Die impak van AI op volhoubaarheid en die monitering daarvan.

Dialogic het namens die Ministerie van Ekonomiese Sake die impak op volhoubaarheid wat die ontwikkeling en gebruik van KI het, en hoe dit die beste gemonitor kan word, ondersoek, in samewerking met Pb7 Navorsing en Universiteit Utrecht. In die media en akademiese literatuur is baie geskryf oor die impak van KI op volhoubaarheid. Daar word ook uitsprake gemaak oor die hoeveelheid energieverbruik wat 'n aktivering van ChatGPT byvoorbeeld sou veroorsaak, en vergelyk met byvoorbeeld gewone soekopdragte. Die skattinge verskil sterk, meestal weens die grense, berekeningsmetode en aannames wat gebruik word. Die doel van hierdie ondersoek is nie om hierdie skattinge te staaf, of om 'n nuwe skatting te maak nie. Die kern doel is om insig te bied in die onderliggende faktore en hoe hulle verband hou, vir beleidsvorming. Om dit te kan doen, fokus hierdie ondersoek in meer detail op die werking van KI en die verband tussen die gebruik van KI en die uiteindelike impak op volhoubaarheid. Daarbenewens bied ons ook insig in die verwagte toekomstige ontwikkelinge. Aanbod van KI-toepassings Die aanbod van KI dienste ontwikkel vinnig. Verskeie markspelers probeer om die mark te oorheers en bied gevolglik goedkoop of gratis KI dienste aan. Die belangrikste tendens op tegnologiese vlak is die opskaling van KI, veral met betrekking tot die omvang van KI modelle (aantal parameters), die rekenkrag wat gebruik word vir opleiding, en die rekenkrag tydens inferensie (deur middel van inferensie-tydskalering en deur die opkoms van agentsgewysde KI). Laastens sien ons toenemende differensiasie (verskeie model-variant en ooreenstemmende pryse, asook dinamiese prysbepaling). Die aanbod is sterk afhanklik van die beskikbare rekenkrag in data-sentra. Baie KI word vanuit die buiteland aan Nederlandse gebruikers gelewer. Die beskikbaarheid van rekenkrag, veral vir KI, in Nederland is beperk tot minstens 2030. Gebruik van KI-toepassings Die gebruik van KI verwys na die aantal gebruikers (aanneming), die intensiteit van die gebruik, en die kwaliteit van die gebruik. Die aanneming van KI styg onder sowel verbruikers as besighede. Dit is nog nie duidelik hoe die intensiteit van die gebruik gaan ontwikkel nie - watter KI funksies bly gebruikers aanhoudend gebruik? Dit is duidelik dat die ontwikkeling van die gebruik sterk aanbod-gedrewe is. Die verskaffers van KI dienste meeding heftig met mekaar en bied voortdurend beter KI dienste gratis of teen lae koste aan. 'n Belangrike beperking hierby is die beskikbaarheid van rekenkrag. Veral die gebruik van KI vir beeld- en video-generering verg baie rekenkrag. In die toekoms verwag ons dat die ontwikkeling van die gebruik van KI sterker vraag-gedrewe sal wees. Energieverbruik van KI Daar is drie relevante fases waarin KI energie verbruik: - Die versameling en prosessering van die data wat nodig is om KI te laat leer, is die eerste fase, waar 'n beperkte (maar substantiële) hoeveelheid energie benodig word. - Die opleidings- en evaluasiefase wat daarop volg, is baie energie-intensief. In die praktyk bepaal die hoeveelheid rekenkrag (en dus indirek die hoeveelheid beskikbare energie) in hierdie fase die omvang van die model en die grootte van die opleidingsdatastel. Met meer doeltreffende hardeware kan 'n 'beter' KI opgelei word met dieselfde hoeveelheid energie. Hierdie energieverbruik is in beginsel eenmalig en kan afgeskryf word oor die daaropvolgende nuttige gebruik van die KI. - Die inferensiefase: hierin hang die energieverbruik primêr af van die gebruik (aantal versoek en die