chinês inteligência artificial empresa Deepseek A reposição de um novo chatbot de AI que diz ser muito mais barata do que os sistemas operados por gigantes de tecnologia dos EUA como Microsoft e Google e pode tornar a tecnologia com menos energia com fome.
Isso pode ter grandes implicações ambientais e climáticas, como treinamento e execução atuais Os modelos de IA requer grandes quantidades de energia. A suposição de longa data era que a próxima onda de IA exigiria uma expansão maciça de data center para satisfazer a crescente demanda.
Mais de 8.000 data centers de hoje já consomem cerca de 1 a 2% da eletricidade global, de acordo com a Agência Internacional de Energia.
“A IA tem um grande apetite feroz essencialmente, por energia”, disse Paul Deane, professor sênior de futuros de energia limpa no University College Cork, Irlanda.
Quanta energia a IA precisa?
Há muito hype sobre como a IA poderia ser aplicada, desde ajudar a encontrar curas para Câncer para combater as mudanças climáticas. Esse hype também se aplica às futuras projeções de demanda de energia da IA, disse Deane.
Pouco antes de o Deepseek lançar seu AI Chatbot, o presidente dos EUA, Donald Trump, anunciou o “maior projeto de infraestrutura de IA, de longe, na história” com recém -fundada Ai Company Stargate. A empresa disse que bombearia imediatamente US $ 100 bilhões (cerca de 95 bilhões de euros) em instalações como data centers.
“Muitas grandes empresas estão construindo centers de dados muito grandes para executar esses algoritmos de IA muito grandes”, disse Deane.
A empresa de serviços financeiros Goldman Sachs estima que A demanda de energia do data center pode crescer 160% Até 2030, enquanto o uso global de eletricidade poderá subir para cerca de 4% até 2030. Já, pedindo ao Chatgpt da OpenAI que uma pergunta usa quase 10 vezes mais eletricidade do que uma pesquisa no Google.
Os data centers precisam de mais acesso ao poder rapidamente, disse Deane.
“A IA certamente fará parceria muito bem com coisas como Solar e baterias“Disse Deane, e isso potencialmente funcionaria em muitas regiões ao redor do mundo, mas pode levar mais tempo para serem construídos.
O Pequenas empresas de reatores nucleares modulares Como a Microsoft, está investindo para fornecer energia para os data centers estão muito longe da viabilidade comercial, acrescentou. Mas “nos Estados Unidos no momento, há um grande interesse em acoplar a IA com gás barato, que pode ser construído relativamente rapidamente”, disse Deane. Esse é o caso de um dos data centers do Stargate no Texas, de acordo com relatórios da mídia dos EUA.
Mas os combustíveis fósseis em chamas, como o gás, também impulsionam as emissões de gases de efeito estufa, causando aquecimento planetário. As emissões de data center podem dobrar até 2030, de acordo com o Goldman Sachs.
Por que a IA precisa de tanta água?
Muita água é usada para produzir os poderosos microchips necessários para executar os cálculos extremamente rápidos da IA. A fabricação de um chip leva mais de 2.200 galões (8.300 litros) de água. Os chips de IA também emitem mais calor, o que significa que os data centers exigem mais água para manter seus servidores e instalações frios.
O 2023 Estudo “Fazendo a IA com menos sede” Da Universidade da Califórnia, Riverside, encontrou o treinamento de um modelo de grande língua como o Chat GPT-3 da Openai “pode consumir milhões de litros de água”. E executar 10 a 50 consultas pode usar até 500 mililitros, dependendo de onde no mundo está ocorrendo. Portanto, pedir a um modelo de IA para escrever um e -mail de trabalho ou gerar uma foto de um unicórnio em Marte é como despejar meio litro de água.
Se você usar combustível fóssil, usinas nucleares ou hidrelétricas para acionar data centers, “também há uma enorme quantidade de consumo de água”, disse Shaoleei Ren, professor de engenharia elétrica e de computadores da Universidade da Califórnia, Riverside.
Ren, que é co-autor do estudo da UC Riverside, descobriu que até 2027 a IA poderia estar retirando 6,6 bilhões de metros cúbicos de água por ano globalmente. Isso é cerca de seis vezes mais que a Dinamarca.
Em países como a Irlanda que não são água estressadaisso não representa um grande problema – por enquanto.
Mas “se estamos usando quantidades loucas de água no Arizona, na Espanha, ou no Uruguai, isso não é uma boa prática”, disse Ren.
A IA pode executar com menos impacto ambiental?
“Não podemos colocar o gênio de volta na garrafa, mas certamente podemos tentar tornar o gênio melhor, mais limpo e mais eficiente”, disse Paul Deane, da UCC.
Uma das grandes maneiras de reduzir o impacto ambiental do data center é “tornar a energia que eles estão usando mais limpos e mais eficientes”, disse Deane. Isso significaria construir mais renováveis com baterias para acionar data centers ou localizar data centers onde já há solares solares abundantes e vento suprimentos.
Os data centers que treinam os modelos de IA também podem operar em horas de luz do dia apenas para aproveitar a energia do sol, pois esse lado da tecnologia não é sensível ao tempo. Mas quando se trata de pessoas que usam a IA, a energia é necessária o tempo todo. Isso requer grande Baterias de armazenamento para renováveisou menos uso de fontes de energia favoráveis ao clima, como o gás.
O uso de excesso de calor de data centers para aquecimento distrital em comunidades próximas também pode ajudar a usar a energia com mais eficiência em alguns locais, disse Deane.
Que tal reduzir a pegada de água da IA?
Quando se trata de Água, Ren disse que as empresas de IA precisam ser mais transparentes sobre quanto eles estão usando e considere o clima e os recursos ao escolher os locais dos data centers.
“Para aquelas áreas ou regiões propensas à seca, precisamos realmente ter cuidado com a quantidade de pressão da água que estamos colocando nos corpos d’água locais”, disse Ren.
Reutilização e reciclagem de água e a colheita de água da chuva, bem como a implementação de sistemas de resfriamento líquido de circuito fechado também ajudarão a cortar uso da águaele disse.
Como para a energia, o treinamento de IA pode ser agendado para o uso da água pública baixa ou em data centers com melhor eficiência da água. E os usuários de IA conscientes da água poderiam usar a tecnologia durante horas eficientes da água.
O Deepseek pode tornar a IA menos sedenta de energia?
A tecnologia da DeepSeak pode significar que as previsões sobre o uso de recursos em expansão da IA são exageradas e alguns dos data centers planejados podem não ser necessários.
A empresa “usa uma quantidade muito menor de recursos e o desempenho está em pé de igualdade com o mais novo modelo do Openai. Isso é realmente impressionante”, disse Ren.
Deepseek afirma que sua tecnologia é tão eficiente porque eles não tiveram acesso à empresa da empresa Nvidia AI chips e teve que inovar. Se o Deepseek acabar de acordo com o hype, novos data centers construídos no futuro poderão operar com mais eficiência. Algumas consultas podem até ser executadas em smartphones e não precisam de data centers.
Ainda assim, a tecnologia potencialmente mais eficiente pode levar a algo chamado Jevons Paradox, alerta os especialistas. Isso significa que os ganhos de eficiência são consumidos porque resultam em maior demanda, à medida que o custo do uso da tecnologia cai.
“Então, se vamos ver esse crescimento contínuo? Há muito mais incertezas agora”, disse Ren.
Editado por: Anke Rasper
