מהי הדרך החכמה ביותר להפעיל את בום הבינה המלאכותית?
מעט אירועים בהיסטוריה בחנו את רשת האנרגיה של ארה"ב כמו מהפכת הבינה המלאכותית. ככל שמרכזי הנתונים מתרבים ברחבי הארץ, הדרישה המצטברת לכוח שלהם היא מוּקרָן להכפיל את עצמו עד השנה הבאה, ועלייה מ-31 ג'יגה-ואט ל-66 ג'יגה-ואט.
בחלקים מסוימים של המדינה, צורכי האנרגיה של AI כבר נמצאים מתגבר קיבולת זמינה, מעלה את חשבונות החשמל לצרכנים, העלאת הסיכון להפסקות חשמל והגברת ההסתמכות על מקורות אנרגיה בעלי פליטה גבוהה. ברור שהרשת המזדקנת אינה מצוידת להתמודד עם ביקוש הכוח הגואה של AI, ולמרות שמומחים מסכימים באופן כללי שצריך לעשות משהו, יש להם דעות שונות לגבי הדרך הטובה ביותר קדימה.
עבור Giz Asks הזה, שאלנו מומחים שונים מהי לדעתם הדרך החכמה ביותר להניע את בום הבינה המלאכותית. הם הצביעו על מגוון מגוון של פתרונות – מרשתות מיקרו וכלה באנרגיה גיאותרמית – המדגישים את מורכבות האתגר שלפנינו.
ייתכן שהתגובות הבאות נערכו קלות לצורך אורך ובהירות.
מוחמד שהידפור
פרופסור מכובד באוניברסיטה, פרופסור יו"ר גאלווין ומנהל מרכז רוברט וו. גאלווין לחדשנות חשמל במכון הטכנולוגי של אילינוי. Shahidehpour היה החוקר הראשי של למעלה מ-80 מיליון דולר במענקים וחוזים על תפעול ובקרה של מערכות חשמל, מחקר ופיתוח של רשתות חכמות ואינטגרציה בקנה מידה גדול של אנרגיה מתחדשת.
מהפכת הבינה המלאכותית מציגה את אחד מאתגרי האנרגיה הנובעים ביותר של המאה העשרים ואחת. מרוץ הבינה המלאכותית העולמי מאופיין לעתים קרובות כתחרות באלגוריתמים, ייצור מוליכים למחצה וחומרה חישובית. עם זאת, חשובה לא פחות היא התחרות בתשתיות האנרגיה.
מדינות המסוגלות לספק חשמל בשפע, אמין, זול ודל פחמן יהיו בעלי יתרון אסטרטגי מכריע במשיכת השקעות בינה מלאכותית ושמירה על תחרותיות כלכלית ארוכת טווח. בנוף המתפתח הזה, גישה לכוח חשמלי באיכות גבוהה הופכת חשובה אסטרטגית כמו גישה לטכנולוגיות מחשוב מתקדמות.
האסטרטגיה היעילה ביותר להנעת מהפכת הבינה המלאכותית נשענת על כמה עמודים משלימים. אלה כוללים פריסת פורטפוליו מגוון של משאבי ייצור נקיים ומוצקים, שילוב יעילות מים וחוסן אקלים בתכנון מרכזי הנתונים, והקמת מסגרות שוק ורגולטוריות המעודדות גמישות, אמינות, חוסן וקיימות לאורך התכנון והתפעול של תשתית AI.
בסופו של דבר, ההובלה העולמית ב-AI תהיה תלויה לא רק בפריצות דרך במדעי המחשב ובטכנולוגיות מוליכים למחצה, אלא גם ביכולת לבנות ולהפעיל מערכת חשמל המסוגלת לתמוך בביקוש חישובי חסר תקדים. כתוצאה מכך, יש לראות במרכזי נתונים בינה מלאכותית לא כצרכני חשמל פסיביים אלא כנכסים חכמים, אינטראקטיביים ברשת, המשפרים באופן אקטיבי את גמישות המערכת, החוסן והאמינות באמצעות תגובת דרישה מתואמת, משאבי אנרגיה מבוזרים ואחסון אנרגיה, יעילות אנרגטית ושיטות מתקדמות להולכה, הפצה ואספקה של חשמל.
