Vikhyat Chaudhry, CTO, COO & Co-Founder của Buzz Solutions: Một cuộc trò chuyện trở lại

Vikhyat Chaudhry, CTO, COO & Co-Founder của Buzz Solutions, dẫn đầu sự phát triển công nghệ và hoạt động của công ty khi áp dụng trí tuệ nhân tạo, tầm nhìn máy tính và phân tích dự đoán vào việc kiểm tra và bảo trì cơ sở hạ tầng năng lượng quan trọng. Ông đã đồng sáng lập Buzz Solutions vào năm 2017 sau khi phát triển kinh nghiệm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, học máy, hệ thống nhúng, tầm nhìn máy tính và công nghệ tự động. Trước khi tập trung toàn thời gian vào công ty, Chaudhry đã làm việc như một nhà khoa học dữ liệu tại Cisco, phát triển hệ thống học máy và cảm biến tại Altitude Co., và thực hiện nghiên cứu tại Đại học Stanford liên quan đến máy bay không người lái tự động, cảm biến gió và tầm nhìn máy tính cho các trang trại gió. Nghiên cứu trước đó của ông tại Tổ chức Nghiên cứu và Phát triển Quốc phòng Ấn Độ đã khám phá việc dự báo lở đất bằng cách sử dụng mô phỏng và phần mềm cảm biến từ xa, cung cấp cho ông một nền tảng kỹ thuật bao gồm rủi ro cơ sở hạ tầng, phân tích không gian địa lý và trí tuệ nhân tạo ứng dụng. Hiện tại, Buzz Solutions xác định ông là đồng sáng lập, CTO và COO của công ty.

Buzz Solutions phát triển phần mềm trí tuệ hình ảnh được thiết kế để giúp các công ty năng lượng kiểm tra, bảo trì và bảo mật cơ sở hạ tầng truyền tải, phân phối, trạm biến áp và phát điện. Nền tảng PowerAI của công ty phân tích hình ảnh thu thập thông qua máy bay không người lái, máy bay trực thăng, máy bay cánh cố định và kiểm tra mặt đất, chuyển đổi dữ liệu hình ảnh thành chẩn đoán giúp các công ty tiện ích xác định các khuyết tật, đánh giá tình trạng tài sản, ưu tiên sửa chữa và tích hợp các phát hiện vào hệ thống thông tin địa lý, quản lý tài sản và quy trình công việc hiện có. Công ty định vị công nghệ của mình như một cách để phát hiện rủi ro cơ sở hạ tầng sớm hơn, giảm công việc thủ công cần thiết để phân tích hình ảnh kiểm tra và giảm khả năng xảy ra sự cố thiết bị góp phần gây ra mất điện, ngừng hoạt động hoặc cháy rừng. Buzz Solutions cũng cung cấp các công cụ cho giám sát trạm biến áp và bảo mật, phản ánh mục tiêu rộng lớn hơn của công ty trong việc giúp các công ty tiện ích xây dựng hoạt động lưới điện an toàn, linh hoạt và dựa trên dữ liệu hơn.

Khi chúng tôi phỏng vấn bạn vào năm 2024, cuộc trò chuyện của chúng tôi tập trung vào việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để chuyển đổi các công ty tiện ích từ kiểm tra thủ công sang bảo trì dự đoán. Điều gì đã thay đổi nhiều nhất trong hai năm qua, cả trong lĩnh vực năng lượng và trong suy nghĩ của bạn, điều này đã dẫn bạn đến việc viết Powering Intelligence và định hình điện lực như một ràng buộc tiềm năng đối với tương lai của trí tuệ nhân tạo?

