W miarę jak integrujemy coraz więcej modeli AI z naszymi stosami technologicznymi, zapotrzebowanie na infrastrukturę naszych centrów danych również rośnie wykładniczo.
Według Międzynarodowej Agencji Energetycznej centra danych, AI i kryptowaluty odpowiadają za około 2% globalnego zapotrzebowania na energię elektryczną. Chociaż zużycie energii przez AI będzie nadal rosnąć wraz ze wzrostem jej zastosowania, należy pamiętać, że obecnie zużycie energii przez AI stanowi zaledwie ułamek zużycia energii przez sektor technologiczny i jest niewielkie w porównaniu z innymi branżami.
Na przykład według amerykańskiej Agencji Informacji Energetycznej w Stanach Zjednoczonych sektor przemysłowy odpowiada za 33% całej energii elektrycznej zużywanej na świecie. Przyglądając się bliżej, 77% całej energii elektrycznej sektora przemysłowego trafia do produkcji, 12% do górnictwa, 7% do budownictwa, a 5% do rolnictwa. Chociaż obecne zapotrzebowanie AI na energię jest znacznie niższe niż zapotrzebowanie wielu innych obszarów naszego życia, w 2026 roku ślad energetyczny AI ma wzrosnąć dziesięciokrotnie. W tym kontekście musimy świadomie podchodzić do wpływu korzystania z AI w pracy i życiu codziennym na zużycie energii.
I właśnie tutaj pojawia się koncepcja oszczędnej AI – praktyczne podejście do zwiększania efektywności systemów AI przy jednoczesnym zachowaniu ich mocy i użyteczności.
Czym jest oszczędna AI?
Oszczędna AI polega na umiarze i projektowaniu systemów AI, które od podstaw efektywnie wykorzystują zasoby. W firmie Schneider Electric przyjęliśmy takie podejście, zwłaszcza poprzez współpracę z organizacją AFNOR w celu stworzenia globalnych standardów dla oszczędnej AI. Cel? Sprawić, aby systemy AI robiły więcej przy mniejszym zużyciu zasobów, takich jak energia elektryczna, moc obliczeniowa i przepustowość, przy jednoczesnym zachowaniu najwyższej wydajności.
Oto na czym należy się skupić:
- Oceń, czy AI jest konieczna:
Nie każdego problemu biznesowego trzeba rozwiązywać za pomocą rozwiązania AI. Owszem, AI jest potężnym narzędziem, ale czasami tradycyjne metody są bardziej efektywne. Przed wdrożeniem AI zapytaj: Czy AI jest tutaj najlepszym rozwiązaniem? Czy istnieje inne, bardziej efektywne rozwiązanie? AI należy stosować tylko wtedy, gdy jest najskuteczniejszym narzędziem do danego zadania, szczególnie w obszarach takich jak automatyzacja procesów lub ograniczanie zbędnych czynności. - Korzystaj z AI efektywniej:
Gdy zdecydujesz się na podejście oparte na AI, kolejnym krokiem jest optymalizacja. W przypadku firm SaaS może to oznaczać dostrajanie parametrów modelu lub, w niektórych przypadkach (w zależności od obciążenia, efektywności serwerów brzegowych i chmurowych oraz emisyjności lokalnej energii elektrycznej), wykorzystanie przetwarzania brzegowego do odciążenia centralnych serwerów z procesów wymagających dużych zasobów. Jeśli Twoim celem jest poprawa efektywności operacyjnej, pamiętaj również o uwzględnieniu zużywanej przez nią energii. Czy możesz zmniejszyć częstotliwość wykonywania niektórych zadań lub pomóc w przejściu na bardziej ekologiczne źródła energii do obliczeń? Te niewielkie zmiany mogą przynieść ogromne oszczędności. - Udoskonalaj AI z czasem:
AI nie jest systemem typu „ustaw i zapomnij”. Kluczowa jest ciągła optymalizacja. Czy możesz zmniejszyć rozmiar zbiorów danych, na których przeprowadzasz trenowanie? Czy możesz wybrać mniejsze sieci neuronowe o niższej precyzji? Liczy się każdy bajt, a te kompromisy mogą przyczynić się do stworzenia bardziej przyjaznego dla środowiska stosu AI.
Dlaczego ma to znaczenie?
Chociaż AI może oszczędzać czas, zwiększać niezawodność systemów, a nawet obniżać koszty, nie możemy bezrefleksyjnie stosować rozwiązania AI do każdego problemu biznesowego. Zastanów się, kiedy jest właściwy moment na wykorzystanie AI, a kiedy lepiej pozostać przy bardziej tradycyjnych rozwiązaniach.
A ponieważ klienci coraz częściej przyglądają się działaniom swoich partnerów na rzecz zrównoważonego rozwoju, to na Tobie spoczywa odpowiedzialność za przewodzenie za pomocą skalowalnych i energooszczędnych rozwiązań.
Aby pomóc Ci sprostać temu zapotrzebowaniu, wyjaśnijmy, co oszczędna AI oznacza w praktyce i jak można ją wdrożyć bez poświęcania wzrostu.
Praktyczne sposoby wdrażania oszczędnej AI
Dobra wiadomość jest taka, że oszczędność nie musi oznaczać rezygnacji z wydajności. Oto trzy strategie, które warto rozważyć, aby w sposób zrównoważony optymalizować infrastrukturę AI:
- Wykonuj mniej obliczeń: Czy naprawdę musisz prognozować dane co pięć minut? Zamiast tego spróbuj robić to raz na godzinę. Mniej obliczeń oznacza mniejsze zużycie energii.
- Wykorzystuj ekologiczną energię: Uruchamianie systemów AI z wykorzystaniem odnawialnych źródeł energii to oczywisty wybór. Przenosząc obciążenia do bardziej ekologicznych centrów danych, bezpośrednio zmniejszasz swój ślad węglowy.
- Optymalizuj sprzęt: Czy nadal polegasz na przestarzałym sprzęcie, który zużywa dużo energii? Inwestycja w energooszczędne serwery może zwiększyć wydajność i przynieść oszczędności energii.
Liderzy technologii muszą przewodzić zmianom
Specyfikacja AFNOR dotycząca oszczędnej sztucznej inteligencji to przełomowy krok w ustanawianiu globalnych standardów dla odpowiedzialnych środowiskowo systemów AI. Liderzy technologii mają możliwość i obowiązek wdrażać te standardy. W ten sposób nie tylko wykazujesz się dbałością o zasoby, lecz także pozycjonujesz swoją firmę jako lidera zrównoważonych innowacji.
Wydajność to nowa przewaga konkurencyjna, a przejście w kierunku inteligentniejszych i bardziej przemyślanych rozwiązań AI wyróżni liderów technologicznych jutra.
Zapisz się do newslettera The CTO Club, aby uzyskać więcej informacji na temat AI!
