Ilgtspējīgas attīstības veicināšana: kā zaļais AI pārvērš skaitļošanas ainavu un samazina oglekļa emisijas

• Ilgtspējīgas AI skaitļošanas attiecību dinamika
• Inovācijas ekoloģiski draudzīgu AI tehnoloģiju virzīšanai
• Galvenie dalībnieki un stratēģiski virzieni zaļajā AI
• Zem-oglekļa AI risinājumu prognozētā paplašināšanās
• Geogrāfiskie karstie punkti un pieņemšanas modeļi zaļajā AI
• Jauni virzieni ilgtspējīgas AI attīstībā
• Barjeras un pārvarēšanas sasniegumi zaļā AI virzībā
• Aviņas un atsauces

“Zaļais AI attiecās uz mākslīgā intelekta izstrādi un izmantošanu, pievēršoties vides ietekmes samazināšanai.” (avots)

Ilgtspējīgas AI skaitļošanas attiecību dinamika

Mākslīgā intelekta (AI) straujā attīstība ir radījusi ievērojamas vides bažas, it īpaši attiecībā uz oglekļa pēdas nospiedumu liela mēroga modeļu apmācībā un ieviešanā. Pieaugot AI modeļu sarežģītībai un izmēriem, pieaug arī to enerģijas patēriņš. Piemēram, viena liela valodas modeļa apmācība var izdalīt tikpat daudz oglekļa, cik piecas automašīnas to ilguma laikā (MIT Technology Review). Tas ir veicinājis “Zaļā AI” izcelšanos, kustību, kas koncentrējas uz vides ietekmes samazināšanu, uzlabojot algoritmus, aparatūru un operatīvās prakses.

Galvenās stratēģijas zaļajā AI ietver:

• Algoritmu efektivitāte: Pētnieki izstrādā modeļus, kas sasniedz līdzīgu sniegumu ar mazāku parametru un mazāku aprēķinu skaitu. Tehnoloģijas, piemēram, modeļa apgriešana, kvantizācija un zināšanu destilācija, iegūst popularitāti (arXiv).
• Atjaunojamo enerģiju integrācija: Lieli mākoņpakalpojumu sniedzēji, piemēram, Google un Microsoft, darbinā savu datu centrus ar atjaunojamo enerģiju, mērķējot uz oglekļa brīvu darbību līdz 2030. gadam (Google ilgtspējība, Microsoft blogs).
• Aparatūras inovācija: Energoefektīvu AI mikroshēmu, piemēram, ARM arhitektūras vai pielāgotu akseleratoru izmantošana, samazina nepieciešamo jaudu gan apmācībai, gan prognozēšanai (Arm Blueprint).
• Cikla novērtējums: Uzņēmumi arvien biežāk mēra un ziņo par visu AI produktu cikla emisijām, no izstrādes līdz ieviešanai, lai identificētu tālākas samazināšanas iespējas (Nature Machine Intelligence).

Tirgus attiecības mainās, jo ilgtspējība kļūst par konkurences diferenciatoru. Saskaņā ar 2023. gada Gartner aptauju 80% CFO plāno palielināt ilgtspējības investīcijas, koncentrējoties uz AI infrastruktūru. Regulatīvie spiedieni, piemēram, ES ierosinātais AI akts, arī mudina organizācijas pieņemt zaļākas prakses.

Apkopojot, Zaļais AI pārveido skaitļošanas ēru, saskaņojot tehnoloģisko attīstību ar vides saglabāšanu. Pieaugot pieprasījumam pēc ilgtspējīgiem AI risinājumiem, uzņēmumi, kas pievērš uzmanību oglekļa samazināšanai, visticamāk iegūs gan regulatīvo labvēlību, gan tirgus daļu.

Inovācijas ekoloģiski draudzīgu AI tehnoloģiju virzīšanai

Mākslīgā intelekta (AI) sistēmām kļūstot arvien jaudīgākām un plašāk izplatītām, to ietekme uz vidi — īpaši attiecībā uz enerģijas patēriņu un oglekļa emisijām — nonākusi zem arvien lielāka jautājuma. “Zaļā AI” koncepts ir izveidojies kā atbilde, koncentrējoties uz AI tehnoloģiju izstrādi un ieviešanu, kas samazina ekoloģiskais pēdas nospiedumu, saglabājot vai uzlabojot sniegumu.