ההזדמנות הגדולה ביותר עבורנו טמונה בתכנון משותף של AI ומערכות אנרגיה. במקום לתכנן תשתית דיגיטלית ותשתיות חשמל באופן עצמאי, השקעות עתידיות צריכות לייעל במשותף את עומסי העבודה החישוביים, תפעול מערכות החשמל, תקשורת, שוקי חשמל, קיימות סביבתית ומשאבי מים.
מסגרת משולבת כזו תהפוך תשתית AI מעומס חשמלי שגדל במהירות לנכס אסטרטגי שמחזק את ביצועי הרשת תוך האצת חדשנות וצמיחה כלכלית. מדינות ותעשיות המשלבות בהצלחה פיתוח בינה מלאכותית עם תכנון אנרגיה מושכל לא רק יובילו את הדור הבא של המחשוב אלא גם יגדירו את הארכיטקטורה העתידית של מערכות אנרגיה עמידות, בנות קיימא ומאובטחות.
בעשורים הקרובים, המדד האמיתי של מנהיגות בינה מלאכותית ייקבע לא רק על ידי יכולת חישוב, אלא גם על ידי אינטליגנציה, הסתגלות וקיימות של מערכות האנרגיה המניעות אותה.
רולנד הורן
תומס דייויס, פרופסור בארו למדעי כדור הארץ באוניברסיטת סטנפורד ועמית בכיר במכון פרקורט לאנרגיה. כמומחה מוביל לאנרגיה גיאותרמית, הוא ידוע בעיקר בזכות עבודתו בפרשנות בדיקות באר, אופטימיזציה של ייצור וניתוח של מאגרים שבור.
הדרך החכמה ביותר להפעיל את בום הבינה המלאכותית היא באמצעות מערכות גיאותרמיות משופרות (EGS). מרכזי נתונים המניעים את מהפכת הבינה המלאכותית דורשים כמויות עצומות של אנרגיה, אבל הדרישה הכי קריטית שלהם היא לא רק קיבולת, היא אמינות רציפה 24/7. בעוד שהרוח והשמש מספקות חשמל נקי, לסירוגין שלהם נדרשת תשתית אחסון סוללה מסיבית או גיבויים של דלק מאובנים. EGS פותר זאת על ידי פתיחת אנרגיה נטולת פחמן בעומס בסיס כמעט בכל מקום על פני כדור הארץ.
גיאותרמית מסורתית מוגבלת גיאוגרפית לנקודות חמות טבעיות געשיות או טקטוניות. EGS מבטל מגבלה זו על ידי יישום קידוח כיווני מתקדמות וטכניקות גירוי הידראולי כדי לגשת לסלע מרתף עמוק וחם חסר חדירות טבעית. על ידי הזרקת נוזל לרשתות שברים שנוצרו באופן מלאכותי, EGS קוצר חום מקילומטרים מתחת לפני השטח, ומניע טורבינות לייצור חשמל רציף.
עבור תשתית טכנולוגית, EGS מציעה יתרונות ברורים על פני חלופות אחרות:
- פקטור קיבולת ללא תחרות: EGS פועלת ללא תלות בתנאי מזג האוויר, מתהדרת במקדם קיבולת העולה על 90% – ביצועים טובים יותר מהשמש והרוח, ומספקת את עומסי העבודה הקבועים של בינה מלאכותית.
- טביעת רגל משטח מינימלית: שלא כמו מערכים סולאריים רחבי ידיים או חוות רוח, מפעל EGS תופס שטח פנים קטן להפליא למגה וואט, ממזער הפרעות סביבתיות ומקל על אילוצי שימוש בקרקע.
- יציבות רשת: בניגוד לחומרים מתחדשים משתנים, EGS מספקת שירותי רשת חיוניים כמו תגובת תדרים ואינרציה, השומרת על הרשת הדיגיטלית עמידה ביותר.
