Os gigantes do Vale do Silício, que já foram os mais fervorosos defensores e generosos financiadores de investimentos em energia limpa, agora podem se tornar os maiores vilões da revolução das energias renováveis. Devido ao aumento exponencial da demanda de energia da inteligência artificial, as emissões das grandes empresas de tecnologia aumentaram drasticamente, tornando suas ambiciosas metas de descarbonização cada vez mais distantes. Gigantes da tecnologia, incluindo Google, Meta, Microsoft e OpenAI, estão impulsionando uma maior implantação de infraestrutura de energia renovável e o desenvolvimento de novos tipos de energia limpa, mas acompanhar a enorme demanda de energia da IA é uma tarefa difícil. O Google está...

Com o avanço da inteligência artificial, o equilíbrio entre inovação e sustentabilidade tornou-se um desafio importante. Recentemente, a OpenAI lançou seu mais recente modelo de IA, o o3, o mais poderoso até hoje. No entanto, além do custo de execução desses modelos, seu impacto ambiental também tem chamado a atenção. Um estudo mostrou que cada tarefa do o3 consome aproximadamente 1.785 quilowatts-hora de eletricidade, o equivalente ao consumo de eletricidade de uma casa americana média em dois meses. De acordo com a iniciativa de IA sustentável da Salesforce,

Recentemente, o aumento acentuado na demanda por computação de inteligência artificial (IA) tem gerado grande preocupação na indústria. Thomas Graham, cofundador da Lightmatter, uma startup de computação óptica, disse em entrevista à Bloomberg que se espera que, até 2026, sejam construídos vários data centers de IA em todo o mundo, exigindo quantidades massivas de eletricidade – o equivalente a oito vezes o consumo de Nova York. Nota da imagem: Imagem gerada por IA, serviço de licenciamento de imagens Midjourney. Na entrevista, Graham mencionou que atualmente empresas como a Nvidia...

Uma nova pesquisa da Universidade de Michigan descobriu recentemente um método eficiente para treinar modelos de linguagem grandes que permite concluir o treinamento no mesmo tempo, mas reduz o consumo de energia em 30%. Este método pode economizar energia suficiente para alimentar 1,1 milhão de casas americanas até 2026. Os pesquisadores desenvolveram uma ferramenta de software chamada Perseus que identifica os caminhos críticos, ou seja, a sequência de subtarefas que levam mais tempo para serem concluídas. Então, o Perseus reduz a velocidade do processador em caminhos não críticos, permitindo que todos sejam concluídos ao mesmo tempo.

No campo do treinamento de IA, as interconexões entre GPUs e outros chips são cruciais para a transferência de dados, mas a largura de banda limitada dessas interconexões restringe o desempenho do treinamento de IA. Uma pesquisa de 2022 mostrou que os desenvolvedores de IA geralmente conseguem utilizar apenas 25% da capacidade da GPU. Vivek Raghunathan, CEO e cofundador da Xscape Photonics, propôs uma solução possível: adotar novas tecnologias de interconexão com maior largura de banda, com tecnologia de silício como base.

Recentemente, a equipe de pesquisa da BitEnergy AI desenvolveu um novo algoritmo chamado "Multiplicação de Complexidade Linear" (L-Mul). Este novo método pode reduzir significativamente o consumo de energia dos sistemas de inteligência artificial. Especificamente, este algoritmo substitui a multiplicação de ponto flutuante complexa por adições de inteiros mais simples, prevendo uma redução de consumo de energia de até 95% em várias áreas. O título desta pesquisa, "Modelos de linguagem econômicos de energia apenas com adição", demonstra o enorme potencial do L-Mul em termos de economia de energia. Nota da imagem: imagem

Bill Gates discorda da discussão sobre o consumo de energia da IA, argumentando que as preocupações sobre a demanda de eletricidade da IA são exageradas e que sua contribuição para descobertas científicas e processos de produção supera em muito seu consumo de energia. Ele cita exemplos do uso da IA na melhoria da produção de aço, otimização do processamento de carne e previsão do tempo. Gates também destaca o potencial da energia nuclear na solução da crise climática, embora o custo atual seja alto, mas com melhorias tecnológicas, como o trabalho da TerraPower no desenvolvimento de tecnologias de fissão nuclear mais seguras e econômicas, a energia nuclear poderá fornecer eletricidade barata no futuro.

De acordo com um relatório do Nikkei de 3 de março, a gigante sul-coreana de eletrônicos Samsung Electronics planeja lançar no mercado norte-americano um condicionador de ar de economia de energia com tecnologia de inteligência artificial. Este produto inovador tem o potencial de reduzir o consumo de energia em até 30%.

O desenvolvimento e a aplicação da inteligência artificial (IA) têm gerado entusiasmo global nos últimos anos, mas alguns especialistas começam a expressar preocupações sobre o futuro do setor. James Ferguson, sócio fundador da MacroStrategy Partnership, uma empresa de pesquisa macroeconômica britânica, disse em entrevista ao podcast 'Merryn Talks Money' de Merryn Somerset Webb da Bloomberg que a indústria de IA pode estar à beira de um

Em entrevista a um evento em Londres, Bill Gates disse que não está preocupado com o aumento do consumo de energia pelo uso da inteligência artificial. Ele acredita que a IA acabará ajudando a reduzir o consumo de energia e a acelerar a transição para fontes de energia sustentáveis.

A Groq lançou um novo processador de IA, o LPU, que oferece desempenho superior, mas ainda precisa de melhorias em termos de custo e consumo de energia. O LPU é um processador especializado em processamento de linguagem, desafiando a posição tradicional das GPUs em tarefas de linguagem. O LPU apresenta vantagens em termos de eficiência e custo-benefício, mas seu escopo de aplicação é mais limitado. A Groq apresentou uma descrição e explicação detalhadas do design e da tecnologia do LPU.

A Nvidia planeja lançar o acelerador de IA B100 com consumo de energia de até 1000W, 42% a mais que seus antecessores. Um executivo da Dell afirma que o consumo de energia das GPUs continuará aumentando, mas o resfriamento líquido direto pode não ser mais uma solução necessária. A próxima geração de GPUs da Nvidia pode incluir o B200 Superchip, em conjunto com a CPU Grace, com consumo de energia chegando a cerca de 1300 watts.

Um novo estudo alerta que a demanda de eletricidade pela inteligência artificial (IA) crescerá rapidamente, podendo atingir de 850 a 1.340 trilhões de quilowatts-hora por ano até 2027, o equivalente ao consumo anual de eletricidade de alguns países. Especialistas pedem que gigantes da tecnologia, como OpenAI e Google, reavaliem suas operações de alto consumo de energia para reduzir os custos ambientais. A Califórnia aprovou uma lei de divulgação climática que exige que as empresas divulguem suas emissões de carbono, mas o setor de IA ainda se auto-regula. Para um desenvolvimento sustentável, o setor de IA precisa de mais inovação e foco para atender à crescente demanda de eletricidade.

1. A Broadcom lançou o chip PAM de 5nm e 200G/canal BCM85822 na ECOC 2023. 2. Este chip integra um driver de laser e utiliza modulação PAM-4, oferecendo desempenho de ponta. 3. O BCM85822 permite uma capacidade de comutação de 51,2T, aumentando a densidade da rede de data centers. 4. O novo chip ajuda a atingir o objetivo de 200G tanto em eletricidade quanto em fibra óptica. 5. O BCM85822 facilita a migração de cargas de trabalho de IA de 800G para 1,6T.