AI będzie wszędzie. Dobra wiadomość jest taka, że nie musi zużywać proporcjonalnie więcej energii
Sztuczna inteligencja staje się jednym z głównych motorów transformacji gospodarki, napędzając innowacje w przemyśle, energetyce, ochronie zdrowia czy administracji.
Wraz z rosnącą skalą wykorzystania AI np. poprzez planowane gigafabryki, rośnie jednak zapotrzebowanie na moc obliczeniową, a tym samym na energię potrzebną do działania centrów danych. Coraz częściej pytanie nie brzmi już, czy AI będzie się rozwijać, ale jak ograniczyć środowiskowe koszty tego rozwoju.
Według prognoz firmy AMD podstawą będzie skokowy wzrost efektywności infrastruktury wykorzystywanej do trenowania i uruchamiania modeli AI. AMD, jeden z kluczowych dostawców technologii dla nowoczesnych centrów danych, superkomputerów i systemów AI, wskazuje, że przyszłość sztucznej inteligencji będzie zależeć nie tylko od rozwoju modeli, ale także od efektywności infrastruktury, na której są uruchamiane. Firma szacuje, że do 2030 r. ta sama praca obliczeniowa AI będzie mogła być wykonywana przy nawet 20-krotnie niższym zużyciu energii oraz 28-krotnie niższej intensywności emisji CO₂ w porównaniu z 2024 r. Przełoży się to również na znacznie bardziej efektywne wykorzystanie przestrzeni: według AMD jeden zintegrowany system AI w 2030 r. będzie mógł zapewnić moc obliczeniową porównywalną z nawet 570 systemami z 2024 r., ograniczając zapotrzebowanie nie tylko na energię, ale także na infrastrukturę fizyczną.
To szczególnie istotne w kontekście Polski, która równolegle realizuje dwa strategiczne procesy: transformację cyfrową i energetyczną. Sztuczna inteligencja ma wspierać rozwój gospodarki, zwiększać produktywność przedsiębiorstw i pomagać w zarządzaniu coraz bardziej złożonymi systemami, w tym sieciami energetycznymi. Jednocześnie rosnące zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe wymaga rozwiązań, które pozwolą ograniczać zużycie energii i emisje związane z funkcjonowaniem infrastruktury cyfrowej.
W ocenie AMD przyszłość AI będzie zależeć nie tylko od coraz bardziej zaawansowanych modeli, ale również od efektywności całego ekosystemu technologicznego: sprzętu oraz oprogramowania. To właśnie postęp w tym obszarze może zadecydować o tym, czy szybki rozwój sztucznej inteligencji będzie możliwy do pogodzenia z długoterminowymi celami zrównoważonego rozwoju w regionie.
foto, źródło. AMD
