Efterhånden som vi integrerer flere AI-modeller i vores teknologistakke, vokser kravene til vores datacenterinfrastruktur også eksponentielt.
Ifølge Det Internationale Energiagentur står datacentre, AI og kryptovaluta for omkring 2 % af den globale efterspørgsel på elektricitet. Selvom AI's energiforbrug vil fortsætte med at stige i takt med den øgede anvendelse, er det vigtigt at erkende, at AI's energiforbrug i øjeblikket kun udgør en lille brøkdel af teknologisektorens energiforbrug og er beskedent sammenlignet med andre brancher.
Ifølge U.S. Energy Information Administration står industrisektoren i USA eksempelvis for 33 % af al elektricitet, der bruges i verden. Hvis man ser nærmere på tallene, går 77 % af al elektricitet i industrien til produktion, 12 % til minedrift, 7 % til byggeri og 5 % til landbrug. Og selvom AI's nuværende energibehov er langt lavere end mange andre områder af vores liv, forventes AI's energiforbrug frem mod 2026 at blive tidoblet. Med denne kontekst skal vi være bevidste om, hvordan brugen af AI på arbejdet og i vores liv påvirker energiforbruget.
Og det er her, begrebet ressourcebesparende AI kommer ind i billedet – en praktisk tilgang til at gøre AI-systemer mere effektive, samtidig med at deres ydeevne og anvendelighed bevares.
Hvad er ressourcebesparende AI?
Ressourcebesparende AI handler om mådehold og om at designe AI-systemer, der er ressourceeffektive helt fra starten. Hos Schneider Electric har vi taget denne tilgang til os, især gennem vores samarbejde med AFNOR om at skabe globale standarder for ressourcebesparende AI. Målet? At sikre, at AI-systemer kan udrette mere med mindre ved at bruge færre ressourcer som elektricitet, computerkraft og båndbredde, samtidig med at de opretholder ydeevne i topklasse.
Her er det, du bør fokusere på:
- Vurder, om AI er nødvendigt:
Ikke alle forretningsproblemer behøver at blive løst med en AI-løsning. Ja, AI er effektivt, men konventionelle metoder er nogle gange mere effektive. Før du implementerer AI, så spørg: Er AI den bedste løsning her? Findes der en anden og mere effektiv løsning? AI bør kun bruges, når det er det mest effektive værktøj til opgaven, især inden for områder som procesautomatisering eller reduktion af overflødige opgaver. - Brug AI mere effektivt:
Når du først har valgt en AI-tilgang, er det næste skridt optimering. For SaaS-virksomheder kan det betyde finjustering af modelparametre eller i nogle tilfælde (afhængigt af belastninger, effektiviteten af edge- og cloudservere samt den lokale elektricitets CO2-intensitet) brug af edge computing til at flytte ressourcekrævende processer væk fra centrale servere. Hvis dit mål er at forbedre den operationelle effektivitet, skal du også sørge for at medregne den energi, det kræver. Kan du reducere hyppigheden af bestemte opgaver eller hjælpe med at skifte til grønnere energikilder til at udføre beregningerne? Disse små justeringer kan føre til enorme besparelser. - Forfin AI over tid:
AI er ikke et system, man bare kan “sætte op og glemme”. Kontinuerlig optimering er afgørende. Kan du reducere størrelsen på de datasæt, du træner på? Kan du vælge mindre neurale netværk med lavere præcision? Hver byte tæller, og disse afvejninger kan føre til en mere miljøvenlig AI-stak.
Hvorfor er det vigtigt?
Selvom AI har potentiale til at spare tid, forbedre systempålideligheden eller endda reducere omkostningerne, kan vi ikke kaste en AI-løsning efter hvert eneste forretningsproblem uden at tænke os om. Spørg dig selv, hvornår det er det rigtige tidspunkt at udnytte AI, og hvornår det er bedre at holde sig til mere traditionelle muligheder.
Og eftersom kunder i stigende grad ser på deres partneres bæredygtighedsindsats, er det dit ansvar at gå forrest med løsninger, der kan skaleres og tager hensyn til energiforbruget.
For at hjælpe dig med at imødekomme denne efterspørgsel kan vi se nærmere på, hvad ressourcebesparende AI betyder i praksis, og hvordan du kan implementere det uden at ofre vækst.
Praktiske måder at implementere ressourcebesparende AI på
Den gode nyhed er, at du ikke behøver at ofre ydeevne for at spare på ressourcerne. Her er tre strategier, du kan overveje for at hjælpe dig med at optimere AI-infrastrukturen på en bæredygtig måde:
- Udfør færre beregninger: Har du virkelig brug for at forudsige data hvert femte minut? Prøv i stedet én gang i timen. Færre beregninger betyder lavere energiforbrug.
- Udnyt grøn energi: Det er oplagt at køre AI-systemer på vedvarende energikilder. Ved at flytte arbejdsbelastninger til grønnere datacentre reducerer du dit CO2-aftryk direkte.
- Optimér hardwaren: Er du stadig afhængig af forældet, energikrævende hardware? Investering i energieffektive servere kan give både bedre ydeevne og energibesparelser.
Teknologiledere skal gå forrest
AFNOR-specifikationen om ressourcebesparende AI er et banebrydende skridt i fastsættelsen af globale standarder for miljømæssigt ansvarlige AI-systemer. Teknologiledere har mulighed for og ansvar for at implementere disse standarder. Ved at gøre det tager du ikke blot hensyn til ressourcerne, men positionerer også din virksomhed som førende inden for bæredygtig innovation.
Effektivitet er den nye konkurrencefordel, og overgangen til smartere og mere gennemtænkte AI-løsninger vil adskille morgendagens teknologiledere.
Tilmeld dig The CTO Clubs nyhedsbrev for at få mere indsigt i AI!
