全球数据中心耗能可能相当于全日本两年内耗能,要求提高技术和监管效率
人工智能和密码货币等新兴技术快速增长驱动雷竞技电脑网站高电耗数据中心显示到2026年全球消费翻番 根据新报告
雷竞技电脑网站高能数据中心是“高电耗新重要源码”,电量2024报表报告分析所有事物的最新政策和市场开发,预测2026年电需求、供求和二氧化碳排放
IEA表示,全球数据中心能耗可能高到2026年等于全日本或超过1,000兆瓦时与2022年估计460TWH相比增加此外,单在美国,预计到2026年,数据中心消费将占所有能源需求的三分之一以上。
计算电量总体暴增 — — 这对于AI和密码货币等技术生存和进化十分必要 — — 将需要更新规则和技术提高效率以调和如此剧增的影响,
新兴经济体强劲增长伴之以预期行业恢复和许多全球区域住宅运输部门持续电气化
平衡技术利益和能源需求
技术提供商知道新兴技术给能源消耗带来的压力,因为它们需要由大型机群驱动的更多计算电源,这些机群需要电和冷却以保持总时可用性
特别是生成AI(GenAI)需要快速搜索处理大规模数据存储并即时交付结果,这将产生重大全球环境效果,业界在继续建设和进化技术时必须考虑这一点。
GenAI数据处理建模产生广泛的资源消耗和碳排放效果, 与学习模型的潜在结果相平衡,
AI提供多项收益帮助全球公司优化排减量, 通过气候变化建模和其他风险意识解决方案, 输出能实现, 但它有一个基本“消费问题 ” Gartner表示组织需要从一开始就理解它需要大量的能量和水来计算处理冷却并智能能源决策继续满足这些需求
GenAI减少能源足迹,技术与企业领袖提供并使用技术时可考虑数大策略前攻前攻Gartner推荐的策略是监控机器学习期间的耗能 并一改善平坦即停止训练
组织也只应在正确时间正确位置运行AI,考虑本地能源消耗需要和其他因素并优化资源使用技术
最大实践是使用能耗AI并用碳跟踪预测服务来减少相关排放平衡环境险境和启发AI允诺....
