Spheron высказался по поводу нового энергетического отчета Международного энергетического агентства (IEA). Компания подчеркнула растущие энергетические потребности ИИ. С его воздействием на региональные сети, особенно в регионе Азиатско-Тихоокеанского (APAC).
В посте, опубликованном 21 июля, Spheron отметил, что в Азиатско-Тихоокеанском регионе уже не хватает 15-25 гигаватт. Этот разрыв вызван требованиями к охлаждению, сетями передачи данных и продолжающимися ограничениями поставок. Компания предупредила, что глобальное расширение ИИ может усугубить эти нехватки.
В ответ Spheron указал на свою модель маршрутизации распределенных рабочей нагрузки как на более устойчивую альтернативу. "Spheron маршрутизирует рабочие нагрузки по всему миру, обходя региональные узкие места," заявила компания. "Мы единственный масштабируемый путь вперед."
IEA: ИИ удвоит потребление энергии центров обработки данных к 2030 году
Новый отчет МЭА, Энергия и ИИ, подчеркивает обеспокоенность Spheron. Агентство прогнозирует, что спрос на электроэнергию со стороны дата-центров более чем удвоится к 2030 году, достигнув примерно 945 тера watt-часов. Эта цифра превысит текущее потребление электроэнергии Японии.
ИИ является главным двигателем этой тенденции. Согласно IEA, оптимизированные ИИ дата-центры могут увидеть увеличение спроса на электроэнергию в четыре раза к 2030 году. Только в Соединенных Штатах потребление энергии дата-центров вскоре может сравниться с общим потреблением энергии нескольких производственных секторов.
В отчете также отмечается более широкая тенденция в развитых экономиках. Там ожидается, что инфраструктура, связанная с ИИ, будет способствовать более чем 20% роста общего спроса на электричество к 2030 году. Это знаменует собой резкий разворот после многих лет стабильного или снижающегося спроса в ряде регионов.
Spheron выступает за децентрализованную вычислительную модель
Платформа Spheron позволяет разработчикам ИИ развертывать вычислительные нагрузки по децентрализованной глобальной сети. Вместо того чтобы полагаться на энергоемкие центральные дата-центры, пользователи могут перенаправить спрос на слабо используемые регионы. Этот подход помогает избежать узких мест в зонах с ограниченной мощностью, таких как Азиатско-Тихоокеанский регион. Он также снижает зависимость от облачных гигантов, которые часто