Viens no galvenajiem zaļā AI virzītājiem ir modeļu apmācības un prognozēšanas procesu optimizācija. Lielu valodas modeļu apmācība, piemēram, var izdalīt līdz 284 tonnām CO₂ — ekvivalents piecu vidēja lieluma automašīnu dzīves laikā (MIT Technology Review). Lai to risinātu, pētnieki izstrādā efektīvākus algoritmus un arhitektūras. Tehnoloģijas, piemēram, modeļa apgriešana, kvantizācija un zināšanu destilācija samazina nepieciešamos aprēķinu resursus bez būtiskas precizitātes zuduma (arXiv).

Vēl viena inovācija ir specializēta aparatūra. AI akseleratori, piemēram, Google Tensor Processing Units (TPU) un NVIDIA energoefektīvie GPU, ir projektēti, lai veiktu AI aprēķinus ar zemāku enerģijas patēriņu salīdzinājumā ar tradicionālajām CPU (Google Cloud). Turklāt datu centri arvien vairāk tiek darbināti ar atjaunojamās enerģijas avotiem, uzņēmumiem, piemēram, Microsoft un Amazon, apņemoties 100% atjaunojamo enerģiju savos mākoņoperācijās (Amazon ilgtspējība).

Caurskatāmība un mērīšana ir arī ļoti svarīgas. “Enerģijas etiķešu” un ziņošanas standartu ieviešana, piemēram, Mašīnmācības emisiju kalkulators, ļauj organizācijām uzraudzīt un atklāt savu AI projektu oglekļa pēdas nospiedumu. Tas veicina atbildību un palīdz pieņemt lēmumus, lai virzītos uz zaļākām praksēm.

• Algoritmu efektivitāte: Jaunas apmācības metodes un arhitektūras samazina enerģijas patēriņu.
• Aparatūras inovācija: Pielāgotas mikroshēmas un ar atjaunojamo enerģiju darbināti datu centri samazina emisijas.
• Caurskatāmības rīki: Emisiju kalkulatori un ziņošanas standarti veicina atbildību.

Ar AI pieņemšanas paātrinājumu zaļā AI virzība pārvērš nozari. Prioritizējot efektivitāti, izmantojot tīru enerģiju un veicinot caurskatāmību, sektors virzās uz ilgtspējīgāku skaitļošanas ēru.

Galvenie dalībnieki un stratēģiski virzieni zaļajā AI

Mākslīgā intelekta (AI) modeļiem palielinoties vairojumam un sarežģītībai, to enerģijas patēriņš un oglekļa pēdas nospiedums ir kļuvuši par steidzamām bažām. Koncepts Zaļais AI ir radies, lai risinātu šos izaicinājumus, koncentrējoties uz AI sistēmu izstrādi, kas ir gan jaudīgas, gan vides ilgtspējīgas. Galvenie tehnoloģiju nozares dalībnieki tagad veic stratēģiskus soļus, lai samazinātu AI oglekļa ietekmi, nosakot jaunus atbildīgas inovācijas standartus.

• Google ir bijusi līdere ilgtspējīgā AI jomā, apņemdama darboties ar 24/7 oglekļa brīvu enerģiju visos savos datu centros un campus līdz 2030. gadam. Uzņēmuma AI for Sustainability iniciatīva izmanto mašīnmācību, lai optimizētu enerģijas patēriņu un samazinātu emisijas visās darbībās.
• Microsoft ir apņēmies kļūt oglekļa negatīvs līdz 2030. gadam un noņemt visu oglekli, ko tas izdalījis, kopš tā dibināšanas līdz 2050. gadam. Tās AI for Sustainability programma atbalsta pētījumus un start-upus, kas koncentrējas uz energoefektīvu AI, savukārt tās Azure mākoņplatforma arvien vairāk tiek darbināta ar atjaunojamo enerģiju.
• Amazon Web Services (AWS) masveidā iegulda atjaunojamo enerģijas projektos un ir apņēmies sasniegt neto nulli oglekļa līdz 2040. gadam. AWS iniciatīvas Green AI ietver rīkus, kas palīdz uzraudzīt un optimizēt mašīnmācību darbību oglekļa pēdas nospiedumu.
• NVIDIA, galvenais AI aparatūras piegādātājs, izstrādā energoefektīvākas GPU un sadarbojas ar partneriem, lai izstrādātu ilgtspējīgu AI infrastruktūru. Tās jaunākās mikroshēmas, piemēram, H100, piedāvā ievērojamas veiktspējas uzlabojumus, samazinot enerģijas patēriņu lielo AI apmācību laikā.
• OpenAI un citas pētniecības organizācijas arvien biežāk publicē enerģijas un oglekļa izmaksas, kas saistītas ar lielo modeļu apmācību, veicinot caurskatāmību un veicinot efektīvāku algoritmu izstrādi (Strubell et al., 2019).

