Etter hvert som vi integrerer flere AI-modeller i teknologistakkene våre, øker også belastningen på datasenterinfrastrukturen vår eksponentielt.
Ifølge Det internasjonale energibyrået står datasentre, AI og kryptovaluta for rundt 2 % av den globale etterspørselen etter elektrisitet. Selv om energibruken til AI vil fortsette å øke etter hvert som bruken øker, er det viktig å være klar over at energiforbruket til AI i dag utgjør en liten brøkdel av teknologisektorens strømforbruk og er beskjedent sammenlignet med andre bransjer.
Ifølge USAs energiinformasjonsadministrasjon står industrisektoren i USA for eksempel for 33 % av all elektrisitet som brukes i verden. Ser vi nærmere på tallene, går 77 % av all elektrisitet i industrien til produksjon, 12 % til gruvedrift, 7 % til bygg og anlegg og 5 % til landbruk. Selv om dagens etterspørsel etter energi fra AI er langt lavere enn mange andre deler av livene våre, forventes energifotavtrykket til AI i 2026 å ha blitt tidoblet. Med dette som bakteppe må vi være bevisste på hvordan bruk av AI på jobb og i hverdagen påvirker energibruken.
Det er her konseptet ressursgjerrig AI kommer inn – en praktisk tilnærming til å gjøre AI-systemer mer effektive samtidig som de beholder kraften og nytteverdien sin.
Hva er ressursgjerrig AI?
Ressursgjerrig AI handler om måtehold og om å utforme AI-systemer som er ressurseffektive fra grunnen av. I Schneider Electric har vi tatt i bruk denne tilnærmingen, særlig gjennom samarbeidet vårt med AFNOR om å utarbeide globale standarder for ressursgjerrig AI. Målet? Å sikre at AI-systemer gjør mer med mindre ved å bruke færre ressurser, som elektrisitet, datakraft og båndbredde, samtidig som de opprettholder ytelse i toppklasse.
Her er det du bør fokusere på:
- Vurder om AI er nødvendig:
Ikke alle forretningsproblemer trenger å løses med en AI-løsning. Ja, AI er kraftig, men noen ganger er konvensjonelle metoder mer effektive. Før du tar i bruk AI, bør du spørre: Er AI den beste løsningen her? Finnes det en annen og mer effektiv løsning? AI bør bare brukes når det er det mest effektive verktøyet for oppgaven, særlig på områder som prosessautomatisering eller reduksjon av overflødige oppgaver. - Bruk AI mer effektivt:
Når du først har valgt en AI-tilnærming, er neste steg optimalisering. For SaaS-selskaper kan dette bety finjustering av modellparametere eller, i noen tilfeller (avhengig av belastning, effektiviteten til kant- og skytjenere og karbonintensiteten i den lokale strømmen), bruk av kantdatabehandling for å avlaste sentrale tjenere for ressurskrevende prosesser. Hvis målet ditt er å forbedre driftseffektiviteten, må du også ta hensyn til energien som brukes. Kan du redusere hyppigheten av enkelte oppgaver eller bidra til at beregningene kjøres med grønnere energikilder? Slike mindre justeringer kan gi enorme besparelser. - Forbedre AI over tid:
AI er ikke et system du «stiller inn og glemmer». Kontinuerlig optimalisering er avgjørende. Kan du redusere størrelsen på datasettene du trener på? Kan du velge mindre nevrale nettverk med lavere presisjon? Hver byte teller, og disse avveiningene kan føre til en mer miljøvennlig AI-stakk.
Hvorfor er dette viktig?
Selv om AI har potensial til å spare tid, forbedre systempåliteligheten eller til og med redusere kostnader, kan vi ikke kaste en AI-løsning på hvert eneste forretningsproblem uten å tenke oss om. Spør deg selv når det er riktig tidspunkt å ta i bruk AI, og når det er riktig tidspunkt å holde seg til mer tradisjonelle alternativer.
Og ettersom kundene i stadig større grad ser på partnernes bærekraftsarbeid, er det ditt ansvar å gå foran med løsninger som kan skaleres og tar hensyn til energibruken.
For å hjelpe deg med å møte denne etterspørselen skal vi se nærmere på hva ressursgjerrig AI betyr i praksis, og hvordan du kan ta det i bruk uten å ofre vekst.
Praktiske måter å ta i bruk ressursgjerrig AI på
Den gode nyheten er at du ikke trenger å ofre ytelse for å være ressursgjerrig. Her er tre strategier du kan vurdere for å hjelpe deg med å optimalisere AI-infrastrukturen på en bærekraftig måte:
- Utfør færre beregninger: Trenger du virkelig å lage prognoser for data hvert femte minutt? Prøv heller én gang i timen. Færre beregninger betyr lavere energiforbruk.
- Ta i bruk grønn energi: Det sier seg selv at AI-systemer bør kjøres på fornybare energikilder. Ved å flytte arbeidsbelastninger til grønnere datasentre reduserer du karbonavtrykket ditt direkte.
- Optimaliser maskinvaren: Er du fortsatt avhengig av utdatert og strømkrevende maskinvare? Investeringer i energieffektive tjenere kan gi bedre ytelse og energibesparelser.
Teknologiledere må gå foran
AFNORs spesifikasjon om nøktern kunstig intelligens er et banebrytende skritt i arbeidet med å etablere globale standarder for miljøansvarlige kunstige intelligens-systemer. Teknologiledere har muligheten og ansvaret for å implementere disse standardene. Ved å gjøre det tar dere ikke bare hensyn til ressursene, men posisjonerer også selskapet deres som en leder innen bærekraftig innovasjon.
Effektivitet er det nye konkurransefortrinnet, og overgangen til smartere og mer gjennomtenkte løsninger basert på kunstig intelligens vil skille morgendagens teknologiledere fra resten.
Abonner på nyhetsbrevet fra The CTO Club for flere innsikter om kunstig intelligens!
