Mówi: | Pamela Krzypkowska |
Funkcja: | dyrektorka Departamentu Badań i Innowacji |
Firma: | Ministerstwo Cyfryzacji |
Sztuczna inteligencja napędza innowacje, ale pochłania ogromne ilości prądu. Rośnie potrzeba bardziej energooszczędnych rozwiązań
Trenowanie dużych modeli językowych, takich jak ChatGPT, wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych, co przekłada się na znaczące zużycie energii, porównywalne z roczną konsumpcją małych państw. Eksperci podkreślają, że konieczne jest projektowanie bardziej energooszczędnych algorytmów i systemów, które ograniczą ślad węglowy AI. Jednocześnie sztuczna inteligencja może też wspierać działania na rzecz klimatu, pomagając w optymalizacji zużycia energii i efektywniejszym zarządzaniu zasobami.
– Sztuczna inteligencja zużywa coraz więcej energii, co kosztuje nas coraz więcej. Musimy budować nowe centra danych, by móc tworzyć coraz większe modele językowe – mówi agencji Newseria Pamela Krzypkowska, dyrektorka Departamentu Badań i Innowacji w Ministerstwie Cyfryzacji.
Trenowanie dużych modeli językowych (LLM) jest procesem bardzo energochłonnym. Pod koniec ubiegłego roku laboratorium OpenAI poinformowało, że ChatGPT osiągnął już 300 mln aktywnych użytkowników tygodniowo, dwa razy więcej niż rok wcześniej, którzy generują każdego dnia ok. 1 mld zapytań. Jak wyliczyli niedawno analitycy BestBrokers, żeby je przetworzyć i wygenerować odpowiedzi, chatbot zużywa około 2,9 mln kWh energii każdego dnia. Dla porównania przeciętne amerykańskie gospodarstwo domowe zużywa dziennie ok. 29 kWh energii elektrycznej. To oznacza, że ChatGPT zużywa aż 100 tys. razy więcej energii niż typowe gospodarstwo domowe w Stanach. W ciągu roku całkowite zużycie energii przez ChatGPT wynosi 1058,5 GWh, co pozwala odpowiedzieć na ok. 365 mld zapytań. To ogromne zużycie energii elektrycznej odpowiada rocznej konsumpcji energii przez mały kraj.
– Dobrze jest zdawać sobie sprawę z tego, jaki jest koszt środowiskowy sztucznej inteligencji, bo ta świadomość jest pierwszym krokiem, żeby zastanowić się, jak go zminimalizować – podkreśla Pamela Krzypkowska.
Według raportu Międzynarodowej Agencji Energetycznej („World Energy Outlook 2024”) centra danych, w tym te związane z rozwojem sztucznej inteligencji, wywierają znaczący wpływ na zużycie energii elektrycznej. Szacuje się, że odpowiadają za ok. 1–1,5 proc. globalnej konsumpcji, ale ten wskaźnik będzie rosnąć wraz z dalszym rozwojem sztucznej inteligencji. Firma doradcza McKinsey szacuje, że w samej Europie zużycie energii przez centra danych wzrośnie z obecnych 62 TWh do ponad 150 TWh do 2030 roku, co stanowiłoby około 5 proc. całkowitego zużycia energii w Europie. Dlatego eksperci apelują o opracowanie bardziej energooszczędnych algorytmów i metod trenowania modeli, które ograniczą ich ślad węglowy.
– Liczę na to, że będziemy mądrze projektować, że w przyszłości naukowcy i naukowczynie będą wymyślać nowe metody optymalizacyjne, umożliwiające nam budowanie modeli, które są tak samo dobre, ale będą używały dużo mniej energii do procesu ich trenowania – mówi ekspertka Ministerstwa Cyfryzacji.
Zużycie energii podczas trenowania modeli AI zależy od wielu czynników, takich jak m.in. wielkość modelu, zastosowane algorytmy, infrastruktura sprzętowa oraz efektywność centrów danych. Jednym z rozwiązań ograniczających ślad węglowy AI jest stosowanie mniejszych i bardziej wyspecjalizowanych modeli językowych. W Polsce rozwijane są dwie alternatywy dla dużych modeli: PLLuM (Polish Large Language Model, model sztucznej inteligencji, który rozumie i wykorzystuje język polski w sektorze publicznym i prywatnym, udostępniony przez Ministerstwo Cyfryzacji w lutym tego roku) oraz Bielik, które mają mniej parametrów, ale nadal mogą skutecznie wspierać użytkowników.
– Nie musimy do wszystkiego używać tych najfajniejszych modeli, które wydają się najbardziej interesujące. Do wielu zadań możemy używać mniejszych modeli, które zużywają dużo mniej energii, nawet nie językowych, tylko modeli wyjaśnialnych, wytłumaczalnych, mniejszych sieci neuronowych, drzew decyzyjnych. Naprawdę jest miejsce, żeby korzystać z innej sztucznej inteligencji, która jest bardziej efektywna energetycznie – mówi Pamela Krzypkowska.
Jak wskazuje, z drugiej strony zaawansowane algorytmy AI pomagają w przewidywaniu zmian pogodowych, analizowaniu trendów klimatycznych oraz optymalizowaniu wykorzystania zasobów. W sektorze transportu sztuczna inteligencja już teraz wspiera minimalizację zużycia paliwa poprzez inteligentne systemy zarządzania logistyką i optymalizację tras.
– Sztuczna inteligencja może być też wsparciem dla nas, driverem w tym, żeby walczyć ze zmianą klimatyczną. Jeśli patrzymy sobie na wszystkie estymacje mówiące o tym, jak zmienia się nasz klimat, to też to modelowanie i projektowanie często dzieje się ze wsparciem sztucznej inteligencji – mówi dyrektorka Departamentu Badań i Innowacji w Ministerstwie Cyfryzacji.
W przyszłości AI może jeszcze bardziej wpłynąć na efektywność energetyczną, wspierając zarządzanie sieciami energetycznymi oraz systemami odnawialnych źródeł energii. Modele uczenia maszynowego są wykorzystywane do optymalizacji wykorzystania energii odnawialnej, pomagając dostosować produkcję i dystrybucję do rzeczywistego zapotrzebowania, co ogranicza straty i zmniejsza koszty operacyjne.
– Ważne, żeby myśleć o wykorzystaniu sztucznej inteligencji jako wsparciu dla najważniejszych dla nas procesów, które są najbardziej energochłonne. Optymalizacja sieci energetycznych, logistyka – to świetne miejsca, gdzie AI ma duży potencjał rozwoju w przyszłości – dodaje Pamela Krzypkowska.
Czytaj także
- 2025-04-29: Rozwój sztucznej inteligencji drastycznie zwiększa zapotrzebowanie na energię. Rozwiązaniem są zrównoważone centra danych
- 2025-04-14: Nowe technologie podstawą w reformowaniu administracji. Będą też kluczowe w procesie deregulacji
- 2025-04-15: Obciążenia regulacyjne uderzają w branżę nowych technologii i start-upy. To może hamować innowacje
- 2025-03-28: Enea zapowiada kolejne zielone inwestycje. Do 2035 roku chce mieć prawie 5 GW mocy zainstalowanej w OZE
- 2025-04-03: W najbliższych latach wzrośnie zapotrzebowanie na metale i energię. To będzie wpływać na notowania surowców
- 2025-03-27: Zakończenie wojny w Ukrainie poprawiłoby klimat inwestycyjny w Polsce. Inwestorzy cenią stabilność i bezpieczeństwo
- 2025-03-03: Unia Europejska spóźniona w wyścigu AI. Eksperci apelują o szybsze inwestycje i zaprzestanie regulacji
- 2025-03-13: Inwestycje w sztuczną inteligencję na bardzo niskim poziomie. Potencjał polskich kadr nie jest wykorzystywany
- 2025-02-13: Europa zapowiada ogromne inwestycje w sztuczną inteligencję. UE i USA mają wspólne interesy w obszarze AI
- 2025-02-07: Rola telekomów w upowszechnianiu sztucznej inteligencji rośnie. T-Mobile udostępnia klientom zaawansowaną wyszukiwarkę Perplexity Pro
Kalendarium
Więcej ważnych informacji
Jedynka Newserii