Khi chúng tôi last spoke, cuộc trò chuyện chủ yếu về văn phòng phía sau của lưới điện, chuyển đổi các công ty tiện ích từ kiểm tra thủ công sang bảo trì dự đoán. Đó vẫn là công việc. Nhưng điều gì đó đã thay đổi dưới tất cả chúng tôi trong hai năm qua, và nó đã thay đổi nhanh hơn gần như bất kỳ ai trong thế giới của tôi dự đoán. Lúc đó, trí tuệ nhân tạo là một câu chuyện về nhu cầu mà chúng tôi thảo luận trong tính chất trừu tượng. Giờ đây, nó xuất hiện dưới dạng tăng trưởng tải lớn cho các công ty tiện ích. Tôi bắt đầu nghe thấy điều tương tự từ những người mà tôi đã biết trong nhiều năm trong ngành công nghiệp này: yêu cầu kết nối cho tải mà trước đây không thể tưởng tượng được, các cơ sở yêu cầu điện lực như một thành phố nhỏ và yêu cầu nó trên một thời gian không liên quan đến cách lưới điện thực sự được xây dựng. Đó là lúc nó trở nên rõ ràng với tôi. Chúng tôi dành tất cả năng lượng để tranh luận về khả năng của những mô hình này, và gần như không ai thảo luận về câu hỏi vật lý nhàm chán về việc liệu chúng tôi có thể cung cấp điện cho chúng hay không. Tôi đã viết Powering Intelligence vì tôi liên tục tìm kiếm cuốn sách kết nối hai thế giới này và nó không tồn tại. Mọi người đều viết về các mô hình trí tuệ nhân tạo. Gần như không ai viết về electron cần thiết cho chúng. Và tôi đang ngồi trong một vị trí kỳ lạ, đủ gần với phía trí tuệ nhân tạo để hiểu được tham vọng, và đủ gần với lưới điện để biết chính xác thời gian cần thiết để xây dựng một đường dây truyền tải mới và một nhà máy phát điện, khoảng cách giữa hai đồng hồ này là toàn bộ câu chuyện, và tôi muốn đặt nó vào một nơi.

Bạn cho rằng ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo mở rộng quy mô trong vài tháng, trong khi lưới điện thay đổi trong vài thập kỷ. Ở đâu là điểm thắt cổ chai ngay lập tức nhất hiện nay: sản xuất điện, khả năng truyền tải, trạm biến áp, máy biến áp, hàng đợi kết nối, cấp phép, hoặc sự sẵn có của công nhân lành nghề?

Tôi nghĩ có nhiều điểm thắt cổ chai ở đây, và câu trả lời là chúng đều bị rối. Nhưng nếu bạn yêu cầu tôi chỉ ra điểm thắt cổ chai chặt nhất hiện tại, thì đó là tương đối ít hơn về việc tạo ra electron và nhiều hơn về việc cung cấp chúng: truyền tải và quá trình kết nối, với máy biến áp và thiết bị điện khác là các phần vật lý ràng buộc mọi thứ. Đây là điều mà mọi người thường đánh giá thấp. Bạn có thể công bố một nhà máy điện và một trung tâm dữ liệu trong một thông cáo báo chí. Bạn không thể công bố một máy biến áp lớn vào sự tồn tại, một số trong những máy biến áp này có thời gian dẫn dài đến vài năm, và nhiều máy biến áp không được sản xuất trong nước. Vì vậy, ngay cả khi ý chí và vốn có sẵn, bạn sẽ gặp phải một bức tường chuỗi cung ứng về các thành phần. Sau đó, chồng lên trên đó là hàng đợi kết nối, trong nhiều khu vực là một hàng đợi nhiều năm chỉ để được nghiên cứu. Và dưới tất cả là vấn đề về lực lượng lao động trong ngành công nghiệp điện. Những người thực sự biết cách xây dựng và bảo trì thiết bị này đang nghỉ hưu nhanh hơn chúng tôi thay thế họ.

Vì vậy, không phải là một điểm thắt cổ chai. Đó là các phần vật lý chậm nhất, máy biến áp, hành lang truyền tải, công nhân đường dây được đào tạo, chính xác là những phần mà bạn không thể tăng tốc bằng phần mềm hoặc tiền bạc một mình. Đó là điều làm cho nó trở nên khó khăn.

