Agenții AI cresc consumul centrelor de date. Cum ajung sarcinile autonome să ceară mai multă energie

Extinderea centrelor de date pentru inteligență artificială este alimentată tot mai mult de agenți AI, sisteme bazate pe modele lingvistice care iau decizii autonome și execută sarcini, potrivit WIRED. Un agent poate transforma o singură cerere într-o succesiune de sute de instrucțiuni, ceea ce crește cererea pentru procesare și energie.

În loc să răspundă la o întrebare, agentul poate lucra ore întregi și își poate relansa singur instrucțiunile pentru pașii intermediari. Pentru construirea unui site, de exemplu, poate genera pagini, meniuri și seturi de date.

Agenții pot rula de la sarcini simple la programare autonomă

Maxwell Zeff, autor al newsletterului Model Behavior, descrie diferența față de un chatbot simplu:

„În loc să pui unei interfețe de chatbot o întrebare simplă și să primești un răspuns, acești agenți își pot da singuri sute de instrucțiuni mici pornind de la întrebarea inițială a utilizatorului.”

Consumul energetic diferă mult în funcție de sarcină. Poate fi vorba despre activități simple sau despre o zi întreagă de programare autonomă, realizată de echipe de agenți ajutători care rulează în paralel.

OpenAI a anunțat recent un grup de peste 10.000 de agenți care au trimis 2,7 milioane de mesaje pentru a rezolva o problemă matematică veche. Matematicienii au contestat afirmațiile companiei. Maxwell Zeff a estimat că procesarea folosită în experiment ar fi echivalat probabil cu zeci de milioane de dolari.

Meta pregătește agenți care lucrează și când utilizatorul este offline

Meta a lansat săptămâna trecută agentul AI personal Muse și a spus că acesta este conceput să funcționeze pentru miliarde de oameni la nivel mondial. Compania intenționează să asocieze fiecărui utilizator un computer dedicat în cloud, care să lucreze și când utilizatorul este offline, și să integreze Muse cu ochelarii săi AI mai târziu în acest an.

Meta lucrează și la utilizarea agenților în fundal, inclusiv atunci când oamenii folosesc ochelarii AI sau Facebook, fără să conștientizeze că externalizează sarcini către agenți.

Boris Gamazaychikov, cofondator și director general al Sustainable AI, spune că această evoluție poate decupla volumul de procesare de numărul utilizatorilor:

„În alte domenii de creștere tehnologică, suntem limitați de numărul de oameni care conduc o mașină sau urmăresc Netflix. Acum, lucrurile sunt oarecum decuplate de utilizatori, iar dacă îi asculți pe liderii din AI, cred că asta își doresc. Vorbesc despre unicorni care au un angajat.”

El a adăugat că, în scenariul descris de companiile AI, un singur angajat uman ar putea avea în fundal sute sau chiar mii de agenți.

Datele despre consum sunt puține, iar estimările sunt contestate

Companiile private de AI oferă puține date fiabile despre consumul de energie, emisii și utilizarea resurselor. Zeke Hausfather, climatolog, a estimat că o sesiune zilnică medie pe Claude, bazată intens pe agenți, poate consuma mai multă energie decât este necesară pentru alimentarea a două frigidere. Boris Gamazaychikov a apreciat că estimarea este un efort bun, dar se bazează pe rezultate într-o anumită măsură depășite.

„Aceasta reprezintă, de asemenea, o sursă suplimentară de emisii, într-un moment în care temperaturile globale cresc rapid, iar obiectivele noastre de reducere a emisiilor sunt tot mai departe de traiectoria necesară”, a scris Zeke Hausfather.

Sam Altman, directorul general al OpenAI, a susținut într-un interviu podcast că apa necesară pentru producerea unui singur migdal ar fi echivalentă cu apa folosită pentru 38.000 de interogări ChatGPT. Calculul a fost contestat. Altman a spus și:

„Oamenii care înfulecă 12 migdale deodată nu simt, în cea mai mare parte, că fac ceva îngrozitor din perspectiva consumului de apă.”

În comparație cu zborurile regulate sau consumul zilnic de carne de vită, amprenta de carbon a utilizării personale a agenților rămâne relativ mică. Extinderea la miliarde de utilizatori explică însă amploarea unor proiecte de centre de date.

Centrele de date folosesc gaze naturale înainte ca reactoarele modulare să fie disponibile

Proiectul Hyperion din Louisiana, menționat ca exemplu de infrastructură construită pentru această direcție, va fi alimentat de 10 centrale pe gaze naturale.

Boris Gamazaychikov estimează că tehnologia pentru care sunt antrenate centrele de date propuse și construite acum va fi disponibilă peste trei până la cinci ani și va fi diferită de experiența unei simple ferestre de chatbot.

Companiile și dezvoltatorii de centre de date iau în calcul reactoare nucleare modulare mici ca surse de energie fără emisii de carbon. În Statele Unite nu funcționează însă comercial niciun reactor modular mic, iar un singur model a fost autorizat pentru vânzare, în pofida deceniilor de dezvoltare.

Administrația Trump încearcă să accelereze maturizarea industriei nucleare printr-un proiect-pilot al Departamentului Energiei pentru 11 startupuri, care trebuie să atingă un obiectiv important în acest an. Cel puțin câteva au reușit să atingă acel obiectiv.

Dezvoltatorii centrelor de date nu vor să aștepte anii necesari pentru validarea reactoarelor modulare mici și instalează acum turbine pe gaze naturale.

Parteneri

Articole recomandate din rețeaua noastră

BravonetSelma Blair a fost eliberată pe cauțiune după incidentul din avion. Avocații invocă o urgență medicalăLylaCancerul la o rudă nu înseamnă că te vei îmbolnăvi. Când poate fi utilă testarea geneticăRevista IoanaCum ceri analize gratuite fără să te simți rău. Evaluarea anuală pentru asiguratele de 18-39 de aniNews24Călin Georgescu așteaptă pe 13 octombrie răspunsul instanței privind înlocuirea arestării preventiveDolce SportEstrela Amadora datorează 285.000 de euro plus dobândă pentru Ianis Stoica, conform documentului FIFAGetPonyTesla extinde alimentarea caselor din bateriile mașinilor. Durata depinde de versiune și de consum