Da li je DeepSeek odgovor na rastuće energetske potrebe AI industrije

Kineska kompanija za veštačku inteligenciju DeepSeek izazvala je tektonske promene na američkom tržištu energije. Njihov AI model, za koji se tvrdi da troši tek delić energije u odnosu na dosadašnja rešenja, otvara nova pitanja o održivosti predviđene potrošnje energije u sektoru veštačke inteligencije. Analitičari iz Jefferiesa upozoravaju da bi taj razvoj mogao dovesti u pitanje dugogodišnje procene prema kojima bi AI do 2035. trebalo da čini 75 odsto ukupne energetske potrošnje u SAD.

"DeepSeekov razvoj dovodi u pitanje značajne projekcije potražnje za električnom energijom u SAD", napisao je tim analitičara Jefferiesa sa Julienom Dumoulin-Smithom na čelu. Kako navodi Bloomberg, preispitivanje očekivanja o sklapanju novih ugovora za data centre došlo je u kritičnom trenutku, što je rezultiralo padom akcija vodećih energetskih kompanija poput Vistre i Constellation Energyja.

ChatGPT i njegov energetski otisak

Sve veća potrošnja energije AI modela postala je ključna tema, a razlike u pristupu između DeepSeeka i ChatGPT-ja jasno pokazuju koliko energetska efikasnost može da varira unutar industrije.

Dok DeepSeek tvrdi da smanjuje energetske potrebe, njegov konkurent, OpenAI-jev ChatGPT postavlja izazov s potpuno suprotne strane. Potrošnja energije tog jezičnog modela šokirala je analitičare. Naime, kako je prošle godine napisao BestBrokers u izveštaju, ChatGPT godišnje troši 226,8 gigavat-sati energije, što je dovoljno da se napuni 95 odsto električnih automobila u SAD ili da se napajaju cela Finska i Belgija na jedan dan.

Svaki pojedinačni upit prema ChatGPT-ju troši 2,9 vat-sati energije, gotovo deset puta više od standardnog Google pretraživanja. To znači da procesiranje 78 milijardi upita godišnje košta oko 29,7 miliona dolara. Osim toga, obuka modela GPT-4, koji ima bilione parametara, zahtevala je čak 62,3 gigavat-sati energije tokom 100 dana, što je dovoljno da se Irska napaja više od dva dana.

Svaki pojedinačni upit prema ChatGPT-ju troši 2,9 vat-sati energije | NurPhoto/Getty Images

Održivost i AI industrija

DeepSeekov model pokazuje kako inovacije mogu doneti značajne promene u energetskoj efikasnosti, ali ostaje pitanje hoće li povećana efikasnost samo još više podstaći potrošnju energije. Fenomen poznat kao Jevonsov paradoks ističe da veća efikasnost često vodi većoj potrošnji, budući da tehnologija postaje dostupnija i sve više integrisana u svakodnevni život.

Susan Su, investitor u čistu energiju, naglasila je za Bloomberg da će povećana efikasnost samo ubrzati širenje AI tehnologije. "Kad kažem eksponencijalno, zaista mislim na višestruki rast - više slučajeva upotrebe i više potražnje, jer odjednom AI postaje mnogo dostupniji", rekla je Su, ističući paradoksalnu prirodu industrije.

Istovremeno, Eric Gimon iz tink-tenka Energy Innovation uporedio je trenutno cvetanje AI-ja i Dotcom balona iz ranih dvehiljaditih. "Tada su telekom kompanije, poput Global Crossing Limiteda, ulagale milijarde u infrastrukturu, potcenjujući mogućnosti povećanja efikasnosti. To je bio primer preteranog optimizma u potražnji i potcenjivanja sposobnosti da se napravi više sa manje", rekao je Gimon za Bloomberg.

Rastuća potražnja za energijom već je izazvala političke reakcije. Prošle nedelje, američki predsednik Donald Trump najavio je korišćenje hitne energetske deklaracije za ubrzanje izgradnje elektrana na fosilna goriva u blizini data centara. Takvi potezi dodatno naglašavaju kako AI industrija utiče na globalne političke i infrastrukturne odluke.

Uz sve to, data centri, kao bazične komponente AI infrastrukture, već sada su među najvećim potrošačima energije na svetu. Troše dva odsto globalne električne energije, a prema procenama, taj udeo bi se mogao udvostručiti do 2030.

Rastuća potražnja za energijom već je izazvala političke reakcije | Bloomberg

Primera radi, Vertiv, globalni lider u infrastrukturnim rešenjima za data centre, u saradnji sa Nvidijom razvija inovativne sisteme poput modularnih i imerzivnih rashladnih sistema koji optimizuju potrošnju energije.

Povećanje energetske potrošnje AI-ja neizbežno donosi izazove za održivost, ali i prilike za inovacije. Regije poput srednje i istočne Evrope, zbog povoljnijih uslova, mogle bi postati nova žarišta za izgradnju data centara, dok će razvoj energetski efikasnih tehnologija biti ključan za očuvanje ravnoteže između napretka i očuvanja okoline.

DeepSeekova tehnologija mogla bi preokrenuti dosadašnje paradigme u industriji veštačke inteligencije, a ChatGPT podseća koliko je energetski intenzivan trenutni napredak u ovom sektoru. Dok inovacije obećavaju efikasnija rešenja, tržište će morati da se suoči s izazovima održivosti i dugoročne stabilnosti.

Kako AI bude nastavio da oblikuje svet, tako će ključni izazov biti balansiranje tehnološkog napretka i očuvanja okoline. Hoće li AI sektor pronaći način da smanji svoj energetski otisak ili ćemo svedočiti novoj trci za resursima - ostaje da se vidi.