Data center do Google na Holanda.Utrecht, Robin / Action Press (via ZUMA Press)
Esta história foi publicada pela primeira vez guardião Reimpresso aqui como parte de. mesa climática colaboração.
boom da inteligência artificial Levou as ações das Big Tech a novos máximos, mas à custa dos esforços do setor para combater as alterações climáticas.
O Google disse na terça-feira que a tecnologia está ameaçando seus próprios objetivos ambientais depois de revelar que seus data centers, uma parte fundamental de sua infraestrutura de IA, contribuíram para um aumento de 48% nas emissões de gases de efeito estufa desde 2019. admitiu isso. Ele disse que havia “incerteza significativa” sobre o alcance da meta líquida. As emissões zero até 2030 incluíam “incertezas sobre os futuros impactos ambientais da IA, que são complexos e difíceis de prever”.
Isso ocorre depois que a Microsoft, o maior financiador do OpenAI, desenvolvedor do ChatGPT, admitiu que seu 'moonshot' líquido zero em 2030 pode não ser um sucesso por causa da estratégia de IA da empresa.
Então, será que a tecnologia poderá reduzir os custos ambientais da IA, ou será que o prémio pela supremacia será tão grande que a indústria continuará a avançar de qualquer maneira?
Por que a IA é uma ameaça aos objetivos da tecnologia verde?
Os data centers são um componente central para treinamento e operação de modelos de IA, como o Gemini do Google e o GPT-4 da OpenAI. Isso inclui equipamentos de computação sofisticados, ou servidores, que processam vastas áreas de dados que alimentam sistemas de IA. Requerem grandes quantidades de electricidade para funcionar, e algumas fontes de energia produzem CO2, bem como CO2 “a bordo” proveniente do custo de fabrico e transporte do equipamento necessário.
De acordo com a Agência Internacional de Energia, o consumo total de eletricidade do data center poderá dobrar em relação aos níveis de 2022 e aumentar para 1.000 TWh (terawatts-hora) até 2026, comparável às necessidades de energia do Japão. A empresa de pesquisa Semi-Analysis estima que a IA reduzirá o consumo de energia do data center para. 4,5 kW. O uso da água também é importante, com um estudo estimando que a IA poderá ser responsável por até 6,6 mil milhões de metros cúbicos de água até 2027, representando quase um terço do consumo anual do Reino Unido.
O que dizem os especialistas sobre o impacto ambiental?
Um relatório recente apoiado pelo governo do Reino Unido sobre a segurança da IA afirmou que a intensidade de carbono das fontes de energia utilizadas pelas empresas tecnológicas era uma “variável chave” no cálculo do custo ambiental da tecnologia. No entanto, acrescentou que uma “parte significativa” do treinamento de modelos de IA ainda depende de energia de combustíveis fósseis.
Na verdade, as empresas tecnológicas estão a inflacionar os contratos de energia renovável para cumprir metas ambientais. Por exemplo, a Amazon é a maior compradora corporativa de energia renovável do mundo. Mas alguns especialistas argumentam que outros utilizadores de energia serão levados a utilizar combustíveis fósseis porque não há energia limpa suficiente para circular.
“O consumo de energia não está apenas aumentando, mas o Google também está lutando para atender a essa demanda crescente por fontes de energia sustentáveis”, afirma o Digiconomist, site que monitora o impacto ambiental das novas tecnologias, afirma Alex de Vries, fundador do.
Existe energia renovável suficiente?
Os governos de todo o mundo planeiam triplicar os recursos energéticos renováveis do mundo até ao final desta década para reduzir o consumo de combustíveis fósseis em linha com os objectivos climáticos. Mas este compromisso ambicioso, acordado durante as negociações climáticas da COP28 do ano passado, já está em dúvida, com os especialistas preocupados que um aumento na procura de energia dos centros de dados de IA possa torná-lo ainda mais inacessível.
