Resurssnål AI: Hemligheten bakom minskade kostnader och lägre koldioxidutsläpp i din teknikstack
Allteftersom vi integrerar fler AI-modeller i våra teknikstackar ökar också belastningen på vår datacenterinfrastruktur exponentiellt.
Enligt Internationella energiorganet står datacenter, AI och kryptovalutor för omkring 2 % av den globala efterfrågan på elektricitet. Även om AI:s energianvändning kommer att fortsätta öka i takt med att användningen breder ut sig, är det viktigt att inse att AI:s energiförbrukning för närvarande utgör en ytterst liten del av tekniksektorns energiförbrukning och är marginell jämfört med andra branscher.
Enligt USA:s energiinformationsmyndighet står industrisektorn i USA exempelvis för 33 % av all elektricitet som används i världen. Om man granskar siffrorna närmare går 77 % av all elektricitet inom industrin till tillverkning, 12 % till gruvdrift, 7 % till byggverksamhet och 5 % till jordbruk. Även om AI:s nuvarande energibehov är betydligt lägre än många andra delar av våra liv, förväntas AI:s energifotavtryck tiofaldigas fram till 2026. Mot denna bakgrund måste vi vara medvetna om hur användningen av AI i vårt arbete och våra liv påverkar energianvändningen.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Och det är här konceptet med resurssnål AI kommer in – ett praktiskt tillvägagångssätt för att göra AI-system mer effektiva utan att deras kapacitet och användbarhet försämras.
Vad är resurssnål AI?
Resurssnål AI handlar om måttfullhet och om att utforma AI-system som är resurseffektiva från grunden. På Schneider Electric har vi tagit till oss detta tillvägagångssätt, särskilt genom vårt samarbete med AFNOR för att skapa globala standarder för resurssnål AI. Målet? Att säkerställa att AI-system gör mer med mindre genom att använda färre resurser, såsom elektricitet, datorkraft och bandbredd, samtidigt som prestandan håller högsta klass.
Här är vad du bör fokusera på:
- Bedöm om AI är nödvändigt:
Alla affärsproblem behöver inte lösas med en AI-lösning. Ja, AI är kraftfullt, men ibland är konventionella metoder effektivare. Innan du inför AI bör du fråga: Är AI den bästa lösningen här? Finns det någon annan effektivare lösning? AI bör endast användas när det är det mest effektiva verktyget för uppgiften, särskilt inom områden som processautomatisering eller minskning av överflödiga arbetsuppgifter. - Använd AI mer effektivt:
När du väl har valt ett AI-baserat tillvägagångssätt är nästa steg optimering. För SaaS-företag kan det innebära att finjustera modellparametrar eller i vissa fall (beroende på belastning, effektiviteten hos kant- och molnservrar samt den lokala elektricitetens koldioxidintensitet) använda kantdatoranvändning för att avlasta resurskrävande processer från centrala servrar. Om ditt mål är att förbättra den operativa effektiviteten bör du också se till att ta hänsyn till den energi som används. Kan du minska frekvensen för vissa uppgifter eller hjälpa organisationen att byta till grönare energikällor för att köra beräkningarna? Dessa mindre justeringar kan leda till stora besparingar. - Förfina AI över tid:
AI är inte ett system som man bara ställer in och sedan glömmer bort. Kontinuerlig optimering är avgörande. Kan du minska storleken på de dataset du tränar på? Kan du välja mindre neurala nätverk med lägre precision? Varje byte räknas, och dessa avvägningar kan leda till en mer miljövänlig AI-stack.
Varför är detta viktigt?
Även om AI har potential att spara tid, förbättra systemens tillförlitlighet eller till och med minska kostnaderna kan vi inte kasta en AI-lösning på varje enskilt affärsproblem utan att tänka efter. Fråga dig när det är rätt tid att utnyttja AI och när det är rätt tid att hålla sig till mer traditionella alternativ.
Och när kunder i allt högre grad granskar sina partners hållbarhetsarbete är det ditt ansvar att leda med lösningar som kan skalas och som tar hänsyn till energianvändningen.
För att hjälpa dig att möta denna efterfrågan ska vi bryta ner vad resurssnål AI innebär i praktiken och hur du kan implementera det utan att offra tillväxt.
Praktiska sätt att implementera resurssnål AI
Den goda nyheten är att du inte behöver offra prestanda för att vara resurssnål. Här är tre strategier att överväga för att hjälpa dig att optimera AI-infrastrukturen på ett hållbart sätt:
- Kör färre beräkningar: Behöver du verkligen prognostisera data var femte minut? Försök i stället en gång i timmen. Färre beräkningar innebär lägre energiförbrukning.
- Använd grön energi: Att köra AI-system med förnybara energikällor är en självklarhet. Genom att flytta arbetsbelastningar till grönare datacenter minskar du ditt koldioxidavtryck direkt.
- Optimera hårdvaran: Förlitar du dig fortfarande på föråldrad och energikrävande hårdvara? Investeringar i energieffektiva servrar kan ge prestandaförbättringar och energibesparingar.
Teknikledare måste driva utvecklingen
AFNOR-specifikationen om resurssnål AI är ett banbrytande steg mot att fastställa globala standarder för miljöansvarsfulla AI-system. Teknikledare har både möjlighet och ansvar att implementera dessa standarder. Genom att göra det tar ni inte bara hänsyn till resurserna, utan positionerar också ert företag som en ledare inom hållbar innovation.
Effektivitet är den nya konkurrensfördelen, och övergången till smartare och mer genomtänkta AI-lösningar kommer att särskilja morgondagens teknikledare.
Prenumerera på The CTO Clubs nyhetsbrev för fler AI-insikter!