Jedynka Newserii

Ochrona środowiska

Państwowa Agencja Atomistyki przygotowuje się do nadzoru nad pierwszą polską elektrownią jądrową. Kluczową kwestią jest bezpieczeństwo
Trwają przygotowania do budowy pierwszej w Polsce elektrowni jądrowej na Pomorzu. Zgodnie z harmonogramem przedstawianym przez rząd fizyczna budowa ma ruszyć w 2028 roku, a początek eksploatacji pierwszego bloku planuje się na 2036 rok. Również Państwowa Agencja Atomistyki przygotowuje się do realizacji zadań związanych z dozorem nad budową, rozruchem i eksploatacją nowej jednostki. Kluczowe są kwestie związane z bezpieczeństwem jądrowym i ochroną radiologiczną obiektu.
Ochrona środowiska
K. Wyszkowski: Porozumienie paryskie to duże osiągnięcie. Odwrót USA tego nie zmieni

Z danych Climate Action Tracker wynika, że do końca lutego br. tylko 18 państw sygnatariuszy porozumienia paryskiego zaktualizowało swoje plany realizacji celów klimatycznych do 2035 roku. Chociaż walka z rosnącymi emisjami CO2 nie postępuje w takim tempie, jakie jest wymagane, to samo porozumienie klimatyczne z Paryża należy uznać za osiągnięcie, które przyniesie efekty. Zdaniem Kamila Wyszkowskiego z UN GCNP nie powinno tego zmienić nawet wycofanie się z niego Stanów Zjednoczonych.
Ochrona środowiska
Konkurs NCBR i Orlenu ma wesprzeć najciekawsze rozwiązania dla przemysłu rafineryjno-petrochemicznego. Na ich rozwój trafi blisko 200 mln zł

Niemal 200 mln zł trafi na realizację innowacyjnych projektów dla przemysłu rafineryjno-petrochemicznego. NCBR i Orlen w ramach konkursu NEON III chcą znaleźć partnerów wśród instytucji naukowych i technologicznych do działania w trzech obszarach: dekarbonizacji, cyfryzacji i gospodarki obiegu zamkniętego. Nabór wniosków potrwa do 30 czerwca br.
Partner serwisu
Szkolenia

Akademia Newserii
Akademia Newserii to projekt, w ramach którego najlepsi polscy dziennikarze biznesowi, giełdowi oraz lifestylowi, a także szkoleniowcy z wieloletnim doświadczeniem dzielą się swoją wiedzą nt. pracy z mediami.