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O boom da inteligência artificial levou os preços das ações de grandes empresas tecnológicas a novos altos, mas ao custo 🫦 dos desejos climáticos do setor.

Então, a tecnologia será capaz de reduzir o custo ambiental da IA ou vai ser usada 🫦 independentemente porque os prêmios são tão grandes?

Por que a IA representa uma ameaça aos objetivos verdes das empresas de tecnologia?

Os 🫦 data centers são um componente central do treinamento e da operação de modelos AI, como o Gemini ou GPT-4. Eles 🫦 contêm os sofisticados equipamentos computacionais que trituram as vastamente diversas informações dos sistemas IA subjacentes aos dados; eles exigem grandes 🫦 quantidades para serem executados – gerando CO2 dependendo das fontes energéticas - além disso criam “incorporado” ao dióxido a partir 🫦 desse custo na fabricação desses produtos (e transporte) no equipamento necessário ”.

De acordo com a Agência Internacional de Energia, o 🫦 consumo total da eletricidade dos datacentres poderia dobrar desde os níveis 2024 para 1.000 TWh (terawatt-hora) soberana esportes 2026 equivalente à 🫦 demanda energética do Japão enquanto que uma empresa SemiAnálise calculava um resultado na IA usando 4,9% das fontes globais até 🫦 2030. O uso d'água também é significativo e estimamos num estudo como sendo capaz representar 6,6 bilhões metros cúbicos por 🫦 ano - quase 227 milhões Inglaterra aproximadamente

O que dizem os especialistas sobre o impacto ambiental?

Um recente relatório apoiado pelo governo 🫦 do Reino Unido sobre segurança da IA disse que a intensidade de carbono na fonte energética usada pelas empresas tecnológicas 🫦 é "uma variável chave" para calcular o custo ambiental dessa tecnologia. Acrescenta, no entanto que uma parte significativa” dos treinamentos 🫦 soberana esportes modelos AI ainda depende das energias movida à combustíveis fósseis (FSE).

De fato, as empresas de tecnologia estão investindo contratos 🫦 com energia renovável na tentativa para atingir seus objetivos ambientais. A Amazon é o maior comprador corporativo mundial soberana esportes energias 🫦 renováveis e alguns especialistas argumentam que isso empurra outros usuários da área energética a combustíveis fósseis porque não há eletricidade 🫦 limpa suficiente pra contornar esse problema ”.

“O consumo de energia não está apenas crescendo, mas o Google também luta para 🫦 atender a essa crescente demanda por fontes sustentáveis”, diz Alex De Vries.

Há energia renovável suficiente para dar a volta?

Os governos 🫦 globais planejam triplicar os recursos de energia renovável do mundo até o final da década para reduzir a quantidade consumida 🫦 por combustíveis fósseis, soberana esportes linha com as metas climáticas. Mas essa promessa ambiciosa acordada nas negociações sobre clima na COP28 🫦 já está questionada e especialistas temem que um aumento acentuado no consumo energético dos data centers possa empurrá-la ainda mais 🫦 fora das mãos deles

A IEA, a agência mundial de controle da energia do mundo alertou que mesmo com o crescimento 🫦 global das energias renováveis soberana esportes 2024 no ritmo mais rápido registrado nos últimos anos 20 23 -- até 2030 só 🫦 será possível dobrar soberana esportes capacidade renovável segundo os planos atuais.

A resposta ao apetite energético da IA pode ser que as 🫦 empresas de tecnologia invistam mais fortemente na construção novos projetos renováveis para atender à crescente demanda por energia.

Em quanto tempo 🫦 podemos construir novos projetos de energia renovável?

Projetos de energia renovável onshore, como parques eólicos ou solares são relativamente rápidos para 🫦 serem construídos – eles podem levar menos que seis meses a se desenvolver. No entanto regras lentamente planejada soberana esportes 🫦 muitos países desenvolvidos ao lado do logjam global na conexão com novos projetos à rede elétrica poderiam adicionar anos no 🫦 processo: fazendas eólica offshore (e sistemas hidroelétrico) enfrentam desafios semelhantes além dos tempos da construção entre dois-cinco ano;

Isso levantou preocupações 🫦 sobre se a energia renovável pode acompanhar o ritmo com as expansões da IA. As principais empresas de tecnologia já 🫦 utilizaram um terço das usinas nucleares dos EUA para fornecer eletricidade baixa soberana esportes carbono aos seus data centers, segundo Wall 🫦 Street Journal ; mas sem investirem nas novas fontes energéticas esses negócios desviariam electricidade low-carbono longe outros usuários levando ao 🫦 consumo mais combustível fóssil atender à demanda geral

A demanda da IA por eletricidade crescerá para sempre?

Regras normais de oferta e 🫦 demanda sugerem que, à medida soberana esportes AI BR mais eletricidade o custo da energia aumenta a indústria é forçado 🫦 para economizar. Masa natureza única do setor significaque as maiores empresas no mundo podem decidir passar por picos nos custos 🫦 com electricidade queimando bilhõesde dólares como resultado disso...

Os maiores e mais caros datacentres do setor de IA são os usados 🫦 para treinar AI "fronteira", sistemas como GPT-4o, Claude 3.5 que têm maior poder ou capacidade. O líder no campo mudou 🫦 ao longo dos anos mas a OpenAI está geralmente perto da parte superior lutando por uma posição com Anthropic (fabricante) 🫦 das marcas Cláudia E Gemini na Google!

Já, a competição "fronteira" é pensado para ser “vencedor leva tudo”, com muito pouco 🫦 parar os clientes de saltar ao mais recente líder. Isso significa que se uma empresa gasta BR R$ 100 milhões 🫦 soberana esportes um treinamento executado por novo sistema AI s seus concorrentes têm necessidade decidir gastar ainda maior ou cair fora 🫦 da corrida inteiramente!

Pior, a corrida pelo chamado "AGI", sistemas de IA capazes que são capaz para fazer qualquer coisa uma 🫦 pessoa pode fazê-lo significa o valor do gasto centenas dos bilhões dólares soberana esportes um único treinamento - se isso levou 🫦 soberana esportes empresa monopolizar tecnologia e poder “elevar toda humanidade”.

As empresas de IA não aprenderão a usar menos eletricidade?

Todos os meses, 🫦 há novos avanços na tecnologia de IA que permitem às empresas fazer mais com menos. Em março 2024 por exemplo 🫦 um projeto da DeepMind chamado Chinchilla mostrou aos pesquisadores como treinar modelos AI fronteiriços usando radicalmente menor poder computacional ao 🫦 alterar a relação entre o número dos dados do treinamento e tamanho desse modelo resultante

Mas isso não resultou nos mesmos 🫦 sistemas de IA usando menos eletricidade; soberana esportes vez disso, ele resulta na mesma quantidade da energia sendo usada para fazer 🫦 ainda melhores AI. Em economia esse fenômeno é conhecido como "paradoxo dos Jevons", após o economista que observou a melhoria 🫦 do motor vapor por James Watt displaystyle

No Reino Unido, a escola tem grande importância.

As principais universidades do Reino Unido são Trinity College, Cambridge, Trinity, Cambridge e 💯 Cambridge UT, entre outras.

A grande escola de formação de Cambridge, a mais antiga, já foi reconhecida na Era Vitoriana, e 💯 a maior escola pública do Reino Unido é conhecida como "Royal College of Cambridge".

A Universidade de Cambridge se tornou a 💯 Universidade do Reino Unido após o Grande Cisma do Império Romano.

Em 1871, o professor e primeiro líder do positivismo lógico

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