Je li DeepSeek odgovor na rastuće energetske potrebe AI industrije?

Kineska kompanija za umjetnu inteligenciju DeepSeek izazvala je tektonske promjene na američkom tržištu energije. Njihov AI model, za koji se tvrdi da troši tek djelić energije u odnosu na dosadašnja rješenja, otvara nova pitanja o održivosti predviđene potrošnje energije u sektoru umjetne inteligencije. Analitičari iz Jefferiesa upozoravaju da bi taj razvoj mogao dovesti u pitanje dugogodišnje procjene prema kojima bi AI do 2035. trebao činiti 75 posto ukupne energetske potrošnje u SAD-u.

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

ChatGPT i njegov energetski otisak

Rastuća potrošnja energije AI modela postala je ključna tema, a razlike u pristupu između DeepSeeka i ChatGPT-a jasno pokazuju koliko energetska učinkovitost može varirati 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 izvješću, ChatGPT godišnje troši 226,8 gigavatsati energije, što je dovoljno da se napuni 95 posto električnih automobila u SAD-u ili napajaju cijela Finska i Belgija na jedan dan.

Svaki pojedinačni upit prema ChatGPT-u troši 2,9 vatsati energije, gotovo deset puta više od standardnog Google pretraživanja. To znači da procesiranje 78 milijardi upita godišnje stoji oko 29,7 milijuna dolara. Osim toga, obuka modela GPT-4, koji ima bilijune parametara, zahtijevala je čak 62,3 gigavatsati energije tijekom 100 dana, što je dovoljno da se Irska napaja više od dva dana.

Svaki pojedinačni upit prema ChatGPT-u troši 2,9 vatsati energije | NurPhoto/Getty Images

Održivost i AI industrija

DeepSeekov model pokazuje kako inovacije mogu donijeti značajne promjene u energetskoj efikasnosti, ali pitanje ostaje hoće li povećana efikasnost samo potaknuti veću potrošnju energije? Fenomen poznat kao Jevonsov paradoks ističe da veća efikasnost često vodi većoj potrošnji, budući da tehnologija postaje dostupnija i sve više integrirana u svakodnevni život.

Susan Su, investitorica u čistu energiju, naglasila je za Bloomberg da će povećana učinkovitost 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 think tanka Energy Innovation povukao je paralelu između trenutnog booma AI-ja i Dotcom balona iz ranih 2000-ih. "Tada su telekom kompanije poput Global Crossing Limited ulagale milijarde u infrastrukturu, podcjenjujući mogućnosti povećanja efikasnosti. To je bio primjer pretjeranog optimizma u potražnji i podcjenjivanja sposobnosti da se napravi više s manje", rekao je Gimon za Bloomberg.

Rastuća potražnja za energijom već je izazvala političke reakcije. Prošlog tjedna, američki predsjednik Donald Trump najavio je korištenje hitne energetske deklaracije za ubrzanje izgradnje elektrana na fosilna goriva u blizini podatkovnih centara. Takvi potezi dodatno naglašavaju kako AI industrija utječe na globalne političke i infrastrukturne odluke.

Uza sve to, podatkovni centri, kao temeljne komponente AI infrastrukture, već su sada među najvećim potrošačima energije na svijetu. Troše dva posto globalne električne energije, a prema procjenama, taj bi se udio mogao udvostručiti do 2030. godine.

Rastuća potražnja za energijom već je izazvala političke reakcije | Bloomberg

Primjerice, Vertiv, globalni lider u infrastrukturnim rješenjima za podatkovne centre, u suradnji s Nvidijom razvija inovativne sustave poput modularnih i imerzivnih rashladnih sustava koji optimiziraju potrošnju energije.

Podsjećamo na raniji razgovor s Karstenom Wintherom, predsjednikom Vertiva za EMEA regiju, koji je rekao da je cilj ovih tehnologija omogućiti kompanijama da povećaju kapacitete uz smanjenje ekološkog otiska. "Uz rastuću potražnju za umjetnom inteligencijom, podatkovni centri postaju ključni za globalno gospodarstvo. Međutim, njihova energetska učinkovitost mora biti prioritet. Naš razvoj usmjeren je na rješenja koja omogućuju održivo širenje AI industrije", izjavio je Winther za Bloomberg Adriju.

Povećanje energetske potrošnje AI-ja neizbježno donosi izazove za održivost, ali i prilike za inovacije. Regije poput srednje i istočne Europe, zbog povoljnijih uvjeta, mogle bi postati nova žarišta za izgradnju podatkovnih centara, dok će razvoj energetski učinkovitih tehnologija biti ključan za očuvanje ravnoteže između napretka i očuvanja okoliša.

DeepSeekova tehnologija mogla bi preokrenuti dosadašnje paradigme u industriji umjetne inteligencije, a ChatGPT podsjeća koliko je energetski intenzivan trenutni napredak u ovom sektoru. Dok inovacije obećavaju učinkovitija rješenja, tržište će se morati suočiti s izazovima održivosti i dugoročne stabilnosti.

Kako AI nastavlja oblikovati svijet, ključni izazov bit će balansiranje tehnološkog napretka i očuvanja okoliša. Hoće li AI sektor pronaći način da smanji svoj energetski otisak ili ćemo svjedočiti novoj utrci za resursima, ostaje za vidjeti.