ما هي كمية الكهرباء التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي؟

لا يوجد إجمالي عالمي موثوق للكهرباء التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي وحده. يعمل الذكاء الاصطناعي داخل مراكز البيانات جنبًا إلى جنب مع التخزين السحابي والفيديو والبرامج التقليدية وأعباء العمل الأخرى، ونادرًا ما ينشر المشغلون تفاصيل كافية لفصلها. لذا فإن أفضل إجابة صادقة تبدأ بمستوى أعلى.

وتقدر وكالة الطاقة الدولية أن جميع مراكز البيانات المستخدمة حوالي 415 تيراواط/ساعة من الكهرباء عام 2024حوالي 1.5% من الاستهلاك العالمي للكهرباء. وتتوقع حالتها الأساسية حوالي 945 تيراواط ساعة في عام 2030 وتحدد الذكاء الاصطناعي باعتباره المحرك الأكثر أهمية لهذه الزيادة، إلى جانب النمو في الخدمات الرقمية الأخرى. هذه هي أرقام مركز البيانات النموذجية، وليست قراءة لـ "كهرباء الذكاء الاصطناعي".

بالنسبة لرسالة نصية عادية واحدة، فإن التقديرات العامة الأخيرة أقل بكثير - عمومًا جزء من واط ساعة - ولكن اختيار النموذج والسياق وطول الناتج يمكن أن يغير النتيجة بشكل كبير.

لماذا رقم الذكاء الاصطناعي العالمي مفقود

يرى عداد الكهرباء في مركز البيانات الخوادم والشبكات والتخزين والتبريد وتحويل الطاقة. ولا يُطلق على كل إلكترون اسم "استدلال الذكاء الاصطناعي" أو "نموذج التدريب" أو "البريد الإلكتروني". يمكن لمزود الخدمة تخصيص الطاقة داخليًا، لكن التقارير العامة عادةً ما تجمع بين الخدمات أو تبلغ عن الإجماليات على مستوى الشركة.

حتى فئة الذكاء الاصطناعي زلقة. يعد نموذج التوصية ونموذج الطقس ومولد الصور وروبوت الدردشة طويل الأمد من أعباء العمل المختلفة. يشارك البعض المسرعات مع عملاء آخرين. يستخدم البعض الآخر مجموعات مخصصة. قد يستهلك الخادم أيضًا الطاقة أثناء انتظار العمل، والتي يجب تخصيصها بطريقة ما إذا كان الهدف هو رقم لكل مهمة.

ولهذا السبب فإن إجمالي الذكاء الاصطناعي العالمي الدقيق يجب أن يثير أسئلة حول الحدود والطريقة. قد يكون سيناريو أو تقديرًا للقدرة أو مجموعة فرعية من الأجهزة بدلاً من الاستهلاك المُقاس بشكل مباشر.

إن تقدير وكالة الطاقة الدولية البالغ 415 تيراواط في الساعة يعطي نطاقًا واسعًا دون التظاهر بأن كل مهمة في مركز البيانات هي الذكاء الاصطناعي. كما يوضح أيضًا لماذا يمكن لنسبة عالمية صغيرة أن تتعايش مع ضغوط محلية خطيرة. وتتجمع المرافق الكبيرة في مناطق معينة وتتصل بشبكات محددة، وبالتالي فإن تأثيرها لا ينتشر بالتساوي في جميع أنحاء العالم.

بالنسبة للولايات المتحدة، مختبر لورانس بيركلي الوطني تقرير الطاقة لمراكز البيانات لعام 2024 نماذج الاستخدام التاريخي ومجموعة من السيناريوهات حتى عام 2028. استخدام النطاق مهم: يعتمد الطلب المستقبلي على شحنات التسريع والاستخدام وتحسينات الكفاءة ومدى سرعة استكمال المواقع الجديدة.

وبالمثل، ينشر معهد بحوث البترول سيناريوهات بدلاً من مستقبل محدد. لها تعزيز تحليل الاستخبارات ويتوقع انتشارا واسعا في استخدام الكهرباء في مراكز البيانات الأمريكية بحلول عام 2030. وتختلف التوقعات بسبب اختلاف مدخلاتها وتواريخها النهائية، وليس بالضرورة لأن أحد الجانبين قد عثر على عداد مخفي.

الرسالة ليست وحدة ثابتة

على المستوى الفردي، يصبح السؤال أكثر واقعية ولكنه لا يزال بحاجة إلى سياق. يمكن أن تكون رسالة الذكاء الاصطناعي عبارة عن إعادة كتابة من عشر كلمات أو طلب يعالج مستندًا كبيرًا ويبحث في الويب وينتج عدة آلاف من الكلمات. كل منها ينطوي على كمية مختلفة من الحساب.

تمت مناقشة التقديرات الأخيرة في كم من الطاقة أ ChatGPT استخدامات الاستعلام إجراء تبادل نصي نموذجي حول جزء من واط/ساعة. يمكن أن تكون المدخلات الطويلة والتفكير الموسع واستدعاءات الأدوات المتعددة وإنشاء الصور أو الفيديو أكثر تطلبًا بكثير. تتغير تكلفة الطاقة أيضًا مع النموذج والأجهزة والدفعات والنفقات العامة لمركز البيانات.

