Spheron đã đưa ra ý kiến sau một báo cáo năng lượng mới từ Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA). Công ty đã nhấn mạnh nhu cầu năng lượng ngày càng tăng của AI. Với tác động của nó đến các lưới điện khu vực, đặc biệt là ở khu vực Châu Á - Thái Bình Dương (APAC).
Trong một bài đăng được chia sẻ vào ngày 21 tháng 7, Spheron lưu ý rằng APAC hiện đang thiếu từ 15 đến 25 gigawatt. Khoảng cách này xuất phát từ yêu cầu làm mát, mạng lưới dữ liệu và các hạn chế cung ứng đang diễn ra. Công ty cảnh báo rằng sự mở rộng AI toàn cầu có thể làm trầm trọng thêm tình trạng thiếu hụt này.
Đáp lại, Spheron đã chỉ ra mô hình định tuyến khối lượng công việc phi tập trung của mình như một lựa chọn bền vững hơn. "Spheron định tuyến khối lượng công việc trên toàn cầu, tránh được các nút thắt khu vực," công ty cho biết. "Chúng tôi là con đường duy nhất có thể mở rộng trong tương lai."
IEA: AI sẽ làm tăng gấp đôi mức sử dụng điện của trung tâm dữ liệu vào năm 2030
Báo cáo mới của IEA, Năng lượng và AI, nhấn mạnh mối quan tâm của Spheron. Cơ quan này dự đoán rằng nhu cầu điện từ các trung tâm dữ liệu sẽ tăng gấp đôi đến năm 2030, đạt khoảng 945 terawatt-giờ. Tổng số đó sẽ vượt quá mức sử dụng điện hiện tại của Nhật Bản.
AI là động lực lớn nhất của xu hướng đó. Theo IEA, các trung tâm dữ liệu tối ưu hóa AI có thể thấy nhu cầu điện tăng gấp bốn lần vào năm 2030. Chỉ riêng tại Hoa Kỳ, mức tiêu thụ năng lượng của các trung tâm dữ liệu có thể sớm ngang bằng với tổng mức tiêu thụ năng lượng của một số ngành sản xuất kết hợp.
Báo cáo cũng chỉ ra một xu hướng rộng hơn trong các nền kinh tế phát triển. Tại đó, hạ tầng liên kết AI dự kiến sẽ thúc đẩy hơn 20% sự tăng trưởng tổng nhu cầu điện vào năm 2030. Điều này đánh dấu một sự đảo ngược mạnh mẽ sau nhiều năm nhu cầu ổn định hoặc giảm ở nhiều khu vực.
Spheron Ủng Hộ Mô Hình Tính Toán Phi Tập Trung
Nền tảng của Spheron cho phép các nhà phát triển AI triển khai khối lượng công việc tính toán trên một mạng lưới toàn cầu phi tập trung. Thay vì phụ thuộc vào các trung tâm dữ liệu trung tâm tiêu tốn nhiều năng lượng, người dùng có thể chuyển nhu cầu đến các khu vực chưa được sử dụng nhiều. Cách tiếp cận này giúp tránh tắc nghẽn ở các khu vực bị hạn chế năng lượng như APAC. Nó cũng giảm sự phụ thuộc vào các ông lớn đám mây, những người thường khóa người dùng vào các khu vực cố định và chi phí năng lượng cao.
Bằng cách phân quyền tính toán, Spheron hướng tới việc cung cấp cả hiệu quả năng lượng và khả năng mở rộng toàn cầu, hai yếu tố còn thiếu trong các thiết lập đào tạo AI dựa trên đám mây truyền thống.
Năng lượng như một nút thắt mới của AI
Những nhận xét của Spheron phản ánh mối lo ngại ngày càng tăng trong các lĩnh vực công nghệ và năng lượng. Khi các hệ thống AI mở rộng, nhu cầu về cơ sở hạ tầng của chúng không còn chỉ thuần túy là kỹ thuật, mà ngày càng mang tính môi trường. Đối với các nhà đầu tư, sự chuyển mình này mang đến cả thách thức và cơ hội.
Spheron, cung cấp các giải pháp phân quyền và nhận thức năng lượng, có thể chiếm ưu thế khi các chính phủ áp đặt các quy định năng lượng nghiêm ngặt hơn. Khu vực APAC có thể sẽ là một trường hợp thử nghiệm. Với tình trạng thiếu hụt kéo dài và sự phát triển AI tăng vọt, cơ sở hạ tầng khu vực phải thích nghi, nếu không sẽ có nguy cơ làm chậm lại việc áp dụng AI hoàn toàn.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Spheron Đẩy Mạnh AI Tiết Kiệm Năng Lượng Khi APAC Đối Mặt Với Khủng Hoảng Năng Lượng
Spheron đã đưa ra ý kiến sau một báo cáo năng lượng mới từ Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA). Công ty đã nhấn mạnh nhu cầu năng lượng ngày càng tăng của AI. Với tác động của nó đến các lưới điện khu vực, đặc biệt là ở khu vực Châu Á - Thái Bình Dương (APAC).
