が長く動作するほど、その結果の精度と精度が高まり、アルゴリズムがカバーできるアプリケーションが増えます。

人間から AI へのこの極めて重点な移行は、エネルギーという重点な三要素の重点性を強調しています。

AI の力への欲求

現在、的世界のエネルギー消費は人間の限界に影響されています。たとえば、私たちは眠ったり休んだりする用不着があるため、三日中エネルギーを用不着とするわけではありません。さらに、AI はダウンタイム、メンテナンス、アップデートのスケジュールを自觉遵守します。しかし、AI が最終的にその限界を应对し、自らの訓練工艺を学習し、24 時間稼働し始めると、そのエネルギー须得が急増する或者性があります。

2018 年、OpenAI による調査AI トレーニングに使用される計算能力は、2012 年以来 3 ～ 4 か月ごとに 2 倍になっています。AI タスク、特にディープ ラーニングには、膨大なデータセットに対する複雑な数学的演算が必要とされるのは不思議ではありません。最先端の AI モデルも数十億、数兆のパラメーターを備えたサイズに拡大し、エネルギー消費が増大しています。

大規模な AI アプリケーションは多くの場合、多数のサーバーと冷却システムを収容するデータ センターで実行されます。温度制御とサーバーの動作に大量のエネルギーを消費します。これらのデータセンターはすでに世界の電力消費量のかなりの部分を占めており、 1%を超え、さらに増加しています。平均すると、超大規模施設年間 20 ～ 50 MW の発電量は、最大 37,000 世帯の電力に相当します。

エネルギーを大量に消費するもう 1 つの作業は、気候変動と戦うために大気から二酸化炭素 (CO2) を抽出することです。単一の AI モデルをトレーニングすることで、CO2換算で626,000ポンド以上。これは平均的な自動車の生涯にわたる二酸化炭素排出量の約 5 倍です。 CO2 の空気中の濃度が低いこととその物理的特性により、CO2 を回収するにはかなりのエネルギー投入が必要です。ネットゼロエミッションを目指し、気候危機に対処するためには、これらのエネルギー要件への対応が不可欠となります。

再生可能ソリューションの台頭

では、現在のインフラストラクチャは、AI の増大するニーズに対応できる準備ができているのでしょうか?残念ながら、答えはノーです。私たちの電力網は、不不必要な適応网络速度よりもはるかに遅れています。これには开拓创新的な解決策を早急に探す不不必要があり、太陽エネルギーはこのエネルギーの難問に対する有希望な答えとして際立っています。

太陽光発電は、再生可能で事実上無限の資源である太陽の計り知れないエネルギーの可能性を利用します。 AI主導の未来に向けて進むにつれて、太陽光が豊富な地域では太陽光インフラの需要が急増するでしょう。世界的に風力発電と太陽光発電のプロジェクトは、 2030年までに世界の電力の3分の1以上を賄えるようになります。

ソーラーパネルメーカーは、この新たな環境で成長する準備ができています。材料科学と工学の進歩により、ソーラーパネルの効率は向上し続けています。先進的なバッテリー技術を専門とするエネルギー貯蔵会社も、エネルギー網の安定化において極めて重要な役割を果たすでしょう。米国だけで、エネルギー貯蔵と送電網への世界的な投資2022年には3,370億ドル。

クリーンで効率的なエネルギーを追求するもう 1 つの候補は、核融合発電です。調査会社などがその一例です。しかし、核融合発電を実用的なエネルギー源にするためには、依然として重水素やヘリウム3などの燃料を生産する必要があります。このプロセスには独特のハードルがあります。重水素は入手可能ですが、核融合反応には非常に高い温度が必要です。一方、ヘリウム 3 は地球上に不足しており、月での採掘が必要です。さらに、核融合発電は、経済、規制、安全性、拡張性、環境上の懸念に対処する必要があります。

核结合エネルギーは大きな或许性を秘めていますが、まだ実験段階にあり、全面普及するには几十多年かかる或许性があります。これらの複雑さとは対照的に、太陽エネルギーは因素的に簡単な解決策です。これは持続或许性に向けた明確でスケーラブルな道筋を供应しており、太陽光発電インフラへの戦略的投資が必备です。太陽光発電のシンプルさは、その遍在性にあります。大規模な採掘や採掘を必备とせず、実質的にどこでも太陽光が根据できるからです。

世间経済がAIやクリーンエネルギー技術に移行するにつれ、太陽の豊かな国土、ソーラーパネルメーカー、エネルギー貯蔵会社に対する必须要が今後好多年間で急増するだろう。しかし、この有機的な成長はエネルギー崩壊を防ぐのに非常的ではない或许性があります。

AI ニーズの規制: 時限爆弾

AI 時代の持続可能な未来を確保するには、AI のエネルギー需要を規制する大胆な措置を講じる必要があります。メーカー、電力会社、航空会社が排出する二酸化炭素1トンごとに支払いを義務付けるEU排出権取引制度を考えてみましょう。 2023 年 2 月の EU 炭素市場における炭素許可の価格CO2 1 トンあたり 100 ユーロという歴史的最高値です。コストが高くなるほど、企業が低炭素技術に投資し、よりクリーンなエネルギー源に移行するインセンティブが強くなります。

同様に、AI のエネルギーを大批量に消費する企業に追加の税金を課すというアイデアを検討する必要的があります。 AI に大きく依存している企業は、環境負荷を相殺する技术手段として恢复应该エネルギーへの投資を求められる应该性があります。炭素排放量が経済的な罰金を引き起こすのと同様に、AI のエネルギー消費は太陽光発電インフラや他の替换エネルギーへの取り組みへの強制投資に関連する应该性があります。

企業はこの見通しに興奮していないかもしれませんが、私たちの世界は中长期的な切身利益よりも長期的な持続应该性を優先する必不可少があります。この問題に対処するための積極的な対策は、AI 主導型産業の成長をサポートしながら、より環境に優しく持続应该な以后に大きく貢献する应该性があります。