Trung tâm dữ liệu trí tuệ nhân tạo có thể giới thiệu tải trọng lớn, tập trung cao vào các khu vực mà lưới điện không được thiết kế cho mức độ nhu cầu đó. Làm thế nào các cơ sở này khác với tải công nghiệp lớn mà các công ty tiện ích đã quản lý trong lịch sử, và những rủi ro mới nào mà chúng tạo ra cho việc lập kế hoạch độ tin cậy và công suất?

Các công ty tiện ích đã xử lý các tải trọng lớn trong một thế kỷ. Một nhà máy thép, một nhà máy luyện nhôm, các nhà máy sản xuất ô tô, những tải trọng này là巨大, và các nhà lập kế hoạch lưới điện biết cách suy nghĩ về chúng. Vì vậy, bản năng là đối xử với một trung tâm dữ liệu như một khách hàng lớn khác. Tôi nghĩ bản năng đó là sai lầm, và sự khác biệt là tạo ra rủi ro mới.

Three điều nổi bật với tôi. Đầu tiên là sự tập trung và tốc độ. Một tải công nghiệp truyền thống thường phát triển cùng với lưới điện trong khu vực trong nhiều thập kỷ. Những cơ sở này muốn hạ cánh lớn, tất cả cùng một lúc, ở những nơi mà lưới điện địa phương không bao giờ được lập kế hoạch xung quanh chúng. Thứ hai là hồ sơ tải. Nhiều trong số những tải này không phải là tải mịn, chúng có thể tăng mạnh và nhanh chóng theo cách căng thẳng thiết bị khác với một nhà máy chạy một quá trình ổn định. Thứ ba, và đây là điều khiến các nhà lập kế hoạch quan tâm nhất, là sự tích lũy đầu cơ, điều mà tôi biết là câu hỏi tiếp theo của bạn.

Rủi ro mà nó tạo ra là các công ty tiện ích được yêu cầu lập kế hoạch xung quanh nhu cầu hành động khác với những giả định trong mô hình lịch sử của họ, và phải cam kết vốn và cơ sở hạ tầng theo thời gian của ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo chứ không phải theo thời gian của lưới điện. Khi các giả định lập kế hoạch của bạn được xây dựng trên một trăm năm của một loại tải và tải mới phá vỡ những giả định đó, việc lập kế hoạch độ tin cậy trở nên khó khăn thực sự. Đó không phải là lý do để nói không. Đó là lý do để lập kế hoạch khác.

Các công ty tiện ích đang nhận được yêu cầu điện lực đầy tham vọng từ các nhà phát triển trung tâm dữ liệu, nhưng không phải mọi cơ sở đề xuất sẽ nhất thiết được hoàn thành. Làm thế nào các công ty tiện ích có thể phân biệt nhu cầu cam kết với yêu cầu đầu cơ và tránh xây dựng cơ sở hạ tầng tốn kém cho các dự án đến muộn hoặc không bao giờ hiện thực hóa?

Đây là một trong những câu hỏi hoạt động quan trọng nhất trong không gian này, và tôi rất vui vì bạn đã hỏi trực tiếp, vì nó không nhận được đủ sự chú ý bên cạnh các chủ đề hấp dẫn hơn.

Một nhà phát triển có thể gửi yêu cầu kết nối cho cùng một dự án trong nhiều khu vực cùng một lúc, mua sắm cho người nào có thể cung cấp điện nhanh nhất. Một số dự án đó là thực và được tài trợ. Một số là lựa chọn, chỗ giữ chỗ, và cách để giữ một vị trí trong hàng đợi. Một số trong những yêu cầu đó được gọi là “tải ma” mà có thể không bao giờ xảy ra. Nếu một công ty tiện ích coi mọi yêu cầu như thực và bắt đầu xây dựng phát điện và truyền tải cho tất cả, họ sẽ rủi ro bị mắc kẹt với chi phí khổng lồ, cơ sở hạ tầng được xây dựng cho một trung tâm dữ liệu mà đến muộn hoặc không bao giờ đến. Và đoán xem ai sẽ trả tiền cho tài sản bị mắc kẹt, những người dùng điện hiện tại. Mặt khác, nếu các công ty tiện ích xây dựng ít hơn, thì họ sẽ rủi ro không thể đáp ứng nhu cầu của tải đến.

