Yapay Zeka Yarışı Fiziksel Hale Gelmek Üzere

Son birkaç yıldır, yapay zeka hikayesi neredeyse tamamen yazılım dilinde anlatıldı. Modeller dakika dakika daha yetenekli hale geliyor, daha hızlı ve daha uzmanlaşıyor. Milyarlarca dolar temel modellere, araştırma laboratuvarlarına ve entire endüstrileri yeniden şekillendirmeye söz veren startup’lara akıyor. Hükümetler ulusal yapay zeka stratejilerini yayınladı ve ülkenin her yönetim odasında entegrasyon yol haritaları tartışıldı. Konuşma geniş kapsamlı, ileriye dönük ve önemli yönlerden eksikti.

Yapay zeka sihir değil. Bulutda herhangi bir mecazi anlamda yaşamaz. Her eğitilen model, her cevaplanan sorgu, her oluşturulan görüntü fiziksel altyapıya bağlıdır – devasa miktarlarda güç çeken veri merkezleri, sürekli çalışan soğutma sistemleri, kıtalar boyunca veri taşıyan fiber kablolar, her şeyi işleyen elektrik şebekelerine bağlayan trafo merkezleri.

Çıkarımın Yüksek Enerji Maliyeti

ABD’deki 200’den fazla üst düzey yapay zeka karar vericiyi araştırdık ve veriler endüstrinin içindekilerin uzun süredir kabul ettiği şeylere somut numaralar veriyor. Kuruluşların neredeyse %29’u enerji maliyetlerinin zaten yapay zeka ölçeğini sınırladığını söylüyor. Yüzde 28’i yükselen enerji fiyatlarının yapay zeka eğitim faaliyetini tamamen durdurma veya yavaşlatma zorunda bıraktığını söylüyor. Şebeke bağlantı gecikmeleri, soğutma sınırlamaları, bağlantı kıtlıkları ve planlama tıkanıklıkları da artan engeller olarak gösteriliyor. Uzun süredir başkalarının sorunu olarak muamele gören altyapı katmanı, herkesin sorunu haline geldi.

Bu, geriye dönük olarak bakıldığında tamamen şaşırtıcı değil. Modern yapay zeka çalıştığı ölçek gerçekten olağanüstü. Büyük bir sınır modeli eğitmek, bir yıl boyunca yüzlerce evin kullandığı kadar elektrik tüketebilir – tek bir GPT-4 eğitimi yaklaşık 50 GWh elektrik tüketir – 40.000 ABD hanesinin yıllık tüketimine eşdeğer. Milyonlarca günlük kullanıcıya yönelik çıkarım gerçekleştirmek, on yıl önce inanılmaz görünecek boyut ve yoğunluğa sahip veri merkezlerini gerektirir. Ve talep, yapay zeka uygulamalarının yayılması, ajans sistemlerinin genişlemesi ve yapay zeka’nın core iş operasyonlarına entegrasyonunun artmasıyla hızlanıyor. Veri merkezi elektrik tüketimi yılda yaklaşık %15 oranında büyüyor – diğer tüm sektörlerin toplam elektrik tüketiminden dört kat daha hızlı. Fiziksel dünya, tasarlandığından çok daha hızlı bir şekilde üssü eksponansiyel bir eğriyi emmek zorunda kalıyor.

Strateji Fiziksel Dünyaya Kayıyor

Şu anki anda özellikle açığa çıkan kısıtlamaların nerede ortaya çıktığıdır. Arazi, aslında temel sorun değil. Araştırmamızdaki şirketlerin sadece %14’ü arazi mevcudiyetini temel challenge olarak tanımlıyor. Daha zor problem, araziyi bulduktan sonra gerçekleşmesi gereken her şey. Şebeke kapasitesi olmayan bir site işe yaramaz; planlama onayı yoksa mahsur kalırsınız ve eğer dayanıklı bir bağlantı yoksa yapay zeka inşası işlevsiz kalır. Tıkanma noktası alan değil, fiziksel alanı işleyen hesap ortamlarına dönüştürme süreci – bu, para ile çözülmesi çok daha zor bir sorun.

Ayrıca ulusal yapay zeka rekabetçiliğini düşünme şeklimizi değiştiriyor. Konuşma uzun süredir araştırma yeteneği, yatırım hacmi ve en yetenekli modelleri eğitime odaklanmıştı. Ancak altyapı stratejisi eşit derecede önemli bir değişken olarak ortaya çıkıyor. İzinlerin daha hızlı hareket ettiği, enerji politikasının endüstriyel talebe daha çok uyumlu olduğu ve büyük ölçekli altyapıya özel yatırımın daha olgun olduğu bölgelerde, yapay zeka daha hızlı ölçeklenebilir. ABD burada genellikle küçümsenen yapısal avantajlara sahip – bunlar grid planlaması, zona reformu ve kamu hizmetleri koordinasyonu gibi konuları içeriyor – ancak bunlar giderek daha önemli hale geliyor.

Jeopolitik bir başka karmaşıklık katmanı ekliyor. Anketimize katılan şirketlerin yaklaşık %33’ü jeopolitik endişeler nedeniyle yapay zeka iş yüklerini başka bölgelere veya ülkelere taşımayı aktif olarak düşünüyor. Pratik kısıtlamaların yanı sıra, şirketler şimdi egemenlik, tedarik zinciri dayanıklılığı ve hesap ortamlarının siyasi istikrarını da değerlendiriyor. Sonuç, yapay zeka altyapı yatırımlarının akışının yeniden şekillenmesi – bol yenilenebilir enerji, mevcut şebeke kapasitesi ve daha hızlı düzenleyici yolları olan bölgelere, geleneksel teknoloji haritasında nerede bulunduklarına bakılmaksızın.

Yapay zeka devriminin ilk aşaması, yazılımda mümkün olanla tanımlanmıştı. Bir sonraki aşama, fiziksel dünyada ulaşılabilir olanla tanımlanacak – güç altyapısı inşa etmenin, enerji tedarikini güvence altına almanın ve büyük ölçekli endüstriyel dağıtımın bürokratik karmaşıklığını navigasyonunun zahmetli, çetrefilli işiyle.

Bu, ABD’nin model yeteneklerinin kolayca aşabileceği bir avantaj sahip olacağı yer. Yapay zeka’nın geleceği şebekenin dayanıklılığına bağlı. Bu, manşetlerden daha az heyecan verici. Ancak daha önemli.