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O boom da inteligência artificial levou os preços das ações de grandes empresas tecnológicas a novos altos, mas ao custo 2️⃣ dos desejos climáticos do setor.
Então, a tecnologia será capaz de reduzir o custo ambiental da IA ou vai ser usada 2️⃣ independentemente porque os prêmios são tão grandes?
Por que a IA representa uma ameaça aos objetivos verdes das empresas de tecnologia?
Os 2️⃣ data centers são um componente central do treinamento e da operação de modelos AI, como o Gemini ou GPT-4. Eles 2️⃣ contêm os sofisticados equipamentos computacionais que trituram as vastamente diversas informações dos sistemas IA subjacentes aos dados; eles exigem grandes 2️⃣ quantidades para serem executados – gerando CO2 dependendo das fontes energéticas - além disso criam “incorporado” ao dióxido a partir 2️⃣ desse custo na fabricação desses produtos (e transporte) no equipamento necessário ”.
De acordo com a Agência Internacional de Energia, o 2️⃣ consumo total da eletricidade dos datacentres poderia dobrar desde os níveis 2024 para 1.000 TWh (terawatt-hora) a casa de aposta 2026 equivalente à 2️⃣ demanda energética do Japão enquanto que uma empresa SemiAnálise calculava um resultado na IA usando 4,9% das fontes globais até 2️⃣ 2030. O uso d'água também é significativo e estimamos num estudo como sendo capaz representar 6,6 bilhões metros cúbicos por 2️⃣ ano - quase 227 milhões Inglaterra aproximadamente
O que dizem os especialistas sobre o impacto ambiental?
Um recente relatório apoiado pelo governo 2️⃣ do Reino Unido sobre segurança da IA disse que a intensidade de carbono na fonte energética usada pelas empresas tecnológicas 2️⃣ é "uma variável chave" para calcular o custo ambiental dessa tecnologia. Acrescenta, no entanto que uma parte significativa” dos treinamentos 2️⃣ a casa de aposta modelos AI ainda depende das energias movida à combustíveis fósseis (FSE).
De fato, as empresas de tecnologia estão investindo contratos 2️⃣ com energia renovável na tentativa para atingir seus objetivos ambientais. A Amazon é o maior comprador corporativo mundial a casa de aposta energias 2️⃣ renováveis e alguns especialistas argumentam que isso empurra outros usuários da área energética a combustíveis fósseis porque não há eletricidade 2️⃣ limpa suficiente pra contornar esse problema ”.
“O consumo de energia não está apenas crescendo, mas o Google também luta para 2️⃣ atender a essa crescente demanda por fontes sustentáveis”, diz Alex De Vries.
Há energia renovável suficiente para dar a volta?
Os governos 2️⃣ globais planejam triplicar os recursos de energia renovável do mundo até o final da década para reduzir a quantidade consumida 2️⃣ por combustíveis fósseis, a casa de aposta linha com as metas climáticas. Mas essa promessa ambiciosa acordada nas negociações sobre clima na COP28 2️⃣ já está questionada e especialistas temem que um aumento acentuado no consumo energético dos data centers possa empurrá-la ainda mais 2️⃣ fora das mãos deles
A IEA, a agência mundial de controle da energia do mundo alertou que mesmo com o crescimento 2️⃣ global das energias renováveis a casa de aposta 2024 no ritmo mais rápido registrado nos últimos anos 20 23 -- até 2030 só 2️⃣ será possível dobrara casa de apostacapacidade renovável segundo os planos atuais.
A resposta ao apetite energético da IA pode ser que as 2️⃣ empresas de tecnologia invistam mais fortemente na construção novos projetos renováveis para atender à crescente demanda por energia.
Em quanto tempo 2️⃣ podemos construir novos projetos de energia renovável?
Projetos de energia renovável onshore, como parques eólicos ou solares são relativamente rápidos para 2️⃣ serem construídos – eles podem levar menos que seis meses a se desenvolver. No entanto regras lentamente planejada a casa de aposta 2️⃣ muitos países desenvolvidos ao lado do logjam global na conexão com novos projetos à rede elétrica poderiam adicionar anos no 2️⃣ processo: fazendas eólica offshore (e sistemas hidroelétrico) enfrentam desafios semelhantes além dos tempos da construção entre dois-cinco ano;
Isso levantou preocupações 2️⃣ sobre se a energia renovável pode acompanhar o ritmo com as expansões da IA. As principais empresas de tecnologia já 2️⃣ utilizaram um terço das usinas nucleares dos EUA para fornecer eletricidade baixa a casa de aposta carbono aos seus data centers, segundo Wall 2️⃣ Street Journal ; mas sem investirem nas novas fontes energéticas esses negócios desviariam electricidade low-carbono longe outros usuários levando ao 2️⃣ consumo mais combustível fóssil atender à demanda geral
A demanda da IA por eletricidade crescerá para sempre?
Regras normais de oferta e 2️⃣ demanda sugerem que, à medida a casa de aposta AI BR mais eletricidade o custo da energia aumenta a indústria é forçado 2️⃣ para economizar. Masa natureza única do setor significaque as maiores empresas no mundo podem decidir passar por picos nos custos 2️⃣ com electricidade queimando bilhõesde dólares como resultado disso...
Os maiores e mais caros datacentres do setor de IA são os usados 2️⃣ para treinar AI "fronteira", sistemas como GPT-4o, Claude 3.5 que têm maior poder ou capacidade. O líder no campo mudou 2️⃣ ao longo dos anos mas a OpenAI está geralmente perto da parte superior lutando por uma posição com Anthropic (fabricante) 2️⃣ das marcas Cláudia E Gemini na Google!
Já, a competição "fronteira" é pensado para ser “vencedor leva tudo”, com muito pouco 2️⃣ parar os clientes de saltar ao mais recente líder. Isso significa que se uma empresa gasta BR R$ 100 milhões 2️⃣ a casa de aposta um treinamento executado por novo sistema AI s seus concorrentes têm necessidade decidir gastar ainda maior ou cair fora 2️⃣ da corrida inteiramente!
Pior, a corrida pelo chamado "AGI", sistemas de IA capazes que são capaz para fazer qualquer coisa uma 2️⃣ pessoa pode fazê-lo significa o valor do gasto centenas dos bilhões dólares a casa de aposta um único treinamento - se isso levou 2️⃣ a casa de apostaempresa monopolizar tecnologia e poder “elevar toda humanidade”.
As empresas de IA não aprenderão a usar menos eletricidade?
Todos os meses, 2️⃣ há novos avanços na tecnologia de IA que permitem às empresas fazer mais com menos. Em março 2024 por exemplo 2️⃣ um projeto da DeepMind chamado Chinchilla mostrou aos pesquisadores como treinar modelos AI fronteiriços usando radicalmente menor poder computacional ao 2️⃣ alterar a relação entre o número dos dados do treinamento e tamanho desse modelo resultante
Mas isso não resultou nos mesmos 2️⃣ sistemas de IA usando menos eletricidade; a casa de aposta vez disso, ele resulta na mesma quantidade da energia sendo usada para fazer 2️⃣ ainda melhores AI. Em economia esse fenômeno é conhecido como "paradoxo dos Jevons", após o economista que observou a melhoria 2️⃣ do motor vapor por James Watt displaystyle
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