AI’s Groeiende Energiebehoefte: Zijn Datacenters Erop Voorbereid Om Bij Te Houden?

Terwijl artificial intelligence (AI) vooruit holt, belasten de energievragen van AI de datacenters tot het breekpunt. Next-gen AI-technologieën zoals generatieve AI (genAI) transformeren niet alleen industrieën – hun energieverbruik beïnvloedt bijna elk onderdeel van de dataserver, van CPUs en geheugen tot accelerators en netwerken.

GenAI-toepassingen, waaronder Microsoft’s Copilot en OpenAI’s ChatGPT, vragen meer energie dan ooit tevoren. Tegen 2027 zouden het trainen en onderhouden van deze AI-systemen alleen al genoeg elektriciteit kunnen verbruiken om een klein land een heel jaar van stroom te voorzien. En de trend vertraagt niet: over de afgelopen decennium zijn de stroomvragen voor onderdelen zoals CPUs, geheugen en netwerken naar verwachting met 160% toegenomen tegen 2030, volgens een Goldman Sachs-rapport.

Het gebruik van grote taalmodellen verbruikt ook energie. Zo verbruikt een ChatGPT-query ongeveer tien keer zoveel stroom als een traditionele Google -zoekopdracht. Gezien de enorme stroomvragen van AI, kan de industrie haar snelle vooruitgang duurzaam beheren, of zal deze bijdragen tot het wereldwijde energieverbruik? McKinsey’s recente onderzoek toont aan dat ongeveer 70% van de stijgende vraag in de datacentermarkt is gericht op faciliteiten die zijn uitgerust om geavanceerde AI-werklasten aan te kunnen.

“Traditionele datacenters werken vaak met verouderde, energievretende apparatuur en vaste capaciteiten die moeite hebben om zich aan te passen aan fluctuerende werklasten, waardoor er een aanzienlijke energieverkwisting ontstaat,” zei Mark Rydon, Chief Strategy Officer en mede-oprichter van het gedistribueerde cloud-compute-platform Aethir tegen mij. “Centrale operaties creëren vaak een onevenwicht tussen de beschikbaarheid van resources en de behoefte aan consumptie, waardoor de industrie op een kritiek punt komt waarop vooruitgang het milieudoel kan ondermijnen naarmate de AI-gedreven vraag toeneemt.”

De industrieleiders gaan nu het uitdaging recht aan, door te investeren in groenere ontwerpen en energie-efficiënte architectuur voor datacenters. De inspanningen variëren van het aannemen van hernieuwbare energiebronnen tot het creëren van meer efficiënte koelsystemen die de enorme hoeveelheden warmte die door genAI-werklasten gegenereerd worden, kunnen compenseren.

De Datacenters Revolutioneren voor een Groenere Toekomst

Lenovo heeft onlangs de ThinkSystem N1380 Neptune geïntroduceerd, een sprong voorwaarts in vloeistofkoelingstechnologie voor datacenters. Het bedrijf beweert dat de innovatie organisaties al in staat stelt om high-powered computing voor genAI-werklasten te implementeren met aanzienlijk minder energieverbruik – tot 40% minder stroom in datacenters. De N1380 Neptune maakt gebruik van NVIDIA’s laatste hardware, waaronder de Blackwell en GB200 GPUs, waardoor het mogelijk is om trillion-parameter AI-modellen in een compacte setup te verwerken. Lenovo zegt dat het de weg wil vrijmaken voor datacenters die zonder speciale airconditioning 100KW+ server-racks kunnen bedienen.

“We hebben een significante vraag van onze huidige klanten geïdentificeerd: datacenters verbruiken meer stroom bij het verwerken van AI-werklasten vanwege verouderde koelarchitecturen en traditionele structurele kaders,” zei Robert Daigle, Global Director of AI bij Lenovo tegen mij. “Om dit beter te begrijpen, hebben we samengewerkt met een high-performance computing (HPC)-klant om hun stroomverbruik te analyseren, wat ons tot de conclusie bracht dat we het energieverbruik met 40% konden verminderen.” Hij voegde eraan toe dat het bedrijf factoren zoals ventilatorstroom en het stroomverbruik van koelunits in overweging nam en deze vergeleek met standaardsystemen die beschikbaar zijn via Lenovo’s datacenter-assessmentservice, om de nieuwe datacenter-architectuur in samenwerking met Nvidia te ontwikkelen.

Het VK-gebaseerde IT-adviesbedrijf AVEVA zegt dat het voorspellende analyse gebruikt om problemen met datacenter-compressoren, motoren, HVAC-apparatuur, luchtbehandelingsunits en meer te identificeren.

