Potražnja podatkovnih centara umjetne inteligencije za energijom učetverostručit će se do 2030. godine

Globalna navala na tehnologiju umjetne inteligencije zahtijevat će gotovo isto toliko energije do kraja ovog desetljeća koliko cijeli Japan koristi danas, ali samo oko polovice potražnje vjerojatno će biti zadovoljeno iz obnovljivih izvora, otkriva novo izvješće.

Obrada podataka, uglavnom za umjetnu inteligenciju, trošit će više električne energije samo u SAD-u do 2030. nego proizvodnja čelika, cementa, kemikalija i svih drugih energetski intenzivnih dobara zajedno, navodi se u izvješću Međunarodne agencije za energiju (IEA).

Globalna potražnja za električnom energijom iz podatkovnih centara više će se nego udvostručiti do 2030. godine, navodi se u izvješću. Umjetna inteligencija će biti glavni pokretač tog porasta, a predviđa se da će se učetverostručiti potražnja samo iz namjenskih podatkovnih centara za umjetnu inteligenciju. Jedan veliki podatkovni centar danas troši električne energije kao 100.000 kućanstava, no neki od onih koji su trenutno u izgradnji trebat će 20 puta više energije. 

No strahovi da će brzo usvajanje umjetne inteligencije uništiti nade u rješavanje klimatske krize bili su "pretjerani", navodi se u izvješću koje je objavljeno u četvrtak . To je zato što bi korištenje umjetne inteligencije za učinkovitije korištenje energije i drugih aktivnosti moglo rezultirati uštedama koje smanjuju ukupne emisije stakleničkih plinova.

Fatih Birol, izvršni direktor IEA-e, rekao je: "S usponom umjetne inteligencije, energetski sektor je na čelu jedne od najvažnijih tehnoloških revolucija našeg vremena. Umjetna inteligencija je je alat, potencijalno nevjerojatno moćan, ali o nama, našim društvima, vladama i tvrtkama, ovisi kako ćemo ga koristiti."

Korištenje umjetne inteligencije moglo bi olakšati projektiranje električnih mreža za korištenje više obnovljive energije. Većina mreža dizajnirana je za centralizirane elektrane na fosilna goriva koje proizvode pouzdane razine električne energije, od kojih se neke mogu relativno brzo isključiti i uključiti. Mreže se moraju redizajnirati kako bi uravnotežile potražnju kada veći dio ponude dolazi iz povremenih i ponekad nepredvidivih izvora, kao što su vjetar i solarna energija. Pronalaženje učinkovitosti unutar energetskih sustava i industrijskih procesa također bi moglo postati lakše s umjetnom inteligencijom. Trenutačno su propuštene ogromne prilike za povećanje učinkovitosti, jer je tvrtkama teže promijeniti svoje procese nego nastaviti s rastrošnom praksom.