ศูนย์ข้อมูล AI ร้อยละ 40 ในจีนอาจประสบปัญหาขาดแคลนพลังงาน

ในภูมิทัศน์เทคโนโลยี AI ที่ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน ความจริงที่น่ากังวลกำลังปรากฏออกมา นั่นคือ พลังที่จำเป็นสำหรับการค้นหา ChatGPT เพียงครั้งเดียวนั้นเกือบ 10 เท่าของการค้นหาด้วย Google

ช่องว่างที่สำคัญนี้ไม่เพียงแต่เน้นย้ำถึงความแตกต่างพื้นฐานในการใช้พลังงานระหว่างเทคโนโลยี AI และบริการอินเทอร์เน็ตแบบดั้งเดิมเท่านั้น แต่ยังส่งสัญญาณถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในรูปแบบการใช้พลังงานทั่วโลกอีกด้วย

เมื่อไม่นานนี้ บริษัทที่ปรึกษาชื่อดังอย่าง Gartner ได้ออกคำเตือนในรายงานฉบับล่าสุด โดยคาดการณ์ว่าภายในปี 2027 ศูนย์ข้อมูล AI ที่มีอยู่ 40% จะประสบปัญหาในการดำเนินงานเนื่องจากแหล่งจ่ายไฟไม่เพียงพอ การคาดการณ์นี้เน้นย้ำถึงความตึงเครียดที่เพิ่มมากขึ้นระหว่างการพัฒนา AI และแหล่งจ่ายไฟ

ในเวลาเดียวกัน การวิจัยจากธนาคารเพื่อการลงทุนระหว่างประเทศ Goldman Sachs ก็ให้มุมมองที่คล้ายกัน โดยภายในปี 2030 ความต้องการไฟฟ้าในศูนย์ข้อมูลทั่วโลกจะเพิ่มขึ้นถึง 160% ซึ่งทำให้เกิดความกังวลอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับ การจัดหาพลังงาน การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน และผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม

แผนภูมิ | การคาดการณ์ของ Gartner: การใช้พลังงานเพิ่มเติมจากเซิร์ฟเวอร์ AI ใหม่ในศูนย์ข้อมูล AI ในแต่ละปี (ที่มา: Gartner)

เมื่อไม่นานมานี้ ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Google, Microsoft, Amazon และ Meta ต่างพากันลงทุนอย่างจริงจังในโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ เหตุผลประการหนึ่งก็คือพวกเขากังวลว่าความต้องการพลังงานมหาศาลของศูนย์ข้อมูล AI ในอนาคตอาจไม่สามารถตอบสนองได้

ในอดีต ความต้องการพลังงานของศูนย์ข้อมูลแสดงให้เห็นถึงความเสถียรอย่างน่าทึ่ง ตั้งแต่ปี 2015 ถึง 2019 แม้ว่าปริมาณงานของศูนย์ข้อมูลจะเพิ่มขึ้นเกือบสองเท่า แต่การใช้ไฟฟ้าต่อปียังคงค่อนข้างคงที่อยู่ที่ประมาณ 200 เทระวัตต์ชั่วโมง

เสถียรภาพนี้ส่วนใหญ่เกิดจากการปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานอย่างต่อเนื่องภายในศูนย์ข้อมูล อย่างไรก็ตาม สถานการณ์ดังกล่าวได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างมากหลังจากปี 2020

Bob Johnson นักวิเคราะห์ของ Gartner กล่าวว่า "การสร้างศูนย์ข้อมูลไฮเปอร์สเกลรุ่นถัดไปนั้นก่อให้เกิดความต้องการไฟฟ้ามหาศาล ซึ่งจะเกินความสามารถของผู้ให้บริการสาธารณูปโภคในการเพิ่มอุปทาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในขอบเขตของการประมวลผลและการฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่ ทรัพยากรการคำนวณที่จำเป็นและการบริโภคพลังงานได้เพิ่มสูงขึ้นอย่างไม่เคยมีมาก่อน"

ในปัจจุบันศูนย์ข้อมูลทั่วโลกมีสัดส่วนการใช้ไฟฟ้า 1-2% ของการใช้ไฟฟ้าทั้งหมด แต่คาดการณ์ว่าภายในปี 2030 ส่วนแบ่งนี้จะเพิ่มขึ้นเป็น 3-4% โดยการเติบโตนี้จะเห็นได้ชัดเจนมากในประเทศที่พัฒนาแล้ว

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ในสหรัฐอเมริกา มีการคาดการณ์ว่าภายในปี 2030 การใช้ไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูลจะเพิ่มขึ้นจาก 3% ในปัจจุบันเป็น 8% ส่งผลให้ความต้องการไฟฟ้าของสหรัฐฯ เติบโตในอัตราที่เร็วที่สุดในรอบเกือบ 25 ปี