Con đường qua là làm cho đầu cơ tốn kém và cam kết rẻ. Điều đó có nghĩa là có tiền thật trong trò chơi trước khi một công ty tiện ích cam kết vốn, tiền gửi có ý nghĩa, cam kết phân阶段 gắn với các cột mốc xây dựng, các điều khoản hợp đồng đặt rủi ro lên bên yêu cầu chứ không phải trên cơ sở người dùng điện. Một số khu vực đang bắt đầu di chuyển theo cách này. Nguyên tắc mà tôi luôn quay lại là đơn giản: thực thể yêu cầu điện lực nên chịu rủi ro của việc điện lực không cần thiết. Hiện tại, quá thường, rủi ro đó im lặng hạ cánh trên mọi người khác.

Ai nên cuối cùng trả tiền cho việc phát điện, truyền tải và nâng cấp trạm biến áp cần thiết cho các trung tâm dữ liệu trí tuệ nhân tạo? Những cấu trúc giá hoặc biện pháp bảo vệ hợp đồng nào có thể ngăn chặn các hộ gia đình và doanh nghiệp hiện tại từ việc trợ cấp cho cơ sở hạ tầng được xây dựng chủ yếu cho các công ty công nghệ siêu lớn?

Đây là câu hỏi sẽ định hình chính trị của thập kỷ tới của lưới điện, và tôi không nghĩ nó có một câu trả lời thuần túy kỹ thuật. Tôi nghĩ nó là về công bằng. Quan điểm trung thực của tôi là chi phí nên nằm,尽可能, với tải gây ra nó. Nếu một cơ sở của một công ty siêu lớn yêu cầu một trạm biến áp mới và một nâng cấp truyền tải, thì cơ sở đó nên trả tiền cho những gì nó kích hoạt, không phải người về hưu trên đường mà hóa đơn của họ im lặng tăng lên để bao gồm nó. Điều đó nghe có vẻ rõ ràng, nhưng cách các cấu trúc giá đã hoạt động trong lịch sử, cơ sở hạ tầng mới thường được xã hội hóa trên toàn bộ cơ sở khách hàng, điều này có ý nghĩa khi tải mới là một nhà máy mà sử dụng toàn thành phố. Nó có ít ý nghĩa hơn khi người thụ hưởng là một trong những công ty có giá trị nhất trên thế giới.

Các công cụ tồn tại. Thuế lớn được thiết kế đặc biệt cho loại khách hàng này. Hợp đồng tối thiểu để một trung tâm dữ liệu không thể nhận được cơ sở hạ tầng được xây dựng và sau đó rời đi. Cam kết dài hạn phù hợp với tuổi thọ của tài sản được xây dựng. Điều quan trọng là các nhà quản lý và công ty tiện ích thực sự sử dụng chúng, và sử dụng chúng trước khi xây dựng, không phải sau. Bởi vì một khi bê tông được đổ và chi phí nằm trong cơ sở thuế, thì rất khó để lấy lại. Tôi viết về điều này trong cuốn sách vì tôi nghĩ nó là một trong những nơi mà việc đặt khuyến khích hơi sai có thể im lặng xói mòn niềm tin công chúng vào cả công ty tiện ích và ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo.

