Az évtizedes hálózati sorban állástól a fél kapacitással működő létesítményekig – egy új tanulmány feltárja az energiaválságot, amely Európa mesterséges intelligencia-képességeinek fokozására irányuló törekvéseinek középpontjában áll.
Minden alkalommal, amikor feltesz egy kérdést egy mesterséges intelligencia chatbotnak, valahol, esetleg egy kontinensnyivel távolabb, egy számítógépekkel teli raktár keményen dolgozik, hogy válaszoljon rá, és észveszejtő mennyiségű energiát költenek el a gyors válaszadás érdekében.
Az adatközpontok, azok a fizikai helyek, amelyekben a szuperszámítógépek és a hozzájuk kapcsolódó összetevők találhatók, amelyek a mesterséges intelligencia drámai növekedését támasztják alá, kritikus jelentőségűek a fejlett adatfeldolgozás korában.
De az elektromosság iránti étvágyuk már önmagában is problémát jelent. Ezek a létesítmények egyre nagyobbak, egyre többen vannak, és drámaian energiaéhesebbek, a működésükhöz szükséges energia pedig ugyanolyan gyorsan csökken.
A Cloudscene adatai szerint jelenleg az Egyesült Államok uralja a globális színteret, nagyjából 5400 létesítménnyel szemben, míg Európában a Cloudscene adatai szerint körülbelül 3400, Európa pedig kétségbeesetten szeretné ezt a különbséget bezárni.
A probléma az, hogy a bezárása óriási energiaköltséggel jár – és a kontinens elektromos hálózata már most is nehezen tudja megbirkózni a meglévő igényekkel.
Maria Nowicka, az Interface európai energia- és digitálispolitikai agytrösztnél készített jelentős új tanulmány rávilágít arra, hogy ez a feszültség milyen súlyossá vált.
Arra figyelmeztetnek, hogy sürgős reform nélkül Európa mesterséges intelligencia-ambíciói költséges, elakadt eszközökké válhatnak, amelyek a hatalmat és a közpénzeket sodorhatják fel, miközben figyelmen kívül hagyják a jobb lehetőségeket máshol.
„A többszáz megawattos létesítmények építése, amelyek nem használják ki hatékonyan a szerződésben foglalt kapacitásukat, nem csak gazdaságilag, hanem energia- és klímarendszeri szempontból is fenntarthatatlanok” – áll a jelentésben.
Elektromos mega-abszorberek
Egy tipikus európai háztartás évente körülbelül 3600 kilowattórát, vagyis nagyjából napi 10 kilowattórát használ fel.
Az AI-asszisztense mögötti adatközpont több tízezer ilyen otthon napi egyenértékét képes leégetni reggeli előtt.
„A vezető mesterséges intelligencia-klaszterek teljesítménye a 2019-es 13 MW-ról 2025-re 280–300 MW-ra nő az xAI Colossus esetében – ez nagyjából 250 000 európai háztartás keresletéhez mérhető” – magyarázta a jelentés.
Ennek az energiának át kell haladnia valamin, és ez a valami már komoly terhelés alatt áll.
Európa villamosenergia-hálózata, az elektromos vezetékek, alállomások és átviteli infrastruktúra hatalmas hálózata, amely a villamos energiát onnan szállítja, ahol szükség van rá, nem az MI szem előtt tartásával épült.
Ha egyetlen új létesítmény egyszerre több száz megawattot igényel, nem elég csak bedugni. Ez megfeszíti és lemeríti az egész rendszert körülötte, ami költséges frissítéseket kényszeríthet ki, és kiszorítja a többi felhasználót, akik ugyanazért a kapacitásért versengenek.
„A ChatGPT-4 képzés a jelentések szerint körülbelül 46 GWh teljes energiát fogyasztott, ami három hónapon át tartó, 20 MW-os fogyasztásnak felel meg, és elegendő a teljes brüsszeli fővárosi régió áramellátásához több mint négy napig” – folytatta a jelentés.
A jelenleg készülő legfejlettebb modellek a becslések szerint sokkal többet fogyasztanak. A Nemzetközi Energia Ügynökség előrejelzése szerint a globális adatközpontok villamosenergia-felhasználása „2030-ra több mint kétszeresére fog nőni, nagyrészt a mesterséges intelligencia terhelése miatt”.
A hagyományos szerverfarmok szerény, rugalmas energiaterhelések köré épültek. A mesterséges intelligencia-klaszterek speciális chipeket csomagolnak, amelyek napokig vagy hetekig egyhuzamban csaknem maximális intenzitással futnak, és a jelentés megfogalmazása szerint úgy viselkednek, mint a „korlátozott hálózatokhoz csatlakoztatott elektrointenzív ipari üzemek”.
„A hálózati csatlakozási kapacitás, a csatlakozási idők, a helyi torlódások és legutóbb az energiaárak már kötelező érvényű korlátokká váltak, amelyek a kezdeti beruházási érdeklődés ellenére késleltetik vagy átirányítják a nagy telepítéseket” – írja az Interface.
A rács lépést fog tartani?
Ez sehol sem látható jobban, mint Európa legkeresettebb adatközpont-piacain vagy az iparág által FLAP-D városoknak nevezett városokban, vagy Frankfurtban, Londonban, Amszterdamban, Párizsban és Dublinban.
A hálózati csatlakozások sora olyan hosszúra nőtt, hogy gyakorlatilag fejlesztési tilalommá vált.
„A FLAP-D piacokon… az új létesítmények átlagosan 7-10 évet várnak a hálózati csatlakozásra, ami a legterheltebb elsődleges piacokon 13 évre emelkedik” – magyarázta a jelentés.
Írország de facto moratóriumot rendelt el az új dublini adatközpontokra 2028-ig, míg Hollandia és Frankfurt gyakorlatilag legalább 2030-ig betiltotta az új kapcsolatokat.
A jelentés megjegyezte, hogy az OpenAI „a magas villamosenergia-árak miatt felfüggesztette az Egyesült Királyság és Norvégia befektetéseit”, ami egy lehetséges jele annak, hogy még a világ legjobban tőkésített mesterségesintelligencia-vállalatait is megállítják az európai energiakorlátok.
Amin változtatni kell
Európa villamosenergia-hálózata már most is megküzd a közlekedés és a fűtés villamosítása, a megújuló energia egyenetlen elterjedése, valamint a jelentés szerint a „szűk gáz- és árampiacok” kockázataival, amelyeket tovább feszült az ukrajnai orosz invázió és a közel-keleti konfliktus.
A jelentés azt javasolja, hogy az európai létesítményeket kezdettől fogva integrálják a nemzeti és uniós hálózattervezésbe, és a helymeghatározást a megújuló energia elérhetőségéhez kell kötni.
A több száz megawatt AI-infrastruktúra felhalmozása azzal a kockázattal jár, hogy mindezt megnehezíti és drágítja.
„A nagy mesterségesintelligencia-számítógép-klaszterek hosszú távú értéke és elfogadhatósága attól függ, hogy a hagyományos adatközpontoktól eltérő kritikus energiainfrastruktúraként tervezték-e meg, szabályozzák-e és működtetik-e őket” – zárul a jelentés.
