Az MI hajtotta gazdasági növekedés csak akkor fenntartható, ha a világ lépést tud tartani az áramigényével.
A mesterséges intelligencia (MI) a termelékenység és a gazdasági növekedés új motorjaként lépett színre, miközben átformálja a munkaerőpiacot és a befektetési trendeket. Az IMF 2025. áprilisi Világgazdasági Kilátások című jelentése szerint az MI képes gyorsítani az éves globális növekedés ütemét – de ez nem megy energia nélkül.
A növekvő számítási kapacitás és az azzal járó energiaigény súlyos terhet ró a világ áramhálózataira. A technológia ugyanis adatközpontokra épül, ezek pedig egyre több áramot igényelnek. A Kőolaj-exportáló Országok Szervezetének (OPEC) legfrissebb, teljes évre vonatkozó becslése szerint
2023-ban ezek az adatközpontok már 500 terawattóra villamos energiát használtak fel – több mint kétszer annyit, mint 2015 és 2019 között évente.
Ez a mennyiség pedig 2030-ra akár 1500 terawattórára is nőhet. A növekedés mértékét jól érzékelteti, hogy 2023-ra az adatközpontok energiafogyasztása már elérte Németország vagy Franciaország szintjét. 2030-ra ez India – a világ harmadik legnagyobb áramfogyasztója – szintjére ugorhat, és várhatóan másfélszerese lesz az elektromos járművekhez kapcsolódó áramigénynek.
Az USA az élvonalban, de globális a probléma
A legnagyobb növekedés az Egyesült Államokban figyelhető meg, ahol a világ legtöbb adatközpontja található. A McKinsey & Co. egy közepes keresletet feltételező forgatókönyve szerint
az amerikai szerverfarmok energiaigénye megháromszorozódhat, és 2030-ra meghaladhatja a 600 terawattórát.
Az új adatközpontok építési hulláma, amely részben a felhőalapú adattárolás, részben az MI-lekérdezések kiszolgálása miatt indult el, sürgető lépéseket követel meg az energiapolitikusoktól. Olyan stratégiákra van szükség, amelyek biztosítják az elegendő áramellátást, ellenkező esetben fennakadások jöhetnek.
Ha lassú a kínálat, emelkednek az árak – és megakadhat az MI-forradalom
Az energiakereslet növekedése – ha megfelelő kínálattal párosul – csak mérsékelt áremelkedést okoz. Ellenkező esetben az árak jelentősen megugorhatnak, ami nemcsak a fogyasztókat és vállalkozásokat terheli, de akár magát az MI-ipart is visszavetheti.
Az IMF szakértői szerint a jelenlegi energiapolitikák mellett
az MI-vezérelt áramkereslet 2025 és 2030 között összesen 1,7 gigatonna üvegházhatású gázt juttathat a légkörbe – ez nagyjából megegyezik Olaszország ötévnyi energiaeredetű kibocsátásával.
Optimalizált algoritmus, kiszámíthatatlan hatás
Nemcsak a kereslet nő, de annak jövőbeli mértéke is kiszámíthatatlan. Egyes hatékony, nyílt forráskódú modellek – mint a DeepSeek – csökkentik a számítási és energiaigényeket. Csakhogy ezek a megtakarítások ösztönözhetik az MI használatát, amely végső soron újra megnöveli az energiafogyasztást. Emellett az egyes, összetettebb modellek kifejezetten energiaigényesek.
A bizonytalanság miatt a befektetők kivárhatnak, ami szűkös áramkínálatot és dráguló energiaárakat hozhat. Ezért létfontosságú, hogy a döntéshozók és a vállalatok közösen dolgozzanak azon, hogy az MI kiaknázza a gazdasági potenciálját, miközben kordában tartják az ezzel költségeket és a kibocsátásokat. Az energiaforrások diverzifikálását ösztönző politikák hozzájárulhatnak az ellátás bővítéséhez, az árhullámok mérsékléséhez és a környezeti hatások fékezéséhez.
A kormányok és a vállalatok is felismerték a problémát
A kormányok már több intézkedést is tettek, Szingapúr például az energiahiány miatt szabályozásokat vezetett be az adatközpontok kapacitásának korlátozására. Az ország több mint 70 ilyet üzemeltet, ami Délkelet-Ázsia teljes adatközpont-kapacitásának a 60 százalékát teszi ki. 2019 és 2022 között az ország leállította a továbbiak jóváhagyását, a felülvizsgálat alatt állókra pedig kapacitáskorlátozások vonatkoztak.
A mesterséges intelligencia területén jelentős cégek vezetői is elismerik ezt a kihívást. A tavalyi davosi Világgazdasági Fórumon Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója kijelentette: „A jövő mesterséges intelligenciája számára energiaáttörésre van szükség, mivel az sokkal több energiát fog fogyasztani, mint amire az emberek számítottak.”