Các trung tâm dữ liệu trí tuệ nhân tạo có thể trở thành tài sản lưới điện linh hoạt thay vì nguồn nhu cầu không linh hoạt thông qua việc chuyển đổi công việc, phản hồi nhu cầu, pin, lưu trữ nhiệt, hoặc phát điện tại chỗ? Những tải trí tuệ nhân tạo nào có thể thực sự được di chuyển qua các giờ hoặc vị trí khác nhau mà không ảnh hưởng đến hiệu suất?

Có, và tôi nghĩ đây là một trong những ý tưởng hy vọng nhất trong chủ đề này, vì vậy tôi muốn cẩn thận không để bán nó quá cao, vì sự linh hoạt là thực nhưng không giới hạn. Bắt đầu với sự khác biệt quan trọng: không tất cả các tính toán trí tuệ nhân tạo đều giống nhau. Có suy luận, đó là tính toán sau khi các mô hình lớn này được đào tạo (các mô hình trực tiếp), và bạn hỏi một mô hình một câu hỏi và cần một câu trả lời ngay. Đó là độ trễ nhạy cảm và khó di chuyển. Và sau đó là đào tạo, các khối lượng công việc theo lô lớn mà xây dựng các mô hình. Đào tạo là linh hoạt hơn nhiều. Nó không quan tâm đến việc nó chạy vào lúc 2 giờ chiều hay 2 giờ sáng, hoặc ở tiểu bang này hay tiểu bang khác, miễn là nó được thực hiện. Sự linh hoạt đó là cơ hội. Nếu một phần lớn tải của một trung tâm dữ liệu là loại có thể di chuyển theo thời gian, thì nó có thể tận dụng những giờ mà lưới điện có điện sạch dư thừa và giảm bớt khi hệ thống bị căng thẳng.

Giờ đây, hãy thêm pin, lưu trữ nhiệt và phát điện tại chỗ, và một cơ sở nhìn như một khối nhu cầu cứng có thể bắt đầu hành động như một tài sản thực sự giúp cân bằng lưới điện, hấp thụ điện dư thừa vào giữa ngày, vượt qua các đỉnh điểm bằng năng lượng lưu trữ. Câu hỏi thực sự là công nghệ là phần dễ dàng, nhưng thiết kế khuyến khích là phần khó. Một thế giới nơi các trung tâm dữ liệu là đối tác linh hoạt của lưới điện thay vì đối thủ của nó là hoàn toàn có thể, và nó tốt hơn nhiều so với lựa chọn thay thế.

Điều gì kết hợp nguồn năng lượng có thể thực sự đáp ứng nhu cầu điện của trí tuệ nhân tạo trong thập kỷ tới? Làm thế nào bạn nhìn thấy năng lượng tái tạo và lưu trữ, khí đốt tự nhiên, năng lượng hạt nhân truyền thống, lò phản ứng mô-đun nhỏ và năng lượng địa nhiệt phù hợp với hỗn hợp đó?

Tôi sẽ đưa cho bạn câu trả lời mà mọi người không thích, đó là tất cả đều như vậy, và bất kỳ ai bán cho bạn một giải pháp đơn lẻ là bán một thứ gì đó. Năng lượng tái tạo và lưu trữ là những thứ có thể được triển khai nhanh nhất; năng lượng mặt trời cộng với pin có thể được xây dựng trên các thời biểu trông có vẻ hợp lý so với mọi thứ khác, và tốc độ đó rất quan trọng khi nhu cầu tăng nhanh như vậy. Vì vậy, đó là công việc gần hạn. Nhưng năng lượng tái tạo là biến đổi, và các tải này chạy quanh đồng hồ, điều này là lý do tại sao lưu trữ đang làm rất nhiều công việc nặng nhọc trong câu đó, và lý do tại sao công suất firmer vẫn quan trọng. Khí đốt tự nhiên sẽ là một phần của cầu nối, dù mọi người có thích hay không, đơn giản vì nó có thể điều khiển và nó có sẵn. Năng lượng hạt nhân là một chủ đề hấp dẫn ngay bây giờ, chúng tôi đang xem các nhà máy mà đã được lên kế hoạch cho việc nghỉ hưu đang nhận được sự sống mới cụ thể vì một trung tâm dữ liệu sẽ ký một hợp đồng dài hạn cho sản lượng của họ, điều mà gần như không ai dự đoán. Lò phản ứng mô-đun nhỏ và năng lượng địa nhiệt là những lần chơi dài hạn, nhưng tôi cố gắng kỷ luật về thời biểu, chúng là một phần có ý nghĩa của câu chuyện bằng hoặc sau nửa sau của thập kỷ, và hơn thế nữa, không phải là thứ có thể cứu bạn vào năm 2027.

