A Financial Times beszámolója szerint egy új kínai fejlesztésű mesterséges intelligencia modell, a DeepSeek, kevesebb energiát használhat, mint a nyugati megfelelőjei. A Nature magazinban megjelent tanulmány szerint a DeepSeek fejlesztése a Meta Llama modelljéhez képest kevesebb, mint 10%-nyi számítási erőforrást igényelt. Megjegyzendő, hogy a DeepSeek modellről jelenleg korlátozott mennyiségű, részben hivatalos információ áll rendelkezésre.
A Rystad energetikai tanácsadó cég elemzői kiemelték, hogy az adatközpontok energiafogyasztása arányos a számítási teljesítményükkel. Hozzátették, hogy ha a DeepSeek modell energiafelhasználására vonatkozó állítások igazak, az jelentősen alacsonyabb teljes energiafogyasztást jelenthet. A rendszer energiafelhasználása nagymértékben függ a felhasznált chipek típusától és mennyiségétől.
A szoftveres fejlesztés szerepe
A DeepSeek modell jelentőségét az adja, hogy 2016 óta a mesterséges intelligencia hardverek energiahatékonysága háromezerszeresére nőtt. A DeepSeek fejlesztése arra utal, hogy a nagy nyelvi modellek szoftveres optimalizálása jelentős áttörést eredményezhetett, lehetővé téve azonos számítási teljesítmény elérését kevesebb chippel, ami alacsonyabb energiafelhasználást eredményez.
Az energiapiac és a mesterséges intelligencia
Az AI infrastruktúra pontos energiaigénye jelenleg nem határozható meg pontosan. Az adatközpontok energiafogyasztása csak egy része a teljes AI hálózat működtetéséhez szükséges energiamennyiségnek. Ez magában foglalja az integrált áramkörök (chipek) gyártásához szükséges alapanyagok kitermelését, feldolgozását és a chipek gyártását.
A Nemzetközi Energiaügynökség (IEA) előrejelzése szerint a globális villamosenergia-kereslet növekedésének 5%-át teszik majd ki az adatközpontok. A hűtés-fűtési rendszerek (20%), a nehézipar (15%) és az elektromos közlekedés (15%) még nagyobb mértékben járulnak hozzá a villamosenergia-igény növekedéséhez.
A befektetői reakciók
A DeepSeek modell bejelentését követően több energiaszektorbeli befektető értékesítette részvényeit. Az érintett cégek között volt a Siemens Energy, a GE Vernova, a Mitsubishi Heavy Industries, a Constellation Energy, a Vistra Energy, a Schneider Electric, az ABB és a Legrand. A Citi elemzői szerint, ha a DeepSeek modell energiahatékonyságra vonatkozó adatai igaznak bizonyulnak, az jelentős hatással lehet az energetikai infrastruktúrát biztosító vállalatokra.
A Siemens Energy példája: A cég részvényárfolyama az elmúlt egy évben 336%-kal nőtt, a DeepSeek bejelentését követően azonban csökkenést tapasztalt. Az első negyedéves bevétele 9 milliárd euró volt, ami meghaladta a várakozásokat. A cég szerint azonban az adatközpontok a jövőbeni növekedés csak egy kis részét teszik ki.
A Jevons-paradoxon
Vannak, akik úgy vélik, hogy a DeepSeek modell hatékonysága felgyorsíthatja a mesterséges intelligencia elterjedését, ami összességében nagyobb áramkeresletet eredményezhet. Ez a hatás a Jevons-paradoxonként ismert jelenségre utal, amely szerint a hatékonyabb erőforrás-felhasználás paradox módon növelheti az erőforrás-fogyasztást. Satya Nadella, a Microsoft vezérigazgatója is erre a jelenségre utalt a LinkedIn-en közzétett bejegyzésében.
Politikai kvízHol állsz a politikai palettán?15 kérdés, kb. 5 perc — kiderül, melyik politikai irányvonalhoz állsz a legközelebb, és melyik ismert politikussal gondolkodsz hasonlóan.Kvíz indításaElemzés
A cikkben szereplő állítások hitelességét nehéz teljes mértékben megerősíteni a rendelkezésre álló információk alapján. A DeepSeek modellre vonatkozó adatok korlátozottak, és további kutatásokra van szükség a teljesítményének és energiafogyasztásának pontos meghatározásához.
A cikkből arra lehet következtetni, hogy a mesterséges intelligencia energiafogyasztása egy komplex kérdés, amelynek több szempontját is figyelembe kell venni. A hardveres és szoftveres fejlesztések hatása egymással ellentétes irányú lehet az energiafelhasználás szempontjából.
A DeepSeek modell potenciális hatása a magyar közéletre nehéz előre jelezni. A mesterséges intelligencia fejlődése várhatóan hatással lesz az energiafogyasztásra és az energiapiacra Magyarországon is, de a konkrét hatás mértéke a technológiai fejlődés, a piaci tényezők és a kormányzati szabályozás függvénye lesz.
(Forrás: portfolio.hu)
(Kép: Deepseek/Facebook)