Néhány lehetséges stratégia az energiahatékonysághoz
Számos hatékony stratégia létezik e célok elérése érdekében. Az egyik kulcsfontosságú terület a hűtés hatékonysága. Az adatközpontok ugyanis jelentős hőt termelnek a nagy sűrűségű berendezéseknek és a folyamatos működésnek köszönhetően. A hűtőrendszerek optimalizálásával az adatközpontok üzemeltetői jelentősen csökkenthetik az energiafogyasztást. Az olyan technológiák bevezetése, mint a meleg folyosó/hideg folyosó elszigetelése, a precíziós hűtés és a légáramlás-szabályozási megoldások javíthatják a hűtési hatékonyságot, minimalizálhatják az energiapazarlást és javíthatják az általános működési teljesítményt.
Az intelligens áramelosztási és felügyeleti rendszerekkel az adatközpontok üzemeltetői nagyobb rálátást és ellenőrzést szerezhetnek az energiafelhasználás felett. Az energiahatékony tápegységek, a feszültségszabályozás és az energiagazdálkodási eszközök használata jelentős energiamegtakarítást eredményezhet. Az energiagazdálkodási stratégiák, például a virtualizáció, a terheléselosztás és a teljesítménykorlátozás szintén hozzájárulhat az energiafogyasztás optimalizálásához és a költségek csökkentéséhez.
Átállás az eszközön belüli mesterséges intelligenciára
Az olyan startupok, mint a Groq, a DeepSeek és a DeepX, úttörő szerepet játszanak az energiahatékony mesterségesintelligencia-technológiák fejlesztésében, amelyek egy MI által vezérelt szuperintelligens társadalmat alakíthatnak ki. A szoftveroptimalizálás segíthet csökkenteni a szerverek energiafogyasztását, de az eszközön belüli mesterséges intelligencia – ahol az MI feldolgozása közvetlenül az eszközön történik, nem pedig egy felhőalapú adatközpontban – a legígéretesebb megoldás erre.
Jelenleg a mesterségesintelligencia-rendszerek nagymértékben támaszkodnak a felhőalapú számítástechnikára, amelyben jelentős energiát fogyaszt az adatok átvitele a peremhálózati eszközök és az adatközpontok között. Ezenkívül az adatközpontokban található nagy teljesítményű GPU-k és központi feldolgozóegységek (CPU-k) jelentős energiát igényelnek. Ezzel szemben az eszközön belüli mesterséges intelligencia helyben dolgozza fel az adatokat, így nincs szükség energiaigényes adatátvitelre.
Az eszközön belüli feldolgozásra tervezett MI-chipek az energiahatékonyságot helyezik előtérbe a puszta számítási teljesítménynél, ami 100–1000-szeres energiamegtakarítást eredményez feladatonként a felhőalapú mesterséges intelligenciához képest.
Ennek eredményeként az eszközökre épített MI egy olyan forradalmi technológia, amely maximalizálja a mesterséges intelligencia elterjedését, miközben minimalizálja a környezeti hatásokat. A kormányoknak gyorsan kell cselekedniük, hogy olyan jogszabályokat alkossanak, amelyek felgyorsítják ennek az elterjedését.
Kockacukor az alacsony fogyasztásért
A DeepX társalapítója és vezérigazgatója szerint az energiahatékony mesterséges intelligencia előmozdítása érdekében egy globális „energiakredit-kereskedelmi rendszer” pénzügyi ösztönzőket biztosíthatna azoknak a vállalatoknak, amelyek alacsony energiafogyasztású MI-megoldásokat alkalmaznak.
E rendszer keretében
az energiatakarékos mesterséges intelligenciát alkalmazó vállalkozások energiafelhasználási kreditekkel kereskedhetnének, amivel pénzügyi előnyökre tehetnének szert, miközben csökkentik környezeti lábnyomukat.
Ehhez hasonló létezik az elektromosjármű-iparban. A 2010-es években az állami támogatások és adókedvezmények ezen gépkocsik gyors elterjedését váltották ki, ami az akkumulátortechnológia és a töltő-infrastruktúra növekedéséhez vezetett. A mesterséges intelligencia által biztosított energiamegtakarítások hasonló szerepet játszhatnak az MI által biztosított modellek energiafogyasztásának kezelésében, biztosítva a fenntartható jövőt.
E technológia sikere tehát nagyban függ annak energiahatékonyságától és a fenntarthatóságától. A kormányoknak, a vállalkozásoknak és az innovátoroknak érdemes együttműködniük annak érdekében, hogy a mesterséges intelligencia gyors növekedése ne járjon fenntarthatatlan költségekkel.
Kapcsolódó: