ศูนย์ข้อมูล AI 'ใช้' ไฟฟ้า 1% ของโลก: จะต้องแก้ไขอย่างไร?

การระเบิดของ AI และปัญหาการใช้ไฟฟ้า

การเติบโตอย่างรวดเร็วของ AI ส่งผลให้ความต้องการไฟฟ้าในศูนย์ข้อมูลเพิ่มสูงขึ้นอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน โมเดล AI ขั้นสูงเช่น ChatGPT หรือ Midjourney ต้องใช้การประมวลผลโดยใช้ GPU และฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง ซึ่งต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่ทรงพลังจากศูนย์ข้อมูลบนคลาวด์ แทนที่จะเป็นอุปกรณ์ส่วนบุคคลทั่วไป

“ เราได้พูดคุยกับนักลงทุนศูนย์ข้อมูลหลายราย ซึ่งบางรายคาดว่าจะต้องใช้พลังงานมากถึง 2 กิกะวัตต์ ซึ่งเทียบเท่ากับการบริโภคพลังงานของครัวเรือนมากกว่า 2 ล้านครัวเรือน” เจมส์ วอล์กเกอร์ ซีอีโอของ Nano Nuclear Energy Inc. กล่าว

นอกจากนี้ นักวิเคราะห์ด้านเทคโนโลยี แจ็ค โกลด์ ยังกล่าวอีกว่าศูนย์ข้อมูล XAI ของอีลอน มัสก์ในรัฐเทนเนสซีสามารถใช้ไฟฟ้าได้เทียบเท่ากับบ้านหลายหมื่นหลังเลยทีเดียว

ศูนย์ข้อมูล AI คิดเป็นประมาณ 1% ของไฟฟ้าทั้งหมดทั่วโลก (ภาพประกอบ)

ในปัจจุบันศูนย์ข้อมูลมีสัดส่วนประมาณ 1% ของการใช้ไฟฟ้าทั้งหมดทั่วโลก ตามที่ Alex de Vries ผู้ก่อตั้ง DigiEconomist กล่าว อย่างไรก็ตาม ด้วยการพัฒนาของ AI ตัวเลขดังกล่าวอาจเพิ่มขึ้นเป็น 3-4% ในอนาคตอันใกล้ แม้จะแซงหน้าการใช้ไฟฟ้าของฝรั่งเศสทั้งประเทศก็ตาม

ความก้าวหน้าด้านการจัดการพลังงานด้วย AI

เนื่องจากเผชิญกับปัญหาการใช้ไฟฟ้าที่เพิ่มมากขึ้น Schneider Electric และ ETAP จึงได้ร่วมมือกันพัฒนาฝาแฝดทางดิจิทัลขั้นสูงสำหรับ AI Factory โดยเปิดตัวอย่างเป็นทางการในวันที่ 28 มีนาคม 2025

ดิจิทัลทวินซึ่งสร้างขึ้นจาก Omniverse™ Blueprint ของ NVIDIA ไม่เพียงแต่จำลองความต้องการพลังงานได้อย่างแม่นยำ แต่ยังปรับการทำงานของศูนย์ข้อมูลให้เหมาะสมอีกด้วย โซลูชันนี้ผสานรวมองค์ประกอบต่างๆ มากมาย เช่น ระบบไฟฟ้า ระบบกลไก ระบบความร้อน และเครือข่าย ซึ่งช่วยให้มองเห็นการดำเนินงานของโรงงานได้อย่างครอบคลุม

ส่งผลให้ธุรกิจต่างๆ สามารถคาดการณ์การใช้ไฟฟ้าด้วยความแม่นยำสูง วิเคราะห์สถานการณ์ "จะเกิดอะไรขึ้นหาก" ได้อย่างยืดหยุ่น ตรวจสอบประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานแบบเรียลไทม์ เพิ่มประสิทธิภาพด้านพลังงาน นำการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์มาใช้ และลดต้นทุนการดำเนินงาน

AI Factory ฝาแฝดดิจิทัลขั้นสูงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพด้านพลังงาน ลดต้นทุนการดำเนินงาน (ที่มา : Etap)

Dion Harris ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่าย AI Factory Solutions ของ NVIDIA ให้ความเห็นว่า:

“ การจัดการพลังงานที่แม่นยำเป็นกุญแจสำคัญในการรับรองประสิทธิภาพและความยั่งยืนของ AI การทำงานร่วมกับ Schneider Electric และ ETAP ช่วยให้เราส่งมอบการมองเห็นและการควบคุมที่ไม่เคยมีมาก่อนสำหรับโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูลของเรา ”

นอกจากนี้ เทคโนโลยีนี้ยังช่วยให้บรรลุแนวทาง “Grid to Chip” ซึ่งช่วยให้สามารถจำลองโหลดแบบไดนามิกได้ที่ระดับไมโครชิป จึงช่วยปรับปรุงการออกแบบระบบไฟฟ้าและเพิ่มประสิทธิภาพของระบบไฟฟ้า

ไข่มุก

ลิงค์ : ที่มา : วิศวกรรมที่น่าสนใจ

ที่มา: https://vtcnews.vn/trung-tam-du-lieu-ai-ngon-1-dien-toan-cau-giai-phap-nao-de-toi-uu-ar934405.html