האם הבינה המלאכותית תוביל למשבר אנרגיה עולמי?
כדי לספק את צריכת האנרגיה העצומה שצורכת הבינה המלאכותית, חייבות להתקבל כבר עכשיו החלטות חשובות
בעוד העולם מתפעל מהתקדמות מרהיבה של מערכות בינה מלאכותית, מעטים מודעים למחיר האנרגטי הכבד שמסתתר מאחורי כל שאילתה ב -ChatGPT , כל תמונה שנוצרת על ידי DALL-E, או כל קוד שנכתב באמצעות Claude. אנו עומדים בפני אתגר אדיר: כיצד לספק את צריכת האנרגיה העצומה הנדרשת לתמיכה בגידול האקספוננציאלי של תעשיית הבינה המלאכותית וכוח המחשוב ומרכזי הנתונים (דאטה סנטרים) הדרושים לשם כך ולמנוע משבר אנרגטי וסביבתי חסר תקדים.
המספרים המטרידים
הנתונים מדאיגים. לפי מחקר של הסוכנות הבינלאומית לאנרגיה נראה שצריכת האנרגיה לדאטה סנטרים עשוי להכפיל עצמה עד שנת 2026. מורגן סטנלי מעריכים בדו"ח שפורסם לאחרונה כי 40% מכלל פליטות הCO2 של ארה"ב ינבעו מצריכת האנרגיה של דאטה סנטרים.
נקודה למחשבה: מודל GPT-4 של OpenAI, אחד המודלים המתקדמים כיום, צורך (נכון להיום) אנרגיה שנתית שוות-ערך לצריכה השנתית של למעלה מ-130,000 בתי אב ישראליים ממוצעים רק עבור המענה לשאילתות של המשתמשים בו. לפי מחקר שפורסם ב-MIT Technology Review, אימון מודל בינה מלאכותית מתקדם יכול לבדו לפלוט עד 284 טון פחמן דו חמצני – פי חמישה מאשר פליטות רכב ממוצע לאורך כל חייו.
אימפריית הדאטה סנטרס מתרחבת
חברת אמזון לבדה מתכננת להשקיע כ-150 מיליארד דולר בהקמת מרכזי נתונים חדשים עד 2030, ולפי דיווחים Microsoft ו-Google מתחרות בהשקעות דומות. בישראל, אנו עדים לתנופת פיתוח מרשימה עם כניסתן של ענקיות הטכנולוגיה והתשתית להקמת מרכזי נתונים משמעותיים באזורים שונים בארץ.
גם תאגיד הענק היפני NTT, ספק שירותי הדאטה סנטרים השלישי בגודלו בעולם, עם למעלה מ - 150 דאטה סנטרים, ממשיך להאיץ את הגדילה ולהשקיע בתחום. לצד האצת הצמיחה ישנה חשיבות רבה לפיתוח תוך שמירה על קיימות והתייעלות אנרגטית של הדאטה סנטרים.
הדאטה סנטרים העולמיים צורכים כיום כ - 1-2% מסך צריכת החשמל העולמית, אך לפי דו"ח של הסוכנות הבינלאומית לאנרגיה (IEA) אחוז זה עלול להגיע ל-4-6% עד 2030 אם לא יינקטו צעדים משמעותיים להתייעלות אנרגטית. בהשוואה, זוהי כמות אנרגיה דומה לצריכת החשמל השנתית של יפן כולה.
האתגר הישראלי הייחודי
כאן בישראל, האתגר מורכב במיוחד. לפי נתוני רשות החשמל, ישראל מתקרבת למיצוי כושר ייצור החשמל שלה בשעות שיא הביקוש, וצריכת החשמל צפויה לגדול ב-3-4% מדי שנה. מרכזי נתונים חדשים יכולים להחריף בעיה זו. בנוסף, בשל מגבלות שטח והתנגדות ציבורית, הקמת תחנות כוח ושדות אנרגיה מתחדשת מהווה אתגר משמעותי במיוחד.
פתרונות טכנולוגיים מתקדמים
למרות התחזיות המטרידות, התעשייה אינה עומדת מנגד. ברקע הצמיחה המשמעותית בתחום, נעשים מאמצים אדירים המושקעים בפיתוח פתרונות חדשניים, ומעודדים האצה והטמעה שלהם בתעשייה: ממערכות קירור חדשניות, שימוש חוזר באנרגיה (בחום) שנפלט, ועד התייעלות אלגוריתמית (מחקר שפורסם לאחרונה על ידי מכון Allen לבינה מלאכותית הראה כי שיפורים אלגוריתמיים יכולים להפחית את צריכת האנרגיה של מודל בינה מלאכותית בכ-40-70%). וכמובן אופטימיזציה של פתרונות קיימים - מעבר לאנרגיה מתחדשת ומקורות אנרגיה ירוקים יותר, והתייעלות אנרגטית.
האם הבינה המלאכותית תוביל למשבר אנרגיה עולמי? התשובה טמונה בהחלטות שנקבל היום. הפוטנציאל של בינה מלאכותית לשפר את חיינו הוא עצום, אך אסור שיבוא על חשבון כדור הארץ ויציבות משק החשמל העולמי. בכל פעם שאנו נהנים מיתרונות הבינה המלאכותית, עלינו לזכור את החשבון האנרגטי המצטבר מאחורי הקלעים.
אחת הדרכים לשקף למשתמשים את חשבון החשמל שמצטבר מאחורי השימוש בכלי AI יהיה לייצר להם דירוג אנרגטי וסביבתי. היה מעניין לראות לגבי כל כלי כזה כמה דולרים של ערך הוא יודע לייצר עבור כל יחידת חשמל kWh שהוא צורך.
אני בטוחה שהשילוב של חדשנות טכנולוגית, מחויבות סביבתית ואנרגטית תאגידית, ורגולציה חכמה יאפשר לנו ליהנות מפירות הבינה המלאכותית מבלי לשלם מחיר סביבתי בלתי הפיך. האתגר אינו טכנולוגי בלבד – זהו אתגר של שיתוף פעולה גלובלי, מדיניות ארוכת טווח, והכרה באחריות המשותפת שלנו לעתיד הפלנטה.
לילך דנביץ היא דירקטורית אסטרטגיה ושותפויות, NTT Israel
