Tekoälyn kehitys on ollut viime vuodet räjähdysmäistä. Esimerkiksi generatiivinen tekoäly saavutti sata miljoonaa käyttäjää vain kahdessa kuukaudessa – sama määrä vei aikanaan World Wide Webiltä seitsemän vuotta. Tämä nopea kasvu tarjoaa valtavia mahdollisuuksia, mutta samalla se asettaa haasteita energiankäytön suhteen. Tekoälyresurssien puuttuminen voi olla jatkossa kriittistä yhteiskunnan kilpailukuvyn näkökulmasta pitkällä aikavälillä sen käytön laajentuessa useisiin toimintoihin.
Tekoälyn markkina-arvon on ennustettu kasvavan yli 1 500 miljardiin euroon jo vuoteen 2032 mennessä. Tekoäly osallistuu moneen, se tuo lisäresursseja yritysten kilpailukyvyn vahvistamiseen, terveydenhuollon kehittämiseen ja luo uusia mahdollisuuksia yleisen elämänlaadun parantamiseen.
Tekoälyn ja energian suhde on kaksisuuntainen: toisaalta tekoäly kuluttaa energiaa, toisaalta se voi auttaa optimoimaan energiankäyttöä. Tekoälyllä voidaan esimerkiksi parantaa rakennusten energiatehokkuutta, mikä johtaa merkittäviin säästöihin. Samalla tekoälyn kehittäminen ja käyttö lisäävät datakeskusten energiantarvetta, mikä edellyttää uusia ratkaisuja energianhallinnassa.
Datakeskukset ovat tekoälyn selkäranka, ja niiden energiantarve kasvaa jatkuvasti. Yksi suurimmista haasteista on tekoälyyn erikoistuneiden datakeskusten korkea tehotiheys, joka vaatii uusia ratkaisuja jäähdytykseen ja energianjakeluun.
Kestävyys, kriisi, rajattomuus vaiko kasvu
Olemme Schneider Electricilla mallintaneet tekoälyn sähkönkulutusta neljän eri skenaarion mukaan.
Kestävä tekoäly (Sustainable AI) kuvaa tilannetta, jossa tekoälyn kehitys onnistutaan tasapainottamaan kestävyyden kanssa. Käytämme uusiutuvia energianlähteitä ja rakennamme tehokasta infrastruktuuria, jotta tekoälyn kasvu ei aiheuta liiallista rasitusta sähköverkoille. Tähän päästäksemme on teollisuuden ja poliittisten päättäjien tehtävä tiivistä yhteistyötä.
Resurssien rajallisuus voi jarruttaa tekoälyn käyttöönottoa. Kasvun rajat (Limits to Growth) on yksi skenaariomalli, jossa energiaa ei ole saatavissa tekoälyn luoman kysynnän mukaisesti ja tällöin kasvavat energiakustannukset johtavat hitaampaan kehitykseen ja sitä kautta innovaatioiden heikompaan hyödyntämiseen.
Kolmas skenaario on Rajattoman runsauden (Abundance without Boudaries) malli, jossa tekoälyn kasvulle ei synny energiankäytöstä minkäänlaisia rajoituksia. Energiankäyttö kasvaa nopeasti ja odotettavissa on merkittäviä ympäristövaikutuksia ja jopa energiakriisi, mikäli uusiutuvia energianlähteitä ei oteta riittävästi käyttöön.
Neljäs skenaario kuvaa syntynyttä Energiakriisin (AI Energy Crisis) vaihetta, jossa tekoälyn energiantarve ylittää energiantuotannon kapasiteetin, mikä johtaa globaaleihin energiakriiseihin ja resurssipulaan. Tämä skenaario korostaa tarvetta nopeisiin ratkaisuihin energiatehokkuuden parantamiseksi.
Onko tekoäly se hyvänmakuinen lääke?
Tekoälyn energiankulutuksen skenaariot luovat vaihtoehtoisia kuvia tulevaisuuden haasteista ja mahdollisuuksista. Joka tapauksessa tekoäly kuluttaa massiivisia määriä energiaa, mutta jos otamme tekoälystä myös kaiken hyödyn irti muun muassa rakennusten energiankäytössä, teollisuudessa ja jopa sähköverkoissa, on tekoälyn potentiaali kestävien ratkaisujen edistämisessä yhtä lailla massiivista mittaluokkaa.
Schneider Electric on kehittänyt uusia ratkaisuja tekoälydatakeskusten tarpeisiin, kuten nestejäähdytystä tukevia infrastruktuureja sekä modulaarisia reunalaskentaan sopivia datakeskuksia. Näillä ratkaisuilla pyrimme erottamaan tekoälyn kasvun energiankulutuksesta, jotta voimme kasvattaa datakeskusten kapasiteettia ilman, että energiankulutus kasvaa räjähdysmäisesti.
Muistatteko vanhan sanonnan: äly, älä jätä. Ei se saa jäädä jälkeen myöskään tekoälyratkaisuissa.
Blogin on kirjoittanut Toni Kylkisalo, Sales Director, Data Centers.
Ota yhteyttä: toni.kylkisalo@se.com
Lisää kommentti