Vì vậy, hỗn hợp thực tế là một hỗn hợp phân lớp: năng lượng tái tạo và lưu trữ mang lại sự tăng trưởng, khí đốt bắc cầu khoảng trống firmer, năng lượng hạt nhân hiện có được kéo dài và mới được đánh giá cao, và các nguồn năng lượng tiếp theo đang đến trực tuyến khi chúng trưởng thành. Lỗi là sự thuần túy ý thức hệ theo cả hai hướng, vì lưới điện không quan tâm đến sở thích của chúng tôi; nó quan tâm đến kilowatt giờ được giao một cách đáng tin cậy và đúng thời hạn.

Một trong những ý tưởng trung tâm trong cuốn sách của bạn là ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo đang gây áp lực lên lưới điện cũng có thể cung cấp các công cụ cần thiết để hiện đại hóa nó. Ở đâu trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra lợi ích lớn nhất trong thời gian ngắn: dự báo tải, bảo trì dự đoán, tối ưu hóa truyền tải, quản lý cây cối, phục hồi mất điện, bản sao số, hoặc điều khiển lưới điện tự động?

Đây là trái tim của cuốn sách, vàonestly, phần mà tôi tìm thấy hy vọng nhất, cùng ngành công nghiệp đang gây áp lực lên lưới điện cũng đang trao cho chúng tôi những công cụ tốt nhất chúng tôi từng có để sửa chữa nó. Nếu tôi xếp hạng theo nơi mà lợi ích là thực tế ngay hôm nay chứ không phải trên một trang trình bày, tôi sẽ đặt nó ở đây.

Bảo trì dự đoán, giám sát và kiểm tra liên tục đầu tiên, vì đó là nơi Buzz đã dành nhiều năm, và tôi đã xem nó hoạt động. Sử dụng tầm nhìn máy tính và trí tuệ hình ảnh để tìm các thành phần bị lỗi trước khi chúng thất bại, cách điện bị hỏng, máy biến áp quá nóng, móc bị han rỉ, đó không phải là suy đoán, đó là triển khai và tiết kiệm tiền thực và ngăn chặn mất điện thực. Ngay cạnh đó, tôi sẽ đặt dự báo tải và phản hồi nhu cầu, vì toàn bộ vấn đề trung tâm dữ liệu trở nên dễ quản lý hơn nếu bạn có thể dự đoán nhu cầu với độ chính xác cao hơn thay vì lập kế hoạch mù quáng. Sau đó là tối ưu hóa truyền tải, ép nhiều công suất hơn ra khỏi dây đã có, điều này rất quan trọng khi xem xét việc xây dựng dây mới chậm như thế nào. Quản lý cây cối và phục hồi mất điện là gần gũi, vì cả hai đều là những lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo làm cho một việc chậm và thủ công trở nên nhanh và hiệu quả, đồng thời cung cấp đủ thông tin và nhận thức về tình hình để cung cấp khả năng phục hồi cho lưới điện và ngăn chặn các sự kiện như cháy rừng, thiệt hại do bão và mất điện.

