ტექნოლოგიური სამყარო ახალ ეტაპზე გადადის. თუ ადრე AI-ს აღვიქვამდით როგორც ჩატბოტს, რომელიც კითხვებზე პასუხობს, დღეს აქცენტი AI აგენტებზე კეთდება. ეს არის სისტემები, რომლებიც დამოუკიდებლად იღებენ გადაწყვეტილებებს და ასრულებენ კომპლექსურ დავალებებს. სწორედ ეს ცვლილებაა ერთ-ერთი მთავარი მიზეზი იმისა, თუ რატომ აშენებენ ტექნოლოგიური გიგანტები მასშტაბურ მონაცემთა ცენტრებს და რატომ ითხოვენ ისინი უზარმაზარ ენერგორესურსებს.
განსხვავება ჩვეულებრივ ჩატბოტსა და აგენტს შორის არსებითია. აგენტი არ ელოდება ერთ კითხვას; ის თავად გენერირებს ასობით ქვე-დავალებას, რათა მიაღწიოს მიზანს. მაგალითად, ვებსაიტის შექმნისას აგენტმა შეიძლება საათობით იმუშაოს, მუდმივად გადაამოწმოს საკუთარი შედეგები და შექმნას ათობით გვერდი თუ მონაცემთა ბაზა. ეს პროცესი მოითხოვს უზარმაზარ გამოთვლით სიმძლავრეს, რაც პირდაპირ აისახება ელექტროენერგიის მოხმარებაზე.
კომპანიები, როგორიცაა OpenAI ან Meta, ხშირად ცდილობენ ენერგოეფექტურობის საკითხი ინდივიდუალური მოთხოვნების ჭრილში წარმოაჩინონ, თუმცა რეალობა უფრო რთულია. ექსპერტები აღნიშნავენ, რომ AI აგენტების მასშტაბირება, სადაც ერთი ადამიანი შესაძლოა ათასობით აგენტს მართავდეს ფონურ რეჟიმში, ენერგიის მოხმარებას უკონტროლოს ხდის. კლიმატოლოგ ზეკ ჰაუსფაზერის კვლევის თანახმად, აგენტებზე დაფუძნებული ყოველდღიური აქტივობა შესაძლოა ორ მაცივარზე მეტ ენერგიას მოიხმარდეს.
მიუხედავად იმისა, რომ ზოგიერთი კომპანია ენერგიის წყაროდ მცირე მოდულურ ბირთვულ რეაქტორებს განიხილავს, ეს ტექნოლოგია ჯერ კიდევ განვითარების სტადიაშია. შედეგად, მონაცემთა ცენტრების მშენებლები უპირატესობას ბუნებრივი აირის ტურბინებს ანიჭებენ, რათა დააკმაყოფილონ AI-ს მზარდი „წყურვილი“ ენერგიაზე. ეს კი ნიშნავს, რომ AI-ს განვითარება პირდაპირ კავშირშია გლობალური ემისიების ზრდასთან, რაც სერიოზულ გამოწვევას უქმნის მდგრადი განვითარების მიზნებს.
წყარო: wired.com
