ИИ представляет собой одну из наиболее важных технологических преобразований нашего времени, которые станут более очевидными в течение следующего десятилетия. Применяемые к таким областям, как медицина, энергия, автономные системы и квантовые компьютерные науки, ИИ собирается помочь людям решать серьезные социальные проблемы, будь то помогать студентам учиться, диагностировать рак раньше, сделать сложные системы транспорта и кибербезопасности более безопасными или даже предсказать путь лесных пожаров для первых респондентов.

Реализация потенциала ИИ потребует надежной энергетической инфраструктуры, более эффективного потребления энергии и даже новых инновационных технологических решений. Мы приближаемся к этому с многих сторон — инвестиция в новую инфраструктуру, более интеллектуальную инженерную и более устойчивую сети, а также масштабирование зрелых источников и новое поколение чистой энергии. В то же время мы также сосредотачиваемся на максимизации эффективности с каждым уровнем наших операций — от дизайна нашего портного аппаратного обеспечения до программного обеспечения и моделей, которые работают в наших центрах обработки данных.

Чтобы повысить энергоэффективность ИИ, важно четкое и полное понимание экологического отпечатка ИИ. На сегодняшний день полные данные о энергии и воздействии вывода IA на окружающую среду были ограничены.

Сегодня мы помогаем заполнить этот пробел, опубликовав полную методологию для измерения выбросов энергии, воды и углерода моделей Google AI. Прежде всего, наша работа по эффективности модели обеспечивает быстрый прогресс. В течение 12 -месячного периода, обеспечивая более качественные ответы, потребление средней энергии и углеродный след с помощью Gemeaux применяется, снизились на факторы в 33 раз и 44 раза соответственно. Основываясь на нашем недавнем анализе, мы обнаружили, что наша работа по эффективности эффективна и что энергия, потребляемая Midian Invite, эквивалентна просмотру телевидения менее чем за девять секунд. Этот прогресс основан на нашей давней приверженности эффективности центра обработки данных. Например, в 2024 году мы сократили наши энергетические выбросы от нашего 12% обработки данных, даже если потребление электроэнергии увеличилось на 27% в годовом скольжении, что обусловлено расширением нашего бизнеса и услуг.

Хотя мы продолжаем инвестировать в технологии и инновации, необходимые для удовлетворения новых важных энергетических требований, прозрачность имеет важное значение для прогресса. Мы надеемся, что это исследование способствует постоянным усилиям по разработке эффективного ИИ в этот критический момент для энергетики, устойчивости и научных открытий — на благо каждого. Узнайте больше о Как мы прибыли в математику и наш полный подход к куче энергетических инноваций и погрузиться в наш Технический отчетПолем