Bản sao số và điều khiển lưới điện tự động hoàn toàn là chân trời xa hơn, chúng đang đến, và chúng mạnh mẽ, nhưng chúng mang theo các câu hỏi về niềm tin và an toàn mà tôi nghi ngờ là câu hỏi tiếp theo của bạn. Vì vậy, trong thời gian ngắn, xếp hạng trung thực của tôi dẫn đầu với những thứ không hấp dẫn: nhìn thấy lưới điện tốt hơn, dự đoán hành vi của nó tốt hơn, và nhận được nhiều hơn từ những gì đã được xây dựng bằng cách cũng làm cho hệ thống lưới điện trở nên nhận thức hơn. Đó là nơi trí tuệ nhân tạo trả tiền cho chính nó trước tiên.

Khi chúng tôi phỏng vấn bạn trước đó, Buzz Solutions đã phụ thuộc vào dữ liệu tiện ích thực và xem xét lại của con người. Khi hệ thống điện trở nên tự động hóa hơn, những quyết định nào có thể được ủy quyền an toàn cho trí tuệ nhân tạo, và ở đâu phán quyết của con người phải vẫn là bắt buộc? Làm thế nào các công ty tiện ích nên chuẩn bị cho các quyết định mô hình không rõ ràng, cuộc tấn công mạng, hoặc thất bại có thể lan truyền qua cơ sở hạ tầng quan trọng?

Khi chúng tôi last spoke, tôi đã mô tả cách tiếp cận của chúng tôi là có con người trong vòng lặp, các chuyên gia chủ đề cho phản hồi đến các mô hình trí tuệ nhân tạo trên bất kỳ điều gì dưới ngưỡng tin cậy hoặc dự đoán xấu, và tôi muốn bắt đầu từ đó vì quan điểm của tôi về vấn đề này không mềm mại; nó đã cứng rắn hơn.

Trí tuệ nhân tạo là phi thường trong các nhiệm vụ nhận thức và đề xuất, hãy xem tất cả dữ liệu này, tìm thấy sự bất thường, đánh dấu rủi ro, xếp hạng những gì cần chú ý. Ủy quyền cho điều đó không chỉ an toàn, mà còn tốt hơn những gì con người có thể làm một mình ở quy mô đó. Ở đâu tôi trở nên thận trọng hơn là hành động có hậu quả trên cơ sở hạ tầng quan trọng và các dự án quan trọng, những quyết định mà sai lầm sẽ làm mất điện cho một bệnh viện hoặc lan truyền trên một khu vực. Những quyết định đó cần một con người (chuyên gia chủ đề) chịu trách nhiệm, không phải vì mô hình kém hơn trong trường hợp trung bình, mà vì cơ sở hạ tầng quan trọng chính xác là nơi mà trường hợp thảm họa hiếm gặp là toàn bộ trò chơi.

Vì vậy, sự chuẩn bị của tôi là ba lần. Đầu tiên, giữ con người có ý nghĩa trong vòng lặp trên các quyết định có hậu quả, không phải như một con dấu cao su, mà với thẩm quyền thực sự để ghi đè. Thứ hai, yêu cầu sự giải thích cho bất cứ điều gì chạm vào hoạt động quan trọng, nếu bạn không thể hiểu tại sao mô hình đã làm điều nó đã làm, bạn không thể chịu trách nhiệm về nó, và “trí tuệ nhân tạo đã quyết định” không phải là một câu trả lời chấp nhận được khi đèn tắt. Thứ ba, và đây là điều mà tôi nghĩ ngành công nghiệp đang nguy cấp phía sau, là đối xử với các hệ thống tự động này như một bề mặt tấn công mở rộng từ ngày đầu tiên. Khi chúng tôi để phần mềm chạy lưới điện, lưới điện thừa hưởng các điểm yếu của phần mềm. Một cuộc tấn công mạng vào hệ thống điều khiển tự động không phải là một sự vi phạm dữ liệu, mà là một sự kiện vật lý. Chúng tôi phải thiết kế cho thực tế đó trước khi chúng tôi trở nên tự động hoàn toàn, không phải sau. Tin tức tích cực là các công ty tiện ích hiện đang coi trọng an ninh dữ liệu, an ninh thông tin và quản trị trí tuệ nhân tạo và đã bắt đầu thiết lập các hội đồng quản trị trí tuệ nhân tạo và quản trị dữ liệu trong tổ chức của họ. Chúng tôi, tại Buzz, đã xuất bản các cuốn sách chơi về an ninh mạng và quản trị trí tuệ nhân tạo cho ngành công nghiệp để tìm hiểu thêm về việc triển khai thành công các hệ thống trí tuệ nhân tạo một cách an toàn và quy mô lớn.