Šo nozares līderu stratēģiskie soļi ietver ieguldījumus atjaunojamās enerģijā, datu centru efektivitātes optimizāciju, zemas jaudas AI aparatūras izstrādi un algoritmu efektivitātes veicināšanu. Saskaņā ar 2023. gada IEA ziņojumu, datu centri un datu pārsūtīšanas tīkli veido apmēram 1-1,5% no globālās elektroenerģijas patēriņa, savukārt AI darba slodzes aizņem augošu daļu. Pieaugot AI pieņemšanai, zaļā AI virzība kļūst par noteicošo tendenci, kas ietekmē gan vides, gan konkurences ainavu skaitļošanas ēras ietvaros.

Zem-oglekļa AI risinājumu prognozētā paplašināšanās

<p, ka mākslīgā intelekta (AI) sistēmas kļūst arvien svarīgākas globālajās nozarēs, to enerģijas patēriņš un saistītās oglekļa emisijas ir izraisījušas ievērojamu uzmanību. Zema oglekļa AI risinājumu prognozētā paplašināšanās — bieži saukta par "zaļo AI" — būs izšķiroša loma, mazinot vides ietekmi skaitļošanas ēra. Zaļais AI aptver stratēģijas un tehnoloģijas, kas paredzētas, lai samazinātu AI attīstības, ieviešanas un darbības oglekļa pēdas nospiedumu, sākot ar algoritmu optimizāciju līdz atjaunojamo enerģijas avotu izmantošanai datu centros.

Jauni pētījumi apliecina, ka viena liela AI modeļa apmācīšana var izdalīt tikpat daudz oglekļa kā piecas automašīnas to ilguma laikā (MIT Technology Review). Pieaugot AI pieņemšanai, nozares elektroenerģijas pieprasījums plāno pieaugt, un ir prognozēts, ka AI saistīto datu centru jauda sasniegs 4,5% no globālās elektroenerģijas līdz 2030. gadam (Starptautiskā Enerģijas aģentūra). Tas ir mudinājis gan nozares līderus, gan politikas veidotājus prioritizēt zem-oglekļa AI risinājumus.

• Algoritmu efektivitāte: Uzlabojumi modeļu kompresijā, apgriešanā un kvantizācijā ļauj AI sistēmām sasniegt līdzīgu vai augstāku sniegumu ar mazākiem aprēķinu resursiem. Piemēram, Google Switch Transformer samazināja apmācības enerģiju līdz pat 90% salīdzinājumā ar iepriekšējiem modeļiem (Google AI Blog).
• Atjaunojamo enerģiju datu centri: Lieli mākoņpakalpojumu sniedzēji, tostarp Microsoft, Amazon un Google, ir apņēmušies darbināt savus datu centrus ar 100% atjaunojamu enerģiju nākamo desmit gadu laikā (Google ilgtspējība).
• Oglekļa apzināta plānošana: Jauno AI darba slodžu plānošana tiek veikta tad, kad un kur atjaunojamā enerģija ir vispieejamākā, tādējādi vēl vairāk samazinot emisijas (Microsoft ilgtspējība).

Skatoties uz nākotni, zaļā AI risinājumu tirgus gaidāms straujš pieaugums. Saskaņā ar MarketsandMarkets, globālais zaļā AI tirgus 2028. gadā prognozēts sasniegt 20,6 miljardus USD, salīdzinot ar 6,4 miljardiem USD 2023. gadā, atspoguļojot gada vidējo pieauguma likmi (CAGR) 26,1%. Šo paplašināšanos veicina regulatīvie spiedieni, uzņēmumu ilgtspējības apņemšanās un ekonomiskās priekšrocības energoefektīvam AI.

Apkopojot, zem-oglekļa AI risinājumu prognozētā paplašināšana ir ne tikai tehnoloģiski iespējama, bet arī ekonomiski un vides ziņā nepieciešama. Attīstoties skaitļošanas ērā, zaļais AI būs centrālais, lai saskaņotu digitālo inovāciju ar globālajiem klimata mērķiem.

Geogrāfiskie karstie punkti un pieņemšanas modeļi zaļajā AI

Pieaugot mākslīgā intelekta (AI) sistēmu sarežģītībai un mērogam, to enerģijas patēriņš un oglekļa pēdas nospiedums kļuvis par steidzamu bažu objektu. “Zaļā AI” koncepts — AI pētniecības un ieviešanas virzība, kas prioritizē energoefektivitāti un vides ilgtspējību — ir guvusi globālu popularitāti. Geogrāfiskie karstie punkti zaļā AI pieņemšanā parādās, ko virza politika, infrastruktūra un nozares vadība.