แผนภูมิ | Goldman Sachs คาดการณ์ความต้องการพลังงานสำหรับศูนย์ข้อมูล (ที่มา: Goldman Sachs)

เพื่อรับมือกับความท้าทายนี้ บริษัทสาธารณูปโภคของสหรัฐฯ จะต้องลงทุนประมาณ 50,000 ล้านดอลลาร์ในกำลังการผลิตพลังงานใหม่สำหรับศูนย์ข้อมูลโดยเฉพาะ

นอกจากนี้ ภายในปี 2573 ความต้องการไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นจากศูนย์ข้อมูลเพียงอย่างเดียวจะส่งผลให้ความต้องการก๊าซธรรมชาติเพิ่มขึ้นประมาณ 3.3 พันล้านลูกบาศก์ฟุตต่อวัน ซึ่งจะต้องมีการก่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานท่อส่งใหม่

Goldman Sachs ระบุว่าสถานการณ์ในยุโรปมีความซับซ้อนมากกว่านั้น เนื่องจากเป็นศูนย์กลางหลักของศูนย์ข้อมูลระดับโลก ศูนย์ข้อมูล 15% ตั้งอยู่ในยุโรป ภายในปี 2030 ความต้องการพลังงานของศูนย์ข้อมูลเหล่านี้จะเทียบเท่ากับปริมาณการใช้ไฟฟ้าทั้งหมดในโปรตุเกส กรีซ และเนเธอร์แลนด์รวมกัน

เนื่องจากยุโรปมีระบบโครงข่ายไฟฟ้าที่เก่าแก่ที่สุดในโลก ภูมิภาคนี้จึงจำเป็นต้องลงทุนเกือบ 800,000 ล้านยูโรในช่วงทศวรรษหน้าเพื่ออัพเกรดระบบส่งและจำหน่ายไฟฟ้า รวมทั้งลงทุนประมาณ 850,000 ล้านยูโรในการพัฒนาแหล่งพลังงานหมุนเวียน เช่น พลังงานแสงอาทิตย์ พลังงานลมบนบก และพลังงานลมนอกชายฝั่ง เพื่อตอบสนองความต้องการพลังงานของศูนย์ข้อมูลแห่งใหม่

แผนภูมิ | อายุเฉลี่ยของโครงข่ายไฟฟ้าในภูมิภาคต่างๆ และประเทศจีน (ที่มา: Goldman Sachs)

สิ่งที่น่ากังวลยิ่งกว่าก็คือความต้องการไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นจะส่งผลกระทบโดยตรงต่อราคาไฟฟ้า การวิจัยระบุว่าผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่กำลังเจรจากับผู้ผลิตไฟฟ้ารายใหญ่เพื่อให้ได้อุปทานไฟฟ้าที่มั่นคงในระยะยาว โดยไม่ต้องพึ่งพาความต้องการจากระบบสายส่งไฟฟ้าอื่นๆ

การแข่งขันดังกล่าวจะทำให้ราคาไฟฟ้าสูงขึ้นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ และในที่สุดต้นทุนเหล่านี้ก็จะถูกส่งต่อไปยังผู้ใช้ผลิตภัณฑ์และบริการ AI

ดังนั้นผู้เชี่ยวชาญจึงแนะนำให้องค์กรเตรียมการล่วงหน้าเพื่อรับมือกับต้นทุนค่าไฟฟ้าที่เพิ่มสูงขึ้นและพยายามลงนามในสัญญาบริการศูนย์ข้อมูลในระยะยาวในราคาที่เหมาะสม

ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมยังน่ากังวลอีกด้วย คาดว่าภายในปี 2030 ปริมาณการปล่อยคาร์บอนจากศูนย์ข้อมูลอาจเพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่าเมื่อเทียบกับปี 2022 ซึ่งเป็นความท้าทายใหม่ต่อเป้าหมายการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกทั่วโลก

ตามข้อมูลของ Goldman Sachs "ต้นทุนทางสังคม" ที่เกิดจากการเพิ่มขึ้นของการปล่อยคาร์บอนจากศูนย์ข้อมูลเพียงอย่างเดียวจะมีมูลค่า 125,000 - 140,000 ล้านดอลลาร์ (มูลค่าปัจจุบัน)

Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2027 ความต้องการไฟฟ้าสำหรับการทำงานเซิร์ฟเวอร์ที่ปรับแต่งด้วย AI จะสูงถึง 500 เทระวัตต์ชั่วโมงต่อปี ซึ่งสูงกว่าระดับในปี 2023 ถึง 2.6 เท่า