Nhìn năm năm tới, điều gì sẽ phân biệt các quốc gia và khu vực có khả năng hỗ trợ sự mở rộng liên tục của trí tuệ nhân tạo với những quốc gia bị hạn chế bởi sự sẵn có của điện? Chiến lược thành công nào cho việc sắp xếp phát triển trí tuệ nhân tạo với hiện đại hóa lưới điện sẽ trông như thế nào vào năm 2031?

Tôi nghĩ rằng năm năm từ bây giờ, chúng tôi sẽ nhìn lại và nhận ra rằng ràng buộc đối với trí tuệ nhân tạo không bao giờ là chip hoặc tài năng. Những thứ đó di chuyển dễ dàng trên toàn cầu. Điều không thể di chuyển, điều thực sự quyết định ai thắng, là điện lực và cơ sở hạ tầng. Điện lực trở thành tài nguyên chiến lược của kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo giống như dầu mỏ là của thế kỷ trước, và tôi không nghĩ đó là sự cường điệu; tôi nghĩ nó chỉ mới trở nên rõ ràng.

Vì vậy, các khu vực sẽ dẫn đầu sẽ là những khu vực coi cơ sở hạ tầng lưới điện là một tài sản cạnh tranh và bắt đầu xây dựng và cải cách sớm, những nơi đã简化 kết nối, hiện đại hóa cấp phép mà không làm suy yếu các hàng rào an toàn quan trọng, và đầu tư vào truyền tải trước khi nhu cầu thực sự đến. Những nơi sẽ tụt lại phía sau sẽ không thiếu tham vọng hoặc vốn. Họ sẽ có những thông báo về trung tâm dữ liệu và đầu tư, và họ đơn giản sẽ không thể cung cấp điện, và các dự án sẽ im lặng đi đến nơi khác có thể.

Chiến lược thành công vào năm 2031 trông giống như hai đồng hồ (được đề cập trong cuốn sách) mà tôi luôn quay lại cuối cùng được thiết lập để làm việc cùng nhau thay vì chống lại nhau. Nó có nghĩa là sắp xếp tốc độ tham vọng của trí tuệ nhân tạo với thực tế của thời biểu cơ sở hạ tầng năng lượng, sử dụng trí tuệ nhân tạo để nhận được nhiều hơn từ lưới điện mà chúng tôi đã có, trong khi chúng tôi xây dựng lưới điện mà chúng tôi cần, nhận được phân bổ chi phí đúng cách để rằng quan điểm công chúng về giá điện không trở nên cực kỳ tiêu cực, và coi trọng vấn đề về lực lượng lao động đủ nghiêm túc để thực sự đào tạo thế hệ tiếp theo của những người xây dựng và vận hành hệ thống này. Không có vấn đề nào trong số đó là một vấn đề công nghệ; chúng tôi đã có công nghệ. Đó là một vấn đề về phối hợp và ý chí. Theo quan điểm của tôi, tin tức tích cực là những vấn đề đó là những vấn đề chúng tôi biết cách giải quyết; nó chỉ đòi hỏi ngành công nghiệp công nghệ, ngành công nghiệp năng lượng và các nhà hoạch định chính sách và quản lý để ngồi xuống cùng nhau và có cuộc trò chuyện liên quan.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Buzz Solutions hoặc đọc cuốn sách của ông: Powering Intelligence: Tại sao tương lai của trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào lưới điện.