ხელოვნური ინტელექტის მონაცემთა ცენტრები ძველ თვითმფრინავის ძრავებზე გადადიან
იმის გამო, რომ ელექტროქსელებთან მიერთებისა და ახალი ტურბინების ლოდინმა წლები გასტანა, ხელოვნური ინტელექტის მონაცემთა ცენტრები საკუთარი ელექტროენერგიის გამომუშავებას გადასახლებული თვითმფრინავების ძრავებით იწყებენ. New York Times-ის ცნობით, გადაკეთებული ძრავები ბუნებრივ გაზზე მუშაობენ და ისინი ძველი საჰაერო ხომალდებიდან არის ამოღებული.
სწრაფი ენერგიის წყარო მონაცემთა ცენტრებისთვის
მიუხედავად იმისა, რომ ეს მოწყობილობები მუდმივ ელექტროსადგურებად არ არის განკუთვნილი, ისინი მკაფიოდ აჩვენებენ, თუ რამდენად ჩამორჩა არსებული ენერგომომარაგება ხელოვნური ინტელექტის სწრაფ ზრდას. Rystad Energy-ს ანალიტიკოსის, ავდუნ მარტინსენის განცხადებით, კომპანიებისთვის მთავარი მიზანი ენერგიის რაც შეიძლება სწრაფად მიღებაა. მისი თქმით, თვითმფრინავის ძრავებზე მომუშავე დანადგარებით მონაცემთა ცენტრის ამუშავება 24 თვეშია შესაძლებელი, მაშინ როცა ჩრდილოეთ ვირჯინიაში 100 მეგავატი სიმძლავრის ქსელთან მიერთებას დაახლოებით შვიდი წელი სჭირდება.
გადატვირთული ბაზარი და კომპანიების ნაბიჯები
Mitsubishi Power-ის ექსპერტის განცხადებით, ენერგოგენერაციის სიმძლავრეების დიდი ნაწილის მიწოდება სავარაუდოდ 2031 წლამდეა გაწეული. ზოგიერთ შემთხვევაში ამ შეფერხებებმა ბიზნესიც კი დააზარალა: გასულ თვეში Microsoft-მა უარი თქვა ინგლისში მდებარე Nscale-ის მონაცემთა ცენტრის პროექტზე, რადგან ადგილობრივმა კომუნალურმა კომპანიამ საკმარისი ენერგიის მიწოდება 2030-იანი წლების დასაწყისამდე ან შუა პერიოდამდე ვერ შეძლო.
Elon Musk-ის xAI უკვე იყენებს მსგავს ძრავებს და მისისიპში რვა გადაკეთებული ტურბინა დაამონტაჟა Memphis-ში მდებარე Colossus 2 მონაცემთა ცენტრის ენერგიით უზრუნველსაყოფად. 2025 წელს OpenAI-მაც მიბაძა ამ მაგალითს ტეხასში, პირველ Stargate ობიექტზე, სადაც Crusoe-მ ProEnergy-ის 13 გადაკეთებული დანადგარი შეუკვეთა. მიმდინარე პერიოდში ტრამპის ადმინისტრაციაც ახალ ზეწოლას ახდენს და მონაცემთა ცენტრებს საკუთარი ელექტროენერგიის გამომუშავებისკენ მოუწოდებს.
ეკოლოგიური გამოწვევები და მოკლევადიანი პერსპექტივა
გადაკეთებულ თვითმფრინავის ძრავებს თავისი უარყოფითი მხარეებიც აქვთ: ისინი უფრო ნაკლებად ეფექტურია და ჩვეულებრივ გაზის სადგურებთან შედარებით მეტად აბინძურებს გარემოს, ხოლო იგივე რაოდენობის ენერგიის მისაღებად უფრო მეტი ძრავია საჭირო. ექსპერტების ვარაუდით, სწორედ ამ გარემოებებისა და ეფექტურობის საკითხების გამო, შესაძლოა ეს მიდგომა მხოლოდ მოკლევადიან გადაწყვეტილებად დარჩეს და მომავალ წლებში ამ ფაქტორების მნიშვნელობა კიდევ უფრო გაიზარდოს.
რას ნიშნავს ეს ჩვენთვის
ჩვეულებრივი ადამიანებისთვის ეს ტენდენცია აჩვენებს, თუ რამდენად დიდ ენერგიულ და ინფრასტრუქტურულ რესურსებს მოითხოვს თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის სისტემების განვითარება. მიუხედავად იმისა, რომ ეს მეთოდი ტექნოლოგიურ გიგანტებს საშუალებას აძლევს პროექტები დროულად განახორციელონ, გარემოსდაცვითი და ეფექტურობის ხარვეზები სავარაუდოდ მომავალშიც გავლენას მოახდენს ენერგეტიკულ პოლიტიკასა და ტექნოლოგიურ სექტორზე.
წყარო: TechCrunch