• Ziemeļamerika: Amerikas Savienotās Valstis ir priekšgalā gan AI inovācijās, gan zaļā AI iniciatīvās. Tehnoloģiju giganti, piemēram, Google un Microsoft, ir apņēmušies uz oglekļa neitrālu vai negatīvu darbību, izmantojot atjaunojamo enerģiju datu centros un izstrādājot efektīvākus AI modeļus. Baidena administrācijas 2023. gada izpildraksts par AI iekļauj ilgtspējību kā centrālo principu.
• Eiropa: Eiropas Savienība ir līderis regulējot AI vides ietekmi. ES Digitālā stratēģija uzsver ilgtspējīgu AI, un valstis, piemēram, Vācija un Nīderlande, iegulda zaļajos datu centros un AI enerģijas optimizācijā. Eiropas Vides aģentūra izceļ AI divkāršo lomu, gan veicinot, gan mazinot klimata pārmaiņas.
• Āzija-Pasifiks: Ķīna, Japāna un Dienvidkoreja strauji attīsta AI infrastruktūru, pievēršot arvien lielāku uzmanību energoefektivitātei. Ķīnas nacionālā AI stratēģija iekļauj zaļo skaitļošanu kā prioritāti, un uzņēmumi, piemēram, Alibaba Cloud, ir pionieri zema oglekļa datu centros.

Pieņemšanas modeļi atklāj, ka reģioni ar robustu atjaunojamo enerģiju tīkliem, atbalstošām politikas struktūrām un spēcīgām publiski-privātām partnerībām atrodas priekšplānā zaļajā AI. Saskaņā ar 2024. gada IEA ziņojumu, globālais datu centru elektroenerģijas pieprasījums varētu dubultoties līdz 2026. gadam, padarot energoefektīvo AI par kritisku prioritāti. Pāreja uz mazākiem, efektīvākiem modeļiem un AI izmantošana, lai optimizētu enerģijas patēriņu citās nozarēs, ir galvenās tendences, kas veido zaļā AI ainavu.

Jauni virzieni ilgtspējīgas AI attīstībā

Zaļais AI: oglekļa samazināšana skaitļošanas ēras laikā

Mākslīgā intelekta (AI) straujā attīstība ir radījusi ievērojamas vides bažas, it īpaši attiecībā uz oglekļa pēdas nospiedumu liela mēroga modeļu apmācībā un ieviešanā. Pieaugot AI modeļu lielumam un komplikācijai, pieaug arī to enerģijas patēriņš. Piemēram, viena liela valodas modeļa apmācība var izdalīt tikpat daudz oglekļa kā piecas automašīnas to ilguma laikā (MIT Technology Review). Tas ir izveidojis “Zaļā AI” kustību, kas koncentrējas uz vides ietekmes samazināšanu uz AI sistēmām, saglabājot vai uzlabojot sniegumu.

• Energoefektīva aparatūra: Uzņēmumi iegulda specializētās mikroshēmās un datu centra optimizācijas, lai samazinātu enerģijas patēriņu. Piemēram, Google pasūtītās Tensor Processing Units (TPU) un Microsoft atjaunojamā enerģija Azure datu centros ir soļi uz zaļākas AI infrastruktūru (Google ilgtspējība, Microsoft Azure ilgtspējība).
• Algoritmu inovācijas: Pētnieki izstrādā efektīvākus algoritmus, kas prasa mazāk aprēķinu jaudas. Tehnoloģijas, piemēram, modeļa apgriešana, kvantizācija un zināšanu destilācija var ievērojami samazināt enerģijas prasības, neupurējot precizitāti (Zaļais AI, Schwartz et al.).
• Oglekļa uzskaite un kompensācija: Tehnoloģiju giganti un jaunuzņēmumi arvien biežāk ir caurskatāmi attiecībā uz savām AI saistītajām emisijām. Iniciatīvas, piemēram, Mašīnmācības emisiju kalkulators, palīdz organizācijām novērtēt un kompensēt savu oglekļa pēdas nospiedumu.
• Politika un standarti: Valdības un nozares grupas sāk noteikt vadlīnijas ilgtspējīgai AI. Eiropas Savienības ierosinātais AI akts iekļauj noteikumus vides ietekmes novērtēšanai (ES AI akts).

Skatoties uz nākotni, zaļā AI virzība paredzama pieaugoša intensitāte, kad gan regulatori, gan patērētāji pievērš uzmanību. Saskaņā ar 2023. gada Gartner ziņojumu, 80% CIO ilgtspējības rādītāju līdz 2026. gadam būs saistīti ar biznesa rezultātiem, apliecinot vides atbildības pieaugošo nozīmīgumu AI attīstībā. Attīstoties skaitļošanas ērā, ilgtspējīgas AI prakses būs izšķirošas, lai līdzsvarotu inovāciju un planētas veselību.

Barjeras un pārvarēšanas sasniegumi zaļā AI virzībā

Mākslīgā intelekta (AI) straujā attīstība ir radījusi ievērojamas vides bažas, it īpaši attiecībā uz oglekļa pēdas nospiedumu liela mēroga modeļu apmācībā un ieviešanā. Pieaugot AI modeļu izmēra un sarežģītības, pieaug arī to enerģijas patēriņš. Piemēram, viena liela valodas modeļa apmācība var izdalīt tikpat daudz oglekļa, kā piecas automašīnas to dzīves laikā (MIT Technology Review). Tas ir radījis “Zaļā AI” kustību, kas koncentrējas uz vides ietekmes samazināšanu uz AI sistēmām, saglabājot vai uzlabojot sniegumu.

Barjeras Zaļajam AI

• Enerģijas intensīva apmācība: Mūsdienīgi modeļi, piemēram, GPT-3, prasa simtiem megavatu stundu elektroenerģijas apmācībai, bieži vien iegūta no tīkliem, kas joprojām paļaujas uz fosilā kurināmā (Daba).
• Standartizētas ziņošanas trūkums: Nav universāla standarta, lai ziņotu par AI modeļu enerģijas patēriņu vai oglekļa emisijām, padarot grūti salīdzināt vai novērtēt progresu (arXiv).
• Neatbilstīgas stimulējošās programmas: Pētniecība un nozare bieži vien prioritizē precizitāti un sniegumu virs efektivitātes, radot “lielāks ir labāks” domāšanu, kas ignorē ilgtspējību.
• Aparatūras ierobežojumi: Daudzi datu centri joprojām darbojas ar veco aparatūru, kas ir mazāk energoefektīva, un pāreja uz zaļāku infrastruktūru prasa lielus kapitāla ieguldījumus.

Pārvarēšanas sasniegumi Zaļajā AI

• Efektīva modeļu izstrāde: Tehnoloģijas, piemēram, modeļa apgriešana, kvantizācija un zināšanu destilācija, ir samazinājušas AI modeļu aprēķinu prasības bez būtiska precizitātes zuduma (Meta AI).
• Atjaunojamā enerģija datu centros: Lieli mākoņpakalpojumu sniedzēji, piemēram, Google un Microsoft, iegulda 100% atjaunojamā enerģijā saviem datu centriem, ievērojami samazinot AI darba slodžu oglekļa intensitāti (Google ilgtspējība).
• Oglekļa apzināta plānošana: Jauni algoritmi spēj plānot AI apmācības darbus, kad atjaunojamā enerģija ir vispieejamākā, tādējādi vēl vairāk samazinot emisijas (Microsoft ilgtspējība).
• Caurskatāmības iniciatīvas: “Enerģijas etiķešu” un oglekļa ziņošanas rīku ieviešana palīdz pētniekiem un uzņēmumiem izsekot un atklāt savu AI projektu vides ietekmi (ML CO2 ietekme).

Kamēr skaitļošanas ēra paātrinās, zaļā AI virzība kļūst par centrālo tēmu gan nozarē, gan akadēmijā. Lai gan pastāv nozīmīgas barjeras, notiekošie sasniegumi modeļu efektivitātē, infrastruktūrā un caurskatāmībā veido ceļu uz ilgtspējīgu AI nākotni.

Aviņas un atsauces

• Zaļais AI: oglekļa samazināšana skaitļošanas ēras laikā
• MIT Technology Review
• arXiv
• Google ilgtspējība
• Arm Blueprint
• Daba
• ES AI akts
• Google Cloud
• Amazon ilgtspējība
• Google AI Blogs
• Zaļais AI
• ilgtspējīga AI infrastruktūra
• 2024. gada IEA ziņojums
• Microsoft ilgtspējība
• MarketsandMarkets
• Baidena administrācijas 2023. gada izpildraksts
• ES Digitālā stratēģija
• Eiropas Vides aģentūra
• nacionālā AI stratēģija
• Meta AI