هذا الاختلاف هو السبب في أن ضرب رقم "لكل استعلام" شائع في كل استخدامات الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى إنتاج إجمالي هش. يمكن لمزيج الرسائل المفترض أن يهيمن على الإجابة.

التدريب والاستدلال على حد سواء العد

التدريب هو الوظيفة المركزة التي تقوم بإنشاء النموذج أو تحديثه بشكل كبير. الاستدلال هو العمل المتكرر الذي يتم إجراؤه عندما يستخدمه الأشخاص. يمكن أن يستهلك التدريب كمية كبيرة خلال فترة زمنية محدودة؛ فالاستدلال يبدأ بعد ذلك وينمو مع كل طلب.

أيهما أكبر على مدى عمر النموذج لا يمكن الإجابة عليه دون معرفة عدد مرات استخدام النموذج. يمكن للخدمة المنتشرة على نطاق واسع أن تتراكم طلبًا هائلاً على الاستدلال. قد يظل النموذج الذي تم تدريبه ثم نادرًا ما يستخدم تدريبًا ثقيلًا. يتطلب تخصيص طاقة التدريب لكل رسالة أيضًا تخمين الاستخدام مدى الحياة للنموذج.

يتم استكشاف التمييز بشكل أكبر في تدريب الذكاء الاصطناعي مقابل انبعاثات الاستدلال. بالنسبة لتخطيط الكهرباء، يساهم كلا العملين في زيادة الطلب على المنشأة. بالنسبة لاستلام كل رسالة، عادة ما يكون الاستدلال التشغيلي هو الحد الأكثر قابلية للدفاع عنه لأنه يتعلق بالعمل المطلوب للتو.

الكفاءة لا تضمن مجاميع أقل

يمكن للأجهزة والبرامج توفير المزيد من عمل الذكاء الاصطناعي لكل واط. يمكن للنماذج الأصغر أن تقلل من العمليات الحسابية، ويمكن أن يؤدي القياس الكمي إلى تقليل الذاكرة والمتطلبات الحسابية، ويمكن أن يؤدي الاستخدام الأعلى إلى توزيع الحمل الزائد للخادم عبر المزيد من الطلبات. وتتضمن وكالة الطاقة الدولية سيناريو عالي الكفاءة على وجه التحديد لأن هذه التغييرات قد تؤدي إلى خفض الطلب المستقبلي بشكل ملموس نسبة إلى حالتها الأساسية.

لكن الكفاءة لكل مهمة وإجمالي استخدام الكهرباء هما سؤالان منفصلان. إذا أصبح الذكاء الاصطناعي أرخص وتم استخدامه في المزيد من المنتجات، فمن الممكن أن ينمو عدد المهام وتعقيدها بشكل أسرع من انخفاض الطاقة لكل مهمة. يمكن للإمكانيات الجديدة أيضًا إنشاء أعباء عمل - مثل الوكلاء الدائمين أو الفيديو الذي تم إنشاؤه - والتي لم تكن شائعة من قبل.

هذا هو الجواب المركزي ل لماذا يستخدم الذكاء الاصطناعي الكثير من الطاقة؟: أصبحت العمليات الحسابية المطلوبة أكثر كفاءة وأكثر استخدامًا على نطاق واسع.

كيفية قراءة مطالبة الكهرباء بالذكاء الاصطناعي

اسأل أولاً عما إذا كانت المطالبة تغطي الذكاء الاصطناعي أو الخوادم السريعة أو جميع مراكز البيانات. ثم تحقق مما إذا كان يتم قياس الاستهلاك أو الطاقة المقدرة أو القدرة المتوقعة. ابحث عن السنة والجغرافيا وافتراض الاستخدام وما إذا كان يتم تضمين التبريد وتحويل الطاقة. وأخيرا، يجب فصل الكهرباء عن الكربون: فنفس الواط/ساعة يمكن أن يكون لها انبعاثات مختلفة اعتمادا على مكان وزمان توليدها.

Treechat لقد كان استلام رسالة ’s أضيق بشكل متعمد من التوقعات العالمية. يقوم بتقدير الطاقة التشغيلية من النموذج واستخدام الرمز المميز، ويضيف النفقات العامة المحددة لمركز البيانات ويحولها باستخدام افتراض الشبكة المكشوف عنه. إنها ليست قراءة عداد الطاقة أو ادعاء حول دورة الحياة بأكملها. المدخلات والحدود الحالية موجودة على موقعنا صفحة المنهجية.

إذًا ما هي كمية الكهرباء التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي؟ يكفي أن يكون محركًا ماديًا لنمو مراكز البيانات، لكنه ليس كافيًا لدعم الأدلة العامة بشكل إجمالي محدد للذكاء الاصطناعي فقط. استخدم النطاقات على مستوى النظام لأسئلة الشبكة والتقديرات على مستوى المهمة للاختيارات الفردية، ولا تخلط بين الاثنين.