Superkomputery AI, które w przyszłości będą w stanie, w ciągu paru chwil, projektować nowe leki, to niewątpliwie technologiczny przełom. Stworzenie takich systemów wiąże się jednak z kosztami i to potężnymi. Eksperci sądzą, że z ich dużą częścią będziemy musieli zmierzyć się jeszcze w tej dekadzie.
Dlaczego rosną koszty i potrzeby AI oraz superkomputerów?
A tempo wzrostu tych kosztów infrastrukturalnych, na cele trenowania i zasilania AI, rośnie zawrotnie. Między 2019 a 2025 r. koszty sprzętu i zużycia energii w wiodących centrach danych AI podwajały się co roku. Jeśli ta wykładnicza tendencja się utrzyma, w 2030 r. pojedynczy superkomputer AI może mieścić aż dwa miliony chipów, kosztować obłędne 200 mld dol., a do tego zużywać aż 9 gigawatów mocy. To tyle, ile generuje dziewięć reaktorów jądrowych! Taka moc mogłaby zasilić w prąd od 7 do 9 mln domów.
Czytaj więcej
Superkomputer ma zasilać następne wersje chatbota AI Grok, który rzucił wyzwanie m.in. ChatGPT OpenAI czy Gemini Google`a.
Choć efektywność energetyczna centrów danych rośnie (zwiększyła się ona 1,34 razy w skali roku w latach 2019-2025), to i tak nie wystarcza, by powstrzymać lawinowy wzrost zapotrzebowania na energię. Zapotrzebowanie to, w ciągu ostatnich sześciu lat, rosło bowiem dwa razy szybciej. Już teraz najpotężniejszy superkomputer AI, Colossus od xAI, zbudowany w 214 dni (kosztem 7 mld dol.), zużywa 300 megawatów energii (równa się to zapotrzebowaniu 250 tys. gospodarstw domowych). A trend ten będzie tylko przybierał na sile. W dodatku koszty rozwoju mają nie tylko związek z chipami i energią. Do tego dochodzą kwestie odbijające na środowisku – centra danych zużywają bowiem olbrzymie ilości wody i zajmują rozległe tereny, obciążając lokalne ekosystemy.
Czytaj więcej
Giganci technologiczni chcą budowy reaktorów jądrowych, aby zasilać swoje centra danych i sztuczną inteligencję.
Potrzebna ogromna moc obliczeniowa. Kto teraz dominuje?
Motorem boomu na superkomputery AI będą nie tylko instytuty państwowe, ale w coraz większym stopniu również prywatny biznes. Jeszcze w 2019 r. firmy prywatne posiadały 40 proc. mocy obliczeniowej superkomputerów AI. Analitycy szacują, że w 2025 r. ten odsetek sięgnie już 80 proc. AI przestała być zatem domeną akademickich badań, a stała się komercyjną żyłą złota. Przykład? Planowany Stargate od OpenAI za 500 mld dol. czy niedawne zobowiązanie koncernu NVIDIA, który chce przeznaczyć 500 mld dol. na rozwój infrastruktury AI.
Czytaj więcej
Mówienie „proszę” i „dziękuję” do ChatGPT kosztuje firmę OpenAI grube miliony — przyznaje jej szef Sam Altman.
W globalnej mocy obliczeniowej AI dominują dziś Stany Zjednoczone, kontrolując około 75 proc. zasobów. Chiny zajmują drugie miejsce (5 proc.), a tradycyjni liderzy, jak Japonia i Niemcy, tracą na znaczeniu.