omvang/kwaliteit van die gegenereerde antwoord). KI vir die generering van beelde verbruik aansienlik meer energie as KI wat teks genereer, en by video-generering is die energieverbruik selfs groter. Ontwikkelinge soos inferensie-tydskalering verhoog die energieverbruik in die inferensiefase. Die opkoms van agents beteken dat proaktiewe KI-take uitgevoer word, wat kan lei tot hoër energieverbruik. Met meer doeltreffende hardeware, groepering en verbeteringe in die argitektuur van KI modelle kan die energieverbruik per versoek verlaag word. In Nederland word die energieverbruik van KI tot minstens 2030 beperk deur die beskikbaarheid van data-sentrum kapasiteit. Ons skat dat die huidige energieverbruik van KI in Nederland vir 2023 tussen 41 GWh en 107 GWh per jaar sal wees. Afhangend van die gekose toekomsenario kom ons in 2030 uit op 'n verbruik van 2,9 TWh (middelmatige scenario) tot 4,7 TWh (hoogste scenario) per jaar. Emissies van KI Die belangrikste vorm van emissie as gevolg van KI is die CO2-uitstoot tydens die produksie van die benodigde energie (scope 2 van die digitale sektor) in die opleidings- en inferensiefase. Op hierdie oomblik speel hierdie emissies primêr rondom data-sentrums. Die emissies vind vir Nederlandse gebruik nie noodwendig in Nederland plaas nie (beide die data-sentrums en die energieproduksie kan in die buiteland plaasvind), en andersom (Nederland kan vir die buiteland produseer). Aangesien daar tans meer aanvraag as aanbod is, is dit relevant om na die emissies van data-sentrums in Nederland te kyk wat aangewend word vir KI. Die emissie per die hoeveelheid gebruikte elektriese energie (emissie-faktor) daal in Nederland. Data-sentrums maak verder vir 'n groot deel gebruik van groen (emissie-vry geproduseerde) krag, alhoewel daar subtiliteite is in die stelling dat dit geen enkele emissies tot gevolg het nie. Benewens hierdie scope 2-emissies is daar tot 'n mate scope 1-emissies (primêr uit eie generator van data-sentrums). In scope 3 sien ons (upstream) emissies uit die produksie van die benodigde hardeware en by verskaffers, en (downstream) veral by daardie van herwinning. Verskeie bronne soos die EED-verslae en ETS-data van die NEa gee relevante data vir die monitering hiervan. Daar is egter onvoldoende data beskikbaar oor (1) watter deel van die kapasiteit van 'n data-sentrum KI behels (volgens 'n konsekwente definisie), (2) in watter mate daar gebruik gemaak word van plaaslik beskikbare groen krag en/of verkoeling opsies, en (3) emissies op die perseel (scope 1) en die energiemengsel (scope 2). Daarbenewens is scope 3 van buite af nie goed te monitor nie. Waterverbruik van KI Data-sentrums waarin KI-opleiding en -inferensie plaasvind, gebruik water vir verkoeling, waar die WUE die gestandaardiseerde maatstaf is vir die doeltreffendheid daarvan (waterverbruik per eenheid koelkapasiteit). Slegs 'n deel van hierdie waterverbruik behels drinkwater - die res is industriele water. Dit is in die Nederlandse konteks veral relevant om na die drinkwaterverbruik te kyk. Ons stel hiervoor die maat WUEp voor (drinkwaterverbruik per eenheid koelkapasiteit). Dit is belangrik om te weet dat data-sentrums, soos ander maatskappye, in die drinkwater verdrywingsiklus met skaarste as eerste van drinkwater afgesny word. Die totale verbruik van drinkwater deur die sektor plaas tans nie 'n groot druk op die Nederlandse drinkwatervoorraad nie, en bring dit nie in gevaar nie. Data-sentrums in Nederland moet egter as gevolg van die risiko van nie-beskikbaarheid van drinkwater op soek gaan na alternatiewe verkoelingmetodes wat minder of geen drinkwater gebruik.