A AIE, o órgão fiscalizador global da energia, afirma que embora em 2023 a capacidade mundial de energia renovável aumente ao ritmo mais rápido registado nos últimos 20 anos, os planos actuais do governo significam que até 2030 a capacidade mundial de energia renovável aumentará. dobro.
A resposta às exigências energéticas da IA pode ser que as empresas tecnológicas invistam mais na construção de novos projectos de energias renováveis para satisfazer a crescente procura de energia.
Com que rapidez podem ser construídos novos projetos de energia renovável?
Projetos de energia renovável onshore, como parques eólicos e solares, são construídos de forma relativamente rápida, levando menos de seis meses para serem desenvolvidos. Mas o processo pode levar anos, com regras de planeamento frouxas em muitos países desenvolvidos e impasses globais na ligação de novos projectos à rede. Os parques eólicos offshore e os projetos hidroelétricos enfrentam desafios semelhantes, juntamente com prazos de construção de dois a cinco anos.
Isto levantou preocupações sobre se a energia renovável será capaz de acompanhar a expansão da IA. De acordo com o relatório, as principais empresas tecnológicas já estão a utilizar um terço das centrais nucleares dos EUA para fornecer energia com baixo teor de carbono aos seus centros de dados. jornal de Wall Street. Mas sem investir em novas fontes de electricidade, estes acordos afastarão a electricidade de baixo carbono de outros utilizadores e aumentarão o consumo de combustíveis fósseis para satisfazer a procura global.
A demanda por eletricidade da IA aumentará para sempre?
As leis habituais da oferta e da procura sugerem que, à medida que a IA utiliza mais electricidade, o custo da energia aumentará, forçando a indústria a fazer poupanças. Contudo, a natureza única desta indústria significa que as maiores empresas do mundo podem decidir enfrentar o aumento dos preços da electricidade, potencialmente desperdiçando milhares de milhões de dólares como resultado.
Os maiores e mais caros data centers no espaço de IA são sistemas como GPT-4o e Claude 3.5, usados para treinar IA de “fronteira” e são mais poderosos e capazes do que qualquer outro data center. Os líderes neste espaço mudaram ao longo dos anos, mas a OpenAI está geralmente perto do topo, competindo pela posição com o criador de Claude, Anthropic, e o Gemini, do Google.
A concorrência de “fronteira” já é considerada como “o vencedor leva tudo”, com pouco para impedir que os clientes adotem o último líder. Isto significa que se uma empresa gasta 100 milhões de dólares a treinar um novo sistema de IA, os seus concorrentes devem decidir se gastam ainda mais ou abandonam completamente a concorrência.
Para piorar a situação, a corrida por sistemas de IA que possam fazer tudo o que os humanos podem fazer, os chamados “AGI”, significa que pode valer a pena gastar centenas de milhares de milhões de dólares num único treino. Se isso acontecer, levará aos seguintes resultados para a empresa: Como afirma a OpenAI, monopolizará a tecnologia que pode “melhorar a humanidade”.
As empresas de IA não aprenderão a usar menos eletricidade?
Todos os meses há novos avanços na tecnologia de IA que permitem às empresas fazer mais com menos. Por exemplo, em março de 2022, um projeto DeepMind chamado Chinchilla treinou modelos Frontier AI usando significativamente menos poder de computação, alterando a proporção entre a quantidade de dados de treinamento e o tamanho do modelo resultante.
No entanto, isso não resultou em menor consumo de energia para o mesmo sistema de IA. Em vez disso, a mesma quantidade de energia seria usada para criar melhores sistemas de IA. Na economia, esse fenômeno é conhecido como “paradoxo de Jevons”. Isto vem do facto de os economistas salientarem que as melhorias de James Watt na máquina a vapor reduziram significativamente a quantidade de carvão utilizado, mas em vez disso causaram um aumento significativo na quantidade de carvão utilizado. Combustíveis fósseis queimados no Reino Unido. À medida que o preço da energia a vapor despencou devido à invenção de Watt, foram descobertos novos usos que não teriam valido a pena quando a eletricidade era cara.
