Naarmate we meer AI-modellen in onze technologiestacks integreren, groeit ook de vraag naar onze datacenterinfrastructuur exponentieel.
Volgens het Internationaal Energieagentschap zijn datacenters, AI en cryptocurrency samen goed voor ongeveer 2% van de wereldwijde elektriciteitsvraag. Hoewel het energiegebruik van AI zal blijven toenemen naarmate de toepassing ervan groeit, is het belangrijk om te erkennen dat het energieverbruik van AI momenteel slechts een fractie vormt van het energieverbruik van de technologiesector en klein is in vergelijking met andere sectoren.
Volgens de Amerikaanse Energy Information Administration is de industriële sector in de Verenigde Staten bijvoorbeeld verantwoordelijk voor 33% van alle elektriciteit die wereldwijd wordt gebruikt. Als we dieper graven, gaat 77% van alle industriële elektriciteit naar productie, 12% naar mijnbouw, 7% naar de bouw en 5% naar de landbouw. Hoewel de huidige energievraag van AI veel lager ligt dan die van veel andere aspecten van ons leven, zal de energievoetafdruk van AI tegen 2026 naar verwachting vertienvoudigd zijn. In deze context moeten we ons bewust zijn van de invloed van het gebruik van AI op ons werk en in ons dagelijks leven op het energieverbruik.
En daar komt het concept van zuinige AI om de hoek kijken: een praktische aanpak om AI-systemen efficiënter te maken en tegelijkertijd hun kracht en bruikbaarheid te behouden.
Wat is zuinige AI?
Zuinige AI draait volledig om matiging en het vanaf de basis ontwerpen van AI-systemen die efficiënt omgaan met hulpbronnen. Bij Schneider Electric hebben we deze aanpak omarmd, met name door onze samenwerking met AFNOR om internationale normen voor zuinige AI op te stellen. Het doel? Ervoor zorgen dat AI-systemen meer doen met minder, door minder hulpbronnen te gebruiken, zoals elektriciteit, rekenkracht en bandbreedte, terwijl topprestaties behouden blijven.
Dit zijn de belangrijkste aandachtspunten:
- Beoordeel of AI noodzakelijk is:
Niet elk bedrijfsprobleem hoeft met een AI-oplossing te worden opgelost. AI is krachtig, maar soms zijn conventionele methoden efficiënter. Stel jezelf vóór de implementatie van AI de volgende vragen: Is AI hier de beste oplossing? Is er een andere, efficiëntere oplossing? AI moet alleen worden ingezet wanneer het het meest effectieve hulpmiddel voor de taak is, vooral op gebieden zoals procesautomatisering of het verminderen van overbodige taken. - Gebruik AI efficiënter:
Zodra je voor een AI-aanpak hebt gekozen, is de volgende stap optimalisatie. Voor SaaS-bedrijven kan dit betekenen dat modelparameters nauwkeurig worden afgestemd of dat in sommige gevallen (afhankelijk van belastingen, de efficiëntie van edge- en cloudservers en de koolstofintensiteit van lokale elektriciteit) edgecomputing wordt gebruikt om processen die veel hulpbronnen vereisen, van centrale servers over te hevelen. Als je doel is om de operationele efficiëntie te verbeteren, zorg er dan voor dat je ook rekening houdt met de energie die daarvoor wordt gebruikt. Kun je de frequentie van bepaalde taken verlagen of ervoor zorgen dat je overstapt op groenere energiebronnen om berekeningen uit te voeren? Deze kleine aanpassingen kunnen tot enorme besparingen leiden. - Verfijn de AI in de loop der tijd:
AI is geen systeem van het type “instellen en vergeten”. Voortdurende optimalisatie is essentieel. Kun je de omvang van de datasets waarop je traint verkleinen? Kun je kiezen voor kleinere neurale netwerken met een lagere precisie? Elke byte telt, en deze afwegingen kunnen leiden tot een milieuvriendelijkere AI-stack.
Waarom is dit belangrijk?
Hoewel AI de potentie heeft om tijd te besparen, de betrouwbaarheid van systemen te verbeteren of zelfs kosten te verlagen, kunnen we niet zonder erbij na te denken voor elk bedrijfsprobleem een AI-oplossing inzetten. Vraag jezelf af wanneer het juiste moment is om AI te benutten en wanneer het beter is om vast te houden aan meer traditionele opties.
Nu klanten steeds vaker kijken naar de inspanningen van hun partners op het gebied van duurzaamheid, is het aan jou om het voortouw te nemen met oplossingen die schaalbaar en energiezuinig zijn.
Om je te helpen aan deze vraag te voldoen, leggen we uit wat zuinige AI in de praktijk betekent en hoe je dit kunt implementeren zonder groei op te offeren.
Praktische manieren om zuinige AI te implementeren
Het goede nieuws is dat je geen prestaties hoeft op te offeren om zuinig te werk te gaan. Hier zijn drie strategieën om te overwegen waarmee je AI-infrastructuur op een duurzame manier kunt optimaliseren:
- Voer minder berekeningen uit: Moet je gegevens echt elke vijf minuten voorspellen? Probeer het in plaats daarvan één keer per uur. Minder berekeningen betekent een lager energieverbruik.
- Benut groene energie: AI-systemen laten draaien op hernieuwbare energiebronnen is een vanzelfsprekende keuze. Door werklasten naar groenere datacenters te migreren, verklein je je koolstofvoetafdruk direct.
- Optimaliseer hardware: Vertrouw je nog steeds op verouderde hardware die veel stroom verbruikt? Investeren in energiezuinige servers kan prestatieverbeteringen en energiebesparingen opleveren.
Technologieleiders moeten het voortouw nemen
De AFNOR-specificatie voor zuinige AI is een belangrijke mijlpaal in het vaststellen van wereldwijde normen voor milieuverantwoorde AI-systemen. Technologieleiders hebben de kans en de verantwoordelijkheid om deze normen te implementeren. Daarmee gaat u niet alleen zorgvuldig om met hulpbronnen, maar positioneert u uw bedrijf ook als leider op het gebied van duurzame innovatie.
Efficiëntie is het nieuwe concurrentievoordeel en de overgang naar slimmere, doordachtere AI-oplossingen zal de technologieleiders van morgen onderscheiden.
Abonneer u op de nieuwsbrief van The CTO Club voor meer inzichten in AI!
