Menu
Širenje podatkovnih centara koji na kojima se treniraju modeli umjetne inteligencije (AI) dovode u ozbiljno pitanje otpornosti američke energetske infrastrukture. Prema istraživanju koje je objavio Bloomberg, intenzivna potrošnja energije ovih centara ima potencijalno negativne posljedice za stabilnost električne mreže diljem SAD-a.
Kombinirajući podatke milijun senzora u kućanstvima, koje prikuplja Whisker Labs, i tržišne analize DC Bytea, Bloomberg je identificirao opasan uzorak: više od polovice kućanstava s najvećim poremećajima u opskrbi električnom energijom nalazi se unutar 20 milja od regija s velikim brojem podatkovnih centara. Ovi poremećaji, poznati kao "loša harmonika", uzrokuju neadekvatan protok električne energije, što može imati ozbiljne posljedice.
Posljedice mogu biti dramatične - kao što je uništavanje uređaja povezanih na električnu mrežu, povećan rizik od električnih požara, te opasnost od redukcija napajanja ili čak potpunih nestanaka struje. Problem postaje još izraženiji kod podatkovnih centara za umjetnu inteligenciju, čije energetske potrebe karakteriziraju velike i nepredvidive oscilacije.
Aman Joshi, glavni komercijalni direktor tvrtke Bloom Energy, istaknuo je kako "nijedna mreža nije dizajnirana za tako intenzivne fluktuacije opterećenja, a posebno ne za situacije kada istodobno djeluje više podatkovnih centara."
S druge strane, elektroenergetske tvrtke pokušavaju umanjiti ozbiljnost ovih tvrdnji. Glasnogovornik Commonwealth Edisona, jednog od ključnih elektroenergetskih pružatelja u Chicagu, izjavio je za Bloomberg kako "tvrtka ozbiljno dovodi u pitanje točnost i osnovne pretpostavke izvješća Whisker Labsa."
Bloolmberg navodi kako sve veći broj podatkovnih centara stvara potrebu za strateškim pristupom u upravljanju energetskom infrastrukturom. Kako podatkovni centri za AI nastavljaju rasti, ključna će biti ulaganja u modernizaciju mreža i razvoj inovativnih rješenja za smanjenje njihovog utjecaja na lokalne zajednice i energetske sustave.
