Генеральный директор Microsoft выделяет ограничения по электроэнергии как основную проблему масштабирования ИИ
Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла отмечает ограничения в поставках электроэнергии как значительное препятствие для расширения инфраструктуры искусственного интеллекта, превосходящее по важности проблемы с доступностью чипов.
Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла назвал ограничения в поставках электроэнергии значительным препятствием для расширения инфраструктуры искусственного интеллекта (ИИ), превзойдя по важности опасения по поводу доступности чипов. В недавнем интервью Наделла заявил: «Самая большая проблема, с которой мы сейчас сталкиваемся, — это не избыток вычислительных мощностей, а электроэнергия.»
Он пояснил, что Microsoft располагает современными графическими процессорами (GPU), готовыми к развертыванию, но не имеет необходимых дата-центров, так называемых «тёплых оболочек», оснащённых достаточными системами электроснабжения и охлаждения для их размещения. Эта ситуация приводит к тому, что GPU остаются неиспользованными на складе.
Эта проблема не уникальна для Microsoft; вся технологическая индустрия испытывает рост рабочих нагрузок, связанных с ИИ, который опережает развитие энергетической инфраструктуры. Дата-центры потребляют всё больше электроэнергии, что приводит к узким местам в региональных энергосетях и заставляет компании искать альтернативные источники энергии.
Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман, участвовавший в том же интервью, выразил обеспокоенность быстрым ростом спроса на энергию для ИИ, предположив, что если появится более доступный источник энергии в больших масштабах, существующие контракты на электроэнергию могут стать проблематичными.
Международное энергетическое агентство прогнозирует, что мировое потребление электроэнергии дата-центрами может увеличиться на 50% к 2030 году, что подчёркивает необходимость для технологической индустрии решать эти энергетические ограничения для устойчивого роста ИИ.
Источник
TheStreetВпервые упомянуто здесь
Фактчекинг
Проверка фактов статьи с использованием внешних источников и баз данных.