Исследование по потреблению энергии ИИ
Увеличение энергозатрат для обучения ИИ
Переход от простых алгоритмов к сложным моделям существенно увеличивает потребность в энергии, особенно при использовании агентных ИИ с расширенными возможностями принятия решений. Это вызывает обеспокоенность относительно энергопотребления, как показало новое исследование.
Отслеживание энергопотребления
Согласно исследованию компании SambaNova Systems, в котором приняли участие свыше 2000 бизнес-лидеров из США и Европы, 70% осведомлены о значительных энергозатратах на обучение ИИ моделей. Однако лишь 13% компаний отслеживают энергопотребление своих ИИ систем.
Давление со стороны стейкхолдеров
Чуть более трети компаний сталкиваются с возрастающим давлением со стороны стейкхолдеров, требующих повышения энергоэффективности. Около 42% ожидают усиления таких требований в будущем.
Вызовы с энергопотреблением ИИ
С ростом цен на энергию 20% компаний отмечают их как актуальную проблему. Тем не менее, 77% активно ищут пути снижения энергопотребления, улучшая модели, используя более энергоэффективное оборудование и инвестируя в возобновляемые источники энергии. Однако эти усилия отстают от быстрого расширения ИИ систем, оставляя предприятия подверженными растущим затратам и экологическим вызовам.
Родриго Лианг, генеральный директор SambaNova Systems: «Результаты показывают жесткую реальность: компании спешат с внедрением ИИ, но не готовы управлять его энергопотреблением».
«Без активного подхода к энергоэффективному оборудованию и оптимизации энергопотребления, особенно в условиях возрастающего спроса на ИИ технологии, мы рискуем подорвать прогресс, который обещает ИИ», добавил он.
Лианг также прогнозирует, что к 2027 году более 90% руководителей будут обеспокоены энергетическими запросами ИИ. Как только компании интегрируют ИИ, решение вопросов энергоэффективности и готовности инфраструктуры станет ключевым для долгосрочного успеха.
Источник: TechRadar
