La llamada inteligencia synthetic (AI) está de moda en este momento entre su abuela preguntando a ChatGPT cómo codificar en Python o influencers que hacen movies sin tener que contratar extras, pero una preocupación creciente es de dónde vendrá el poder para los centros de datos. El Equipo de Revisión de Tecnología del MIT hizo una profundidad sobre cuál es la situación precise y si Ai nos va a matar a todos (con emisiones de carbono).
Probablemente de mayor interés para ti, querido hacker, es Cómo se les ocurrió sus números. Sin métodos acordados y diferentes compañías que realizan diferentes tipos de procesamiento, hubo una serie de supuestos horneados en sus estimaciones. Dada la falta de información para los modelos de código cerrado, los modelos de código abierto se utilizaron como punto de referencia para el uso de energía y extrapolados para la industria en su conjunto. Como period de esperar, los modelos más grandes tienen una huella de uso de energía más grande.
Si bien el uso de energía del centro de datos se mantuvo aproximadamente igual de 2005 a 2017, ya que los aumentos en la eficiencia compensaron el aumento de los servicios en línea, los centros de datos duplicaron su consumo de energía para 2023 de esos números anteriores. La potencia que se encuentra en esos centros de datos es 48% más intensivo en carbono que el promedio de los EE. UU., Y se espera que aumente a medida que los nuevos centros de datos impulsen el aumento del uso de combustibles fósiles, como Meta en Louisiana o el Centro de datos X que se encuentra que están utilizando generadores de metano en violación de la Ley de Aire Limpio.
Know-how Evaluation encontró que “los investigadores estiman que si los centros de datos reducen su uso de electricidad en aproximadamente la mitad durante unas pocas horas durante el año, permitirá a los servicios públicos manejar unos 76 gigavatios adicionales de nueva demanda”. Esto significaría reasignar solicitudes a los servidores en otras regiones geográficas o simplemente desacelerar las respuestas durante las 80-90 horas al año cuando la cuadrícula está en sus cargas más altas.
Si está interesado en dónde están muchos de los centros de datos con sede en EE. UU., Consulte este mapa de NREL. ¿Todavía no está seguro de cómo funcionan estos LLM? Aquí hay un explicador para ti.