על ידי שילוב האמינות הצפויה של כוח עומס בסיס מסורתי עם הגמישות הגיאוגרפית של טכנולוגיית קידוח מודרנית, EGS מגשרת על הפער בין דרישות חישוביות מסיביות לבין יעדי נטו אפס אגרסיביים של החברה. זהו פתרון בר-קיימא בר-קיימא המסוגל לעגן את הדור הבא של תשתית מחשוב.
אמין חודאי
פרופסור להנדסת חשמל ומחשבים באוניברסיטת דנוור, שם הוא נמצא כעת בחופשה כדי לשמש כמנכ"ל ומייסד שותף של Gridient, סטארט-אפ שמציע פתרונות קצה מונעי בינה מלאכותית עבור רשת מופחתת. הוא גם משמש כסגן נשיא לחינוך בחברת IEEE Power & Energy Society ויושב במועצת המנהלים שלה. המחקר של Khodaei מתמקד במערכות חשמל, רשתות מיקרו וגמישות רשת.
הדרך החכמה ביותר להניע את בום הבינה המלאכותית היא להפסיק להתייחס אליו רק כשאלה של כמה חשמל אנחנו יכולים לייצר. נצטרך יותר תחנות כוח וקווי חשמל, אבל הבעיה האמיתית היא יותר חדה מזה: האם הרשת יכולה לספק מספיק חשמל בשעות המדויקות שבהן הביקוש הוא הגבוה ביותר, מבלי להסתכן בהפסקות או להעלות עלויות לכל השאר?
באזור עשוי להיות שפע של חשמל במשך יום שלם ועדיין להיאבק בשעות העמוסות ביותר, במיוחד באזורים שבהם הרשת המקומית כבר מתוחה דק. זה כמו כביש מהיר: השאלה היא לא כמה מכוניות משתמשות בכביש במשך 24 שעות, אלא כמה מופיעות בשעות העומס.
האסטרטגיה הנכונה משלבת בניית כוח רב יותר עם שני כלים לא בשימוש: גמישות ויעילות.
גמישות פירושה שמרכזי נתונים מסתגלים למה שהרשת צריכה במקום למשוך חשמל בקצב קבוע ובלתי משתנה. כאשר החשמל מתייקר או שהרשת נמצאת במתח, חלק מעבודות המחשוב עשויות לעבור לשעה אחרת, או שסוללות ומקורות חשמל באתר יכולים להפחית את כמות הכוח שהמתקן שואב מהרשת. אבל הגמישות הזו נחשבת רק אם היא אכן מאומתת ונאכפת, באמצעות תמריצי תמחור, ביצועים מאומתים וקנסות אמיתיים אם חברה לא תפעל; אחרת, מתכנני רשת עדיין חייבים לשדרג את הרשת כאילו כל מרכז נתונים ידרוש את מלוא הספק בזמן הגרוע ביותר.
יעילות צריכה להיחשב גם כדרך להוסיף קיבולת, לא רק לחסוך באנרגיה, כאשר היא מפחיתה את הביקוש בשעות השיא. כל מגה וואט שמרכז נתונים משתמש בו מתחרה עם בתים, מכוניות חשמליות ועסקים על אותה רשת מוגבלת. חשוב לגרום למרכזי הנתונים עצמם לפעול בצורה יעילה יותר, אך הפחתת השימוש באנרגיה בבניינים, בעיקר למגורים ומסחריים, חשובה גם מכיוון ששיפוץ, בקרות חכמות יותר וניהול אנרגיה טוב יותר יכולים לפנות קיבולת רשת מהר יותר מאשר לחכות שנים לבניית תשתית חדשה.
AI עדיין ידרוש השקעה חדשה גדולה בתשתית רשת. אבל ההתייחסות לכך אך ורק כשאלה של בנייה נוספת מחמיצה את הפתרון המהיר ביותר שקיים: להוציא יותר מהרשת שכבר יש לנו באמצעות מרכזי נתונים גמישים ושימוש חכם יותר באנרגיה בזמן שמקורות חשמל חדשים מדביקים את הקצב.