Trong một bài đăng được chia sẻ vào ngày 21 tháng 7, Spheron lưu ý rằng APAC hiện đang thiếu từ 15 đến 25 gigawatt. Khoảng cách này xuất phát từ yêu cầu làm mát, mạng lưới dữ liệu và các hạn chế cung ứng đang diễn ra. Công ty cảnh báo rằng sự mở rộng AI toàn cầu có thể làm trầm trọng thêm tình trạng thiếu hụt này.
Đáp lại, Spheron đã chỉ ra mô hình định tuyến khối lượng công việc phi tập trung của mình như một lựa chọn bền vững hơn. "Spheron định tuyến khối lượng công việc trên toàn cầu, tránh được các nút thắt khu vực," công ty cho biết. "Chúng tôi là con đường duy nhất có thể mở rộng trong tương lai."
IEA: AI sẽ làm tăng gấp đôi mức sử dụng điện của trung tâm dữ liệu vào năm 2030
Báo cáo mới của IEA, Năng lượng và AI, nhấn mạnh mối quan tâm của Spheron. Cơ quan này dự đoán rằng nhu cầu điện từ các trung tâm dữ liệu sẽ tăng gấp đôi đến năm 2030, đạt khoảng 945 terawatt-giờ. Tổng số đó sẽ vượt quá mức sử dụng điện hiện tại của Nhật Bản.
AI là động lực lớn nhất của xu hướng đó. Theo IEA, các trung tâm dữ liệu tối ưu hóa AI có thể thấy nhu cầu điện tăng gấp bốn lần vào năm 2030. Chỉ riêng tại Hoa Kỳ, mức tiêu thụ năng lượng của các trung tâm dữ liệu có thể sớm ngang bằng với tổng mức tiêu thụ năng lượng của một số ngành sản xuất kết hợp.
Báo cáo cũng chỉ ra một xu hướng rộng hơn trong các nền kinh tế phát triển. Tại đó, hạ tầng liên kết AI dự kiến sẽ thúc đẩy hơn 20% sự tăng trưởng tổng nhu cầu điện vào năm 2030. Điều này đánh dấu một sự đảo ngược mạnh mẽ sau nhiều năm nhu cầu ổn định hoặc giảm ở nhiều khu vực.
Spheron Ủng Hộ Mô Hình Tính Toán Phi Tập Trung
Nền tảng của Spheron cho phép các nhà phát triển AI triển khai khối lượng công việc tính toán trên một mạng lưới toàn cầu phi tập trung. Thay vì phụ thuộc vào các trung tâm dữ liệu trung tâm tiêu tốn nhiều năng lượng, người dùng có thể chuyển nhu cầu đến các khu vực chưa được sử dụng nhiều. Cách tiếp cận này giúp tránh tắc nghẽn ở các khu vực bị hạn chế năng lượng như APAC. Nó cũng giảm sự phụ thuộc vào các ông lớn đám mây, những người thường khóa người dùng vào các khu vực cố định và chi phí năng lượng cao.
Bằng cách phân quyền tính toán, Spheron hướng tới việc cung cấp cả hiệu quả năng lượng và khả năng mở rộng toàn cầu, hai yếu tố còn thiếu trong các thiết lập đào tạo AI dựa trên đám mây truyền thống.
Năng lượng như một nút thắt mới của AI
Những nhận xét của Spheron phản ánh mối lo ngại ngày càng tăng trong các lĩnh vực công nghệ và năng lượng. Khi các hệ thống AI mở rộng, nhu cầu về cơ sở hạ tầng của chúng không còn chỉ thuần túy là kỹ thuật, mà ngày càng mang tính môi trường. Đối với các nhà đầu tư, sự chuyển mình này mang đến cả thách thức và cơ hội.
Spheron, cung cấp các giải pháp phân quyền và nhận thức năng lượng, có thể chiếm ưu thế khi các chính phủ áp đặt các quy định năng lượng nghiêm ngặt hơn. Khu vực APAC có thể sẽ là một trường hợp thử nghiệm. Với tình trạng thiếu hụt kéo dài và sự phát triển AI tăng vọt, cơ sở hạ tầng khu vực phải thích nghi, nếu không sẽ có nguy cơ làm chậm lại việc áp dụng AI hoàn toàn.