Sun'iy intellekt (AI) butun dunyo bo'ylab ko'plab odamlar uchun kundalik hayotning bir qismiga aylanib bormoqda. Shaxsiy darajadagi odamlar qidiruv so'rovlari uchun AI modellaridan tobora ko'proq foydalanmoqda. Google qidiruv bozorida hali ham hukmronlik qilsa-da, ChatGPT uning hukmronligi uchun eng katta xavf tug'dirdi.
Biznes darajasida qishloq xo‘jaligidan tortib sog‘liqni saqlashgacha, moliyadan tortib ko‘ngilochargacha hech bir soha chetda qolmaydi, butun dunyo bo‘ylab tashkilotlar sun’iy intellektni kundalik faoliyatiga integratsiya qilmoqda.
Kelgusi yillarda dunyoda sun'iy intellektga bo'lgan talab va undan foydalanish keskin o'sishi kutilmoqda, shuning uchun texnologiya kompaniyalari bu rivojlanishga katta ma'lumotlar markazlarini qurish orqali javob berishmoqda. Ammo bu o'sish qimmatga tushadi: energiya iste'moli, iqtisodiy xarajatlar va atrof-muhitga ta'sir. An'anaviy hisoblashlar o'sib borayotgan hisoblash va energiya talablarini bajara olmaydi. AI inqilobini davom ettirish uchun biz zamonaviy hisoblash fizikasini qayta ko'rib chiqishimiz kerak.
Energiya masalalari
AIni hisobga olmagan holda ham, elektron hisoblash juda muhim nuqtada. Mur qonuni muvaffaqiyatsizlikka uchradi, Dennard miqyosi buzildi va natijada "quyuq kremniy" ko'paydi, ya'ni chipdagi tranzistorlarning qismlari haddan tashqari qizib ketmaslik uchun quvvatsiz yoki ishlamay qolishi kerak.
Katta AI modelini o'rgatish oson ish emas. Katta til modellari (LLM) katta hajmdagi ma'lumotlarga o'rgatiladi va trillionlab parametrlarga ega. Ular jarayonni milliardlab marta bashorat qiladi, o'lchaydi, moslashtiradi va takrorlaydi. Taxminlarga ko'ra, AI modellarini o'rgatish uchun zarur bo'lgan hisoblash quvvati har olti oyda ikki baravar ko'payadi.
Bunday katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash va ko'chirish katta parallellik va quvvatni talab qiladi. An'anaviy hisoblashda yuqori quvvat yuqori zichlikdagi tizimlarni talab qiladi. Yuqori zichlik ko'proq qarshilikni anglatadi va ko'proq qarshilik ko'proq issiqlikni anglatadi. Bu ma'lumotlar markazlarini katta energiyani hisoblashdan sovutishga o'tkazishga majbur qiladi, bunda ma'lumotlar markazining jami energiya iste'molining 40% gacha server buzilishining oldini olish uchun sarflanadi.
Sun'iy intellektni qo'llab-quvvatlaydigan infratuzilma allaqachon kurashmoqda va an'anaviy hisoblash endi kelajakdagi rivojlanishni qo'llab-quvvatlamasligi aniq.
Iqtisodiy masalalar
Ma'lumotlar markazlari operatorlari moliyaviy muammoga duch kelishmoqda: yoki hisoblash zichligini hozirgi sovutish moslamalari bajara oladigan darajada cheklab qo'ying, bu ularning biznes imkoniyatlariga to'sqinlik qiladi yoki issiqlik chegaralarini oshirib, apparat va komponentlarning tez qarishiga olib keladi, operatsion xarajatlar va chiqindilarni ko'paytiradi.
Bundan tashqari, yangi ma'lumotlar markazlarini qurish narxi ham juda yuqori - McKinsey 2030 yilga kelib 5,2 trillion AQSH dollari miqdorida sarmoya talab qilinishini bashorat qilmoqda. Agar ma'lumotlar markazlari an'anaviy hisob-kitoblarga tayanishda davom etsa, samarasiz infratuzilmaga sarmoya kiritish katta moliyaviy xavf tug'diradi. Oddiy iste'molchilarga ham yomon iqtisodiy sharoitlar ta'sir qiladi; AI tarmoqqa misli ko'rilmagan bosim o'tkazgani va ma'lumotlar markazining quvvatga bo'lgan talabi ortib borayotganligi sababli, elektr energiyasi narxi oshib bormoqda. Bu xarajatlar tez sur'atlar bilan o'sib borayotgan elektr to'lovlari ko'rinishida atrofdagi uy xo'jaliklariga o'tkaziladi.
