Сможет ли ИИ спасти планету к 2027 году? Три цены, которые нужно сократить.
Представьте себе недалекое будущее, где дроны с искусственным интеллектом сажают леса, оптимизируют энергосети и разрабатывают климатические решения за одну ночь. Это многообещающее видение, но есть одна загвоздка. Современные исследования предупреждают, что к 2030 году искусственный интеллект и центры обработки данных могут потреблять колоссальное количество электроэнергии в мире, превзойдя целые отрасли. Может ли искусственный интеллект действительно помочь нам победить изменение климата или станет пожирателем выбросов углерода? Мы рассмотрим три фактора, которые необходимо снизить, чтобы искусственный интеллект стал спасителем климата, а не обузой. Временные метки видео: 00:00 — Введение 00:59 — Стоимость вывода ($/токен) 01:58 — Энергия на токен (кВт⋅ч/токен) 04:02 — Задержка (агенты физического мира) 05:56 — Прорывы, за которыми стоит следить 08:36 — Вердикт, риски и политика 10:13 — Заключение Три стоимости, которые должны рухнуть: Стоимость вывода ($/токен): Цена за результат ИИ в долларах падает — Сэм Альтман отмечает десятикратное снижение стоимости каждые 12 месяцев, — но более дешёвый ИИ работает только при условии использования чистой энергии. Энергия на токен (кВт⋅ч/токен): Один запрос GPT-4 потребляет всего 0,3 Вт⋅ч электроэнергии (меньше, чем минутная зарядка телефона). Однако глобальный спрос на ИИ может всё же привести к тому, что потребление электроэнергии центрами обработки данных достигнет к 2030 году неустойчивого уровня. Задержка (агенты физического мира): Скорость — вопрос жизни и смерти для беспилотных автомобилей, хирургических роботов и интеллектуальных сетей. Сверхнизкая задержка (менее 10 мс) непреложна для реального ИИ, и для её реализации требуется перенос вычислений на периферию с помощью сетей 5G и специализированных чипов. Вердикт: ИИ может спасти нашу планету, но только если мы одновременно преодолеем все три кривые затрат. Следующие 2-3 года покажут, смогут ли сверхбыстрые чипы и интеллектуальное программное обеспечение компенсировать взрывной рост спроса. Источники и ресурсы: Предупреждение MIT Sloan об энергопотреблении ИИ: https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-t...
Сэм Альтман о 10-кратном ежегодном снижении затрат: https://blog.samaltman.com/three-obse...
NVIDIA о сокращении затрат на вывод: https://blogs.nvidia.com/blog/ai-toke...
Объединение памяти Enfabrica: https://www.tomshardware.com/tech-ind...
Решения Enfabrica: https://enfabrica.net/solution/emfasys
Исследование энергопотребления ИИ Epoch: https://epoch.ai/gradient-updates/how...
UPenn о надвигающейся нагрузке на ИИ: https://penntoday.upenn.edu/news/hidd...
Устойчивое развитие благодаря углеродному следу: https://sustainabilityunlocked.com/di...
Проект FogROS Калифорнийского университета в Беркли: https://autolab.berkeley.edu/assets/p...
Дженсен Хуан о фабриках ИИ: https://www.youtube.com/clip/Ugkx9WAB...
Влияние ИИ на энергосистему: https://climate.mit.edu/posts/four-wa...
Сэм Альтман о преимуществах снижения цен: https://www.businessinsider.com/sam-a...
MIT Sloan о борьбе с проблемой климата: https://sloanreview.mit.edu/article/t...
Хештеги: #AIandClimate #GreenAI #AIenergy #AIefficiency #CarbonFootprint #ClimateChange #AGI #TechForGood #Nvidia #SamAltman #DataCenters #2027