ในระยะสั้น เพื่อตอบสนองความต้องการไฟฟ้าที่เพิ่มสูงขึ้น โรงไฟฟ้าเชื้อเพลิงฟอสซิลบางแห่งที่เดิมกำหนดปลดประจำการอาจต้องขยายอายุการใช้งาน ซึ่งจะทำให้แรงกดดันด้านสิ่งแวดล้อมทวีความรุนแรงมากขึ้น

ศูนย์ข้อมูลต้องใช้ไฟฟ้าอย่างต่อเนื่องตลอด 24 ชั่วโมง และปัจจุบันต้องพึ่งโรงไฟฟ้าพลังน้ำ เชื้อเพลิงฟอสซิล หรือโรงไฟฟ้านิวเคลียร์เพื่อจัดหาแหล่งจ่ายไฟฟ้าที่เสถียรดังกล่าว

แม้ว่าแหล่งพลังงานหมุนเวียน เช่น พลังงานลมและแสงอาทิตย์จะเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม แต่หากไม่มีระบบจัดเก็บพลังงานที่รองรับ แหล่งพลังงานเหล่านี้ก็จะยากที่จะพึ่งพาเพื่อตอบสนองความต้องการพลังงานอย่างต่อเนื่องของศูนย์ข้อมูล

แผนภูมิ | การเปลี่ยนแปลงของโหลดและการใช้ พลังงาน ของศูนย์ข้อมูลในช่วงเก้าปีที่ผ่านมา (ที่มา: Goldman Sachs)

เพื่อรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ อุตสาหกรรมจึงได้ค้นหาวิธีแก้ปัญหาต่างๆ บริษัทบางแห่งกำลังเพิ่มการลงทุนในพลังงานหมุนเวียนและส่งเสริมการนำเทคโนโลยีพลังงานนิวเคลียร์ใหม่ๆ มาใช้ในเชิงพาณิชย์อย่างจริงจัง

บริษัทเทคโนโลยีต่าง ๆ กำลังสำรวจวิธีการใหม่ ๆ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงาน ในระยะยาว การพัฒนาเทคโนโลยีการกักเก็บแบตเตอรี่ใหม่ ๆ หรือเทคโนโลยีพลังงานสะอาด (เช่น เครื่องปฏิกรณ์นิวเคลียร์ขนาดเล็ก) อาจนำเสนอโซลูชันใหม่ ๆ

เป็นที่น่ากล่าวถึงว่าเทคโนโลยี AI เองสามารถช่วยสนับสนุนการแก้ปัญหาได้ด้วยการเร่งสร้างนวัตกรรมในสาขาต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ เกษตรกรรม และการศึกษา รวมถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพด้านพลังงานอีกด้วย

ในที่สุด รายงานการวิจัยของทั้งสองบริษัทก็ชี้ให้เห็นว่าธุรกิจต่างๆ ควรพิจารณาความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการขาดแคลนพลังงานให้ครบถ้วนเมื่อกำหนดกลยุทธ์การพัฒนา AI ประเมินผลกระทบของต้นทุนพลังงานที่เพิ่มขึ้นในอนาคต และแสวงหาวิธีแก้ปัญหาทางเลือกอื่นๆ อย่างจริงจัง

โซลูชันที่มีแนวโน้มดี ได้แก่ การใช้เทคโนโลยีการประมวลผลแบบเอจ การใช้โมเดลขนาดใหญ่ที่เล็กกว่า และการให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพในการคำนวณเมื่อพัฒนาแอปพลิเคชัน AI เชิงสร้างสรรค์

เห็นได้ชัดว่าการพัฒนาเทคโนโลยี AI กำลังปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์ด้านพลังงานโลก การสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมทางเทคโนโลยี ความมั่นคงด้านพลังงาน และการปกป้องสิ่งแวดล้อมจะเป็นความท้าทายครั้งสำคัญที่อุตสาหกรรมเทคโนโลยีและพลังงานระดับโลกต้องเผชิญร่วมกันในอนาคต (บทความเผยแพร่ซ้ำจาก DeepTech

• ก่อตั้งปี
  --
• ประเภทธุรกิจ
  --
• ประเทศ / ภูมิภาค
  --
• อุตสาหกรรมหลัก
  --
• ผลิตภัณฑ์หลัก
  --
• บุคคลที่ถูกกฎหมายขององค์กร
  --
• พนักงานทั้งหมด
  --
• มูลค่าการส่งออกประจำปี
  --
• ตลาดส่งออก
  --
• ลูกค้าที่ให้ความร่วมมือ
  --