Sorin Anagnoste, prodecan, FABIZ-ASE: Putem folosi gazul ca sursă-tranzitorie pentru a alimenta centrele de date

• Search cu AI: consumă de 10 ori mai mult decât un search pe Google.
• Imagine cu AI: consumă de 100 de ori mai mult decât un search pe Google.
• Video cu AI: consumă de 1.000 de ori mai mult decât un search pe Google.
• WEF: Centrele de date la nivel european consumă acum 62 TWh.
• România consumă anual circa 55 TWh.
• Până-n 2030, consumul centrelor de date poate ajunge la 150 TWh.
• Meta va cumpăra energie nucleară 20 de ani de la Constellation Energy.
• Amazon investește 10 mld. $ în centre de date în Carolina de Nord.

Un search cu A.I. consumă de 10 ori mai multă energie decât un search pe Google, de 100 de ori mult pentru imagini și de 1.000 de ori mai mult pentru video, spune Peter Hinssen, antreprenor în serie, consultant şi autor, axat pe domeniul tehnologiei şi inovaţiilor.

Potrivit World Economic Forum, centrele de date la nivel European consumă acum 62 TWh.

Spre comparație, România consumă anual circa 55 TWh. Până în 2030, consumul centrelor de date ar putea ajunge la nivel european la 150 TWh, cât trei Românii.

Ce spune Sorin Anagnoste, prodecan, FABIZ-ASE?

„Bun, un context ar trebui menționat și anume că astăzi suntem la un consum de 20 de terawați oră pentru tot ce înseamnă inteligență artificială, adică 0,02% din consumul global. Este estimat ca acesta să crească până la 4% din consumul Europei. Să avem așa un punct de repere. Când vorbim de AI, consumul ridicat de energie provine din trei domenii sau arii. Unul este antrenarea modelelor de tip Foundation, cum este Gemini, GPT și așa mai departe. Apoi este inferența pe scară largă, atunci când dai o comandă și vrei ceva, cât timp îți citești și înțelege prin token și îți răspunde.

Și apoi este infrastructura asociată, ceea ce înseamnă că între date, rețele, stocare. Sunt cel puțin 3-4 măsuri concrete despre care putem să vorbim. Prima ar fi modele mai eficiente energetic. Și știm aici că cei de la Meta, de la Google dezvoltă aceste modele mici, le spun Tiny Models, și transformatoare eficiente. Modelul de inteligență artificial-generativă are la bază transformatorul, care oferă performanță comparabilă la costuri energetice mai reduse. A doua măsură care deja începe să se implementeze este că inferența se întâmplă pe dispozitiv, nu în cloud. Nu ele dispozitivele vin cu mai multă putere. Astfel încât atunci când dăm o comandă, dispozitivul poate să… Telefonul, laptopul, poate să aibă stocat local modelul acesta mic, care să îți răspundă și să nu mai fie nevoie de atâta cloud, deci nici de energie.

Trei, putem folosi o răcire inteligentă pentru centrele de date, care pot fi și centre de date vezi. Și mă refer aici că putem utiliza algoritme AI pentru o răcire dinamică, se spune Dynamic Cooling în engleză și este consacrat acest termen. Putem să vedem și când este maximum și minimum de consum de energie, astfel încât să avem o mentenanță predictivă și un consum predictiv. Asta poate duce la 40% a reducerea consumului la 100% de date, conform celor de la McKinsey. Al patrulea lucru la prima întrebare ar fi că aceste modele AI pot fi antrenate atunci când este un consum, este o producție mare de energie verde. Și energia verde știm că are două componente. Unul este soarele pentru energia solară, de exemplu, și asta este ziua, de la 8 dimineața până la 4-5-6 după amiază.

Și apoi energia eoliană. Deci poate fi antrenată în această perioadă. Și eu zic că aceste patru soluții sunt suficiente. A doua întrebare, cum poate România valorifica această oportunitate strategică? Păi am putea să discutăm așa. Unu, putem să creăm niște zone speciale pentru centre de date. Ele se cheamă data hubs. Avem așa ceva în Europa de Est și anume Polonia are în jurul Varșoviei, iar Grecia are insula Creta. Putem crea în jurul rafinărilor sau a terminalului de gaz sau a nodurilor energetice. Mă refer aici la Constanța, Ploiești, Oradea. Această infrastructură poate fi suportată, susținută aproape integral din fondurile europene sau se pot face parteneriate public-private.

A doua măsură este că putem folosi gazul ca sursă-tranzitorie pentru a alimenta aceste centre de date. Avem gazul din Marea Neagră care începe să fie exportat începând cu 2027 și de asemenea se poate construi un model gastro-cloud, se spune în literaturile de specialitate, în care România oferă infrastructura energetică pentru AI european, care nu trebuie să fie neapărat la noi, în țară. Al treilea, putem să ne ducem la alinierea politicilor energetice comparativ cu nevoile marilor jucători. Și acestea sunt cel puțin trei mari: Amazon, Microsoft, Google. Și al patrulea, care iarăși este important, putem să formăm talente, să avem programe de studii dedicate AI plus energie și deja se întâmplă acest lucru atât în cadrul Academiei de Studii Economice din București, dar și în cadrul corpului universității. Deci avem soluții și propuneri, cel puțin eu le-am identificat la o primă căutare, pentru a beneficia de acest trend care nu se va opri aici”, spune el.