Rychlý rozvoj umělé inteligence přináší nové energetické výzvy

Dynamický růst AI zvyšuje nároky na energii

Raketový rozmach technologií umělé inteligence vyvolává nebývalou poptávku po elektrické energii, což je alarmující jak pro technologický sektor, tak pro plánovače globální infrastruktury. Nejnovější analýzy ukazují, že spotřeba elektřiny datových center využívajících AI může brzy překonat nejen těžbu Bitcoinu, ale také energetickou spotřebu některých států.

Průlomová studie ukazuje rozsah problému

Nově publikovaná, recenzovaná studie v časopise Joule od Alexe de Vries-Gao, PhD výzkumníka z Institutu environmentálních studií Vrije University Amsterdam, přináší podrobný pohled na tento trend. De Vries-Gao odhadoval globální energetické nároky AI na základě technických specifikací, tržních dat a analýzy dodavatelského řetězce klíčových hráčů, jako jsou TSMC, NVIDIA a AMD.

Technologický pokrok v datových centrech žene spotřebu vzhůru

Moderní AI infrastruktura se opírá zejména o špičkové čipy NVIDIA H100, přičemž každý z nich v plném provozu při řešení komplexních modelů hlubokého učení spotřebuje zhruba 700 wattů. Celosvětově nasazení milionů těchto čipů způsobuje prudký nárůst celkové spotřeby datových center pro AI.

Odhady uvádějí, že hardware pro umělou inteligenci vyrobený mezi lety 2023 a 2024 může vyžadovat 5,3 až 9,4 gigawattů elektřiny. Pro srovnání, jde již o vyšší spotřebu než činí veškerá domácí spotřeba energie v Irsku, což podtrhuje, jak zásadně AI ovlivňuje světové energetické sítě.

Srovnání spotřeby energie AI a těžby Bitcoinu

Zatímco těžba Bitcoinu dlouhodobě čelí kritice kvůli obrovské energetické náročnosti, datová centra pro AI ji nyní reálně překonávají. Protože technologické společnosti zřídkakdy zveřejňují detailní data o spotřebě svých AI systémů, musejí vědci odhadovat reálné hodnoty na základě nepřímých údajů z dodavatelských řetězců a tržních prognóz.

Inovace, výroba a tržní tlak

Klíčovou roli v tomto trendu hraje technologie balení čipů TSMC CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate), která umožňuje spojit ultravykonné procesory s rychlými pamětmi do jednoho modulu. Tyto technologické inovace jsou nezbytné pro podporu nových AI úloh, zároveň však zvyšují celkovou energetickou náročnost datových center i trhu s AI hardwarem.

Podle de Vries-Gao zvýšila společnost TSMC výrobní kapacitu CoWoS více než dvojnásobně v období 2023–2024, stále však nabídka nestačí poptávce klíčových výrobců jako NVIDIA a AMD. V roce 2025 je očekáváno další zdvojnásobení výroby kvůli stoupajícím tržním potřebám.

Budoucnost: Spotřeba elektřiny na úrovni národů

Pokud tento trend potrvá, může celosvětová poptávka po elektřině pro AI systémy dosáhnout do konce roku 2024 až 23 gigawattů – což přibližně odpovídá průměrné spotřebě celé Velké Británie. Pro společnosti stavějící nové generace AI platforem a pro státy usilující o stabilitu svých energetických soustav bude zvládnutí rostoucích nároků AI na elektřinu klíčovým tématem.

S tím, jak umělá inteligence nadále transformuje průmysl a umožňuje revoluční inovace, její prudce rostoucí spotřeba energie značí začátek nové éry propojení digitální infrastruktury s otázkami udržitelného řízení energií.