“We hebben ontdekt dat het vooral de pre-training van generatieve AI is die een enorme hoeveelheid stroom verbruikt,” zei Jim Chappell, AVEVA’s Head of AI & Advanced Analytics tegen mij. “Met onze voorspellende AI-gestuurde systemen proberen we problemen te vinden voordat ze grote problemen worden, waardoor datacenter-operatoren apparatuurproblemen kunnen oplossen voordat ze ernstige problemen veroorzaken. Bovendien hebben we een Vision AI Assistant die native integreert met onze controlesystemen om andere soorten anomalieën te helpen vinden, waaronder temperatuurhotspots wanneer deze wordt gebruikt met een warmtebeeldcamera.”

Ondertussen ontwikkelt zich een gedecentraliseerde computing voor AI-training en -ontwikkeling via GPUs in de cloud als een alternatief. Aethir’s Rydon legde uit dat door computertaken over een bredere, meer aanpasbare netwerk te distribueren, het energieverbruik geoptimaliseerd kan worden door de vraag naar resources in overeenstemming te brengen met de beschikbaarheid – wat leidt tot aanzienlijke vermindering van verspilling vanaf het begin.

“In plaats van te vertrouwen op grote, centrale datacenters, verspreidt onze ‘Edge’-infrastructuur computertaken naar knooppunten dichter bij de gegevensbron, waardoor de energielast voor gegevensoverdracht aanzienlijk wordt verlaagd en de latentie wordt verlaagd,” zei Rydon. “Het Aethir Edge-netwerk minimaliseert de behoefte aan constante hoge-stroomkoeling, aangezien werklasten over verschillende omgevingen worden verdeeld in plaats van geconcentreerd in één locatie, waardoor energievretende koelsystemen typisch voor centrale datacenters worden vermeden.”

Soortgelijke bedrijven als Amazon en Google experimenteren met hernieuwbare energiebronnen om de stijgende stroomvragen in hun datacenters te beheren. Microsoft investeert bijvoorbeeld zwaar in hernieuwbare energiebronnen en efficiëntie-verhogende technologieën om het energieverbruik van zijn datacenter te verminderen. Google heeft ook stappen ondernomen om over te stappen op koolstofvrije energie en om koelsystemen te onderzoeken die het stroomverbruik in datacenters minimaliseren. “Kernenergie is waarschijnlijk de snelste weg naar koolstofvrije datacenters. Grote datacenteraanbieders zoals Microsoft, Amazon en Google investeren nu zwaar in deze soort energieproductie voor de toekomst. Met kleine modulaire reactoren (SMR’s) maken de flexibiliteit en de productietijd dit een nog viabilere optie om Net Zero te bereiken,” voegde AVEVA’s Chappell eraan toe.

Kunnen AI en Datacenter-Duurzaamheid Samenbestaan?

Ugur Tigli, CTO bij AI-infrastructuurplatform MinIO, zegt dat terwijl we hopen op een toekomst waarin AI kan vooruitgaan zonder een enorme toename in energieverbruik, dat gewoon niet realistisch is op korte termijn. “Lange-termijneffecten zijn moeilijker te voorspellen,” zei hij tegen mij, “maar we zullen een verschuiving in de werkgelegenheid zien, en AI zal helpen om energieverbruik over de hele linie te verbeteren.” Tigli gelooft dat naarmate energie-efficiëntie een marktprioriteit wordt, we een groei in computing zullen zien naast een daling in energieverbruik in andere sectoren, vooral naarmate ze efficiënter worden.

Hij wees er ook op dat er een groeiende interesse is onder consumenten voor groenere AI-oplossingen. “Stel je een AI-toepassing voor die met 90% efficiëntie werkt, maar slechts de helft van de stroom verbruikt – dat is het soort innovatie dat echt van de grond kan komen,” voegde hij eraan toe. Het is duidelijk dat de toekomst van AI niet alleen over innovatie gaat – het gaat ook over datacenter-duurzaamheid. Of het nu gaat om het ontwikkelen van meer efficiënte hardware of slimmere manieren om resources te gebruiken, hoe we het energieverbruik van AI beheren, zal de ontwerp en exploitatie van datacenters aanzienlijk beïnvloeden.

Rydon benadrukte het belang van industrie-brede initiatieven die zich richten op duurzame datacenter-ontwerpen, energie-efficiënte AI-werklasten en open resource-delingsmogelijkheden. “Dit zijn cruciale stappen naar groenere operaties,” zei hij. “Bedrijven die AI gebruiken, moeten samenwerken met technologiebedrijven om oplossingen te creëren die de milieueffecten verminderen. Door samen te werken, kunnen we AI naar een duurzamere toekomst sturen.”