קוסטה סמאראס
מנהל מכון סקוט של אוניברסיטת קרנגי מלון לחדשנות אנרגיה; פרופסור נאמן להנדסה אזרחית וסביבתית; וחבר סגל מסונף במחלקה להנדסה ומדיניות ציבורית. סמאראס היה בעבר היועץ הראשי למדיניות אנרגיה במשרד הבית הלבן למדיניות מדע וטכנולוגיה. המחקר שלו מתמקד בנתיבים למערכות אנרגיה ותשתית נקיות, בטוחות באקלים, שוויוניות ומאובטחות.
מערכת החשמל היא התשתית הכלכלית, הביטחונית והסביבתית הבסיסית של המאה הנוכחית, אך הרשת מזדקנת והיא פגיעה לאירועי מזג אוויר קיצוניים המוגברים על ידי שינויי האקלים. מרכזי נתונים בינה מלאכותית עוזרים להניע את צמיחת החשמל בטווח הקרוב, אבל אנחנו יש רגע דורי לבנייה מחדש של מערכת החשמל למאה זו ולהניע את החשמול של מבנים, כלי רכב ומפעלים. הפעלת תנופת הבינה המלאכותית בצורה טובה לכלכלה, לקהילות ולאקלים דורש פעולות נועזות לאורך ייצור חשמל, הולכה וביקוש.
ראשית, אנו זקוקים לקרן נאמנות לתשתיות רשת שעוזרת לנו להכפיל את הקיבולת של הרשת עד 2040 – לא רק כדי להפעיל בינה מלאכותית, אלא כדי להניע את החשמול הרחב יותר הדרוש לטיפול בשינויי האקלים. זה יכול להיות ממומן בחלקו על ידי מרכזי נתונים באמצעות "AI Fast Lane חכם" דמי חיבור לחיבור מהיר לרשת כשהם מביאים כוח נקי משלהם ומספיק אגירת חשמל ואנרגיה נוספים לטובת הקהילות הסובבות. רשת גדולה ונקייה יותר זקוקה להרבה אנרגיה סולארית, אנרגיית רוח וסוללות עכשיו, כמו גם השקעות מוגברת בגיאותרמית, גרעינית מתקדמת וחדשנות אנרגיה רחבה יותר.
בשלב הבא, החוטים והציוד שמביאים חשמל לערים ושכונות זקוקים לשדרוג כדי להיות עמידים בפני שינויי אקלים, להזיז יותר חשמל ולהיות מוכנים לחשמול רחב יותר. מרכזי נתונים, חברות וממשלות יכולים להשתתף בהשקעה מחדש הדרושה מעבר לצרכים של מרכז נתונים ספציפי, מה שיכול לעזור לשמור על עלויות החשמל סבירות. הרשת היא נכס תשתית לאומי חיוני, ואין לדרוש מלקוחות מגורים לשלם את כל החשבון עבור רענון של המאה ה-21.
לבסוף, קרן נאמנות לתשתיות רשת יכולה לתמוך ביעילות וגמישות באנרגיה, בכוח מבוזר ואחסון אנרגיה, וכן תחנות כוח וירטואליותאשר יכול להפחית את דרישות שיא הספק ולשמור על חשמל אמין. בנוסף, שקיפות ממרכזי נתונים, א מדד יעילות "מייל לליטר". עבור AI, והדיווח על שימוש בחשמל, פליטות ושימוש במים יתמרץ את הביצועים הסביבתיים הטובים ביותר. קהילות הן מוּל סיכונים כלכליים וסביבתיים חדשים, ובמקביל הרשת צרכים השקעה דורית כדי להגיע לעתיד אפס פליטות. ל-AI יש פוטנציאל לעזור לשפר תוצאות אקלים ותשתיות טובות יותר, אבל זה לא יקרה ללא מדיניות ממוקדת ושותפויות עמוקות עם קהילות.
Giz Asks היא סדרת Gizmodo חוזרת בה מומחים עונים על שאלות גדולות במילים שלהם, ומציעה מגוון נקודות מבט על הרעיונות, התגליות והוויכוחים המשפיעים על חיינו ומעצבים את הבנתנו את העולם.