Блог компанії De Novo

AI/ML

Страница 3

Спрос на ИИ стремительно растет и вместе с ним увеличивается аппетит дата-центров к электроэнергии, особенно в больших европейских хабах. Высокие цены на энергию и амбициозные климатические обязательства заставляют операторов в ЕС искать баланс между расширением инфраструктуры и ее устойчивостью. Вместе с тем, ИИ, который сам является главным потребителем новых мощностей, становится также инструментом для оптимизации энергопотребления.

Генеративный искусственный интеллект выел работу с информацией на новый уровень эффективности. Но, все же необходимость критической оценки результатов никто не отменял — в этом, на собственном горьком опыте, убедилась группа адвокатов, принявшая «галлюцинации» ИИ за реальные данные. Но, проблема в данном случае, гораздо глубже, чем просто еще один курьез.

Гиперскейлеры массово подают заявки на подключение к электросетям, требуя десятки гигаватт под будущие дата-центры. Новый отчёт LEI показывает: значительная часть этих обращений — не подтверждена реальным спросом, но их удовлетворение приведет к проблемам для всех.

Спрос на AI/ML, отмеченный в последние годы, дал мощный импульс к строительству новых больших дата-центров. Тренд быстро оседлали в США и Китае, а вот Европа теряет позиции — популярные ранее локации, такие как Амстердам или Франкфурт выбыли даже из ТОП-20.

В условиях стремительной гонки за лидерство в сфере искусственного интеллекта государства пытаются обеспечить себе доступ к ключевому ресурсу XXI века — вычислительным мощностям для ИИ, а также полную независимость в этом вопросе. Но что в действительности означает «суверенитет в вычислениях»? Исследование Оксфордского Университета предлагает трехуровневую модель, позволяющую переосмыслить это понятие в эпоху генеративного ИИ.

Европейская комиссия представила Кодекс добровольной практики для провайдеров генеративного ИИ. Этот шаг может коренным образом изменить правила игры: подписавшись под документом, компании получают не только ориентир, но и смягчение регуляторной нагрузки в контексте EU AI Act.

Генеративные агенты на базе современных языковых моделей обещают революцию в цифровой автоматизации. Однако практика показывает: такие системы пока что нестабильны и часто не справляются даже с базовыми задачами. Недавнее большое исследование, показало, насколько ограничены возможности таких решений при работе с реальными сценариями. Но, проблемы постепенно решаются.

По данным корейского исследовательского центра KAIST TeraLab, мощность ускорителей для задач AI/ML будет постоянно расти, что обусловлено, в частности, новыми типами высокоскоростной памяти. К 2038 году один GPU-сервер будет потреблять свыше 15 кВт и готовить ЦОДы к такой нагрузке надо уже сегодня.

Группа украинских исследователей протестировала популярные модели ИИ на заданиях, взятых из национального теста для выпускников школ (ЗНО). Результаты выявили системные проблемы: ни одна модель не прошла тест, а «понимание» украинского языка и культуры оказалось ограниченным.

Международное энергетическое агентство (IEA) запустило платформу Energy and AI Observatory — первый глобальный инструмент в реальном времени, для отслеживания влияния искусственного интеллекта на энергосистемы. Инициатива считается критически важной в контексте требований по устойчивому развитию, принятых во многих западных странах.

Современные инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT или Google Gemini, активно внедряются в рабочие процессы, обещая повышение эффективности. Однако недавние исследования показывают, что их использование может негативно сказываться на восприятии сотрудников коллегами и руководством.

Модели AI/ML становятся всё умнее, а дата-центры — всё тяжелее. Пока внимание отрасли приковано к гигантским языковым моделям и их аппетиту к электроэнергии, один из менее заметных, но не менее значимых факторов остаётся в тени — вес вычислительного оборудования. Он быстро становится новой границей в архитектуре и инженерии ЦОД.