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27 de jul. de 2024
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O boom da inteligência artificial impulsiona as ações de grandes tecnologias para novos recordes, mas ameaça os objetivos climáticos do ❤️ setor
A pergunta é: a tecnologia será capaz de reduzir o custo ambiental da inteligência artificial, ou a indústria seguirá mobile b1bet ❤️ frente, ignorando o problema, porque a recompensa pela supremacia é tão grande?
Por que a inteligência artificial ameaça os objetivos climáticos ❤️ das empresas de tecnologia?
Os datacenters são uma parte essencial do treinamento e operação de modelos de inteligência artificial, como o ❤️ Gemini da Google ou o GPT-4 da OpenAI. Eles contêm o equipamento de computação sofisticado, ou servidores, que processam grandes ❤️ volumes de dados subjacentes a sistemas de inteligência artificial. Eles requerem grandes quantidades de eletricidade para funcionar, o que gera ❤️ CO2 dependendo da fonte de energia, além de criar CO2 "incorporado" do custo de fabricação e transporte do equipamento necessário.
De ❤️ acordo com a Agência Internacional de Energia, o consumo total de eletricidade de datacenters pode duplicar de 2024 a 1.000 ❤️ TWh (terawatt horas) mobile b1bet 2026, equivalente à demanda de energia do Japão, enquanto a empresa de pesquisa SemiAnalysis calcula que ❤️ a inteligência artificial resultará mobile b1bet datacenters utilizando 4,5% da geração global de energia até 2030. O uso de água também ❤️ é significativo, com um estudo estimando que a inteligência artificial pode representar até 6,6 bilhões de metros cúbicos de uso ❤️ de água até 2027 – quase dois terços do consumo anual de água da Inglaterra.
O que especialistas dizem sobre o ❤️ impacto ambiental?
Um relatório recente do governo do Reino Unido sobre a segurança da inteligência artificial afirma que a intensidade de ❤️ carbono do combustível fóssil usado pelas empresas de tecnologia é uma "variável chave" no cálculo do custo ambiental da tecnologia. ❤️ No entanto, ele adiciona que uma "parte significativa" do treinamento de modelos de inteligência artificial ainda depende de energia proveniente ❤️ de combustíveis fósseis.
As empresas de tecnologia realmente estão adquirindo contratos de energia renovável mobile b1bet um esforço para atingir seus objetivos ❤️ ambientais. A Amazon, por exemplo, é o maior comprador corporativo de energia renovável do mundo. Alguns especialistas argumentam, no entanto, ❤️ que isso empurra outros usuários de energia para combustíveis fósseis, porque não há energia limpa suficiente para atender a todos.
Há ❤️ energia renovável suficiente para atender a demanda?
Os governos globais planejam triplicar as fontes de energia renovável do mundo até o ❤️ final da década para reduzir o consumo de combustíveis fósseis mobile b1bet linha com os objetivos climáticos. No entanto, a ambiciosa ❤️ meta, acordada na COP28 do ano passado, está mobile b1bet dúvida e especialistas temem que um aumento agudo na demanda de ❤️ energia dos datacenters de inteligência artificial possa empurrá-lo ainda mais para além do alcance.
A Agência Internacional de Energia, o órgão ❤️ de vigilância energética mundial, alertou que, mesmo com o crescimento recorde da capacidade de energia renovável global mobile b1bet 2024, o ❤️ mundo pode apenas duplicarmobile b1betenergia renovável até 2030 com base nos planos atuais dos governos.
Como podemos construir novos projetos ❤️ de energia renovável mais rápido?
Os projetos de energia renovável terrestre, como parques eólicos e solares, são relativamente rápidos de serem ❤️ construídos – podem levar menos de seis meses para serem desenvolvidos. No entanto, regras de planejamento lentas mobile b1bet muitos países ❤️ desenvolvidos, junto com um engarrafamento global na conexão de novos projetos à rede elétrica, podem adicionar anos ao processo. Os ❤️ parques eólicos offshore e as usinas hidrelétricas enfrentam desafios semelhantes, além de tempos de construção de entre dois e cinco ❤️ anos.
A demanda de eletricidade da inteligência artificial crescerá para sempre?
As regras normais de oferta e demanda sugeririam que, à medida ❤️ que a inteligência artificial BR mais eletricidade, o custo da energia aumenta e a indústria é forçada a economizar. No ❤️ entanto, a natureza única da indústria pode significar que as maiores empresas do mundo possam decidir simplesmente gastar bilhões de ❤️ dólares com spikes no custo da eletricidade.
As maiores e mais caras datacenters na indústria de inteligência artificial são aqueles usados ❤️ para treinar "modelos de ponta", sistemas como o GPT-4o e o Claude 3.5, que são mais poderosos e capazes do ❤️ que qualquer outro. A liderança neste campo muda ao longo dos anos, mas a OpenAI geralmente está no topo, disputando ❤️ posição com a Anthropic, fabricante do Claude, e o Gemini da Google.
Já, a competição "de ponta" é pensada como "ganha-tudo", ❤️ com pouco impedindo que os clientes mudem para o líder mais recente. Isso significa que se uma empresa gasta 100 ❤️ milhões de dólares mobile b1bet uma corrida de treinamento para um novo sistema de inteligência artificial, seus concorrentes têm que decidir ❤️ gastar ainda mais ou desistir da corrida.
Pior, a corrida para a chamada "AGI", sistemas de inteligência artificial capazes de fazer ❤️ tudo o que uma pessoa pode fazer, pode significar que seria vantajoso gastar centenas de bilhões de dólares mobile b1bet uma ❤️ única corrida de treinamento – se isso levassemobile b1betempresa a monopolizar uma tecnologia que poderia, como diz a OpenAI, ❤️ "elevar a humanidade".
Os fabricantes de inteligência artificial não aprenderão a usar menos eletricidade?
Todos os meses, há novos avanços na tecnologia ❤️ de inteligência artificial que permitem que as empresas façam mais com menos. Em março de 2024, por exemplo, um projeto ❤️ da DeepMind chamado Chinchilla mostrou aos pesquisadores como treinar modelos de inteligência artificial de ponta usando radicalmente menos poder de ❤️ computação, alterando a proporção entre a quantidade de dados de treinamento e o tamanho do modelo resultante.
Mas isso não resultou ❤️ mobile b1bet sistemas de inteligência artificial usando menos eletricidade; mobile b1bet vez disso, resultou no mesmo nível de eletricidade sendo usado para ❤️ produzir sistemas de inteligência artificial ainda melhores. Nos economics, esse fenômeno é conhecido como "paradoxo de Jevons", nomeado após o ❤️ economista que observou que a melhoria do motor a vapor de James Watt, que permitiu o uso muito menor de ❤️ carvão, levou a um grande aumento no uso do combustível fóssil na Inglaterra. Como o preço do poder a vapor ❤️ caiu após a invenção de Watt, novos usos foram descobertos que não seriam viáveis quando o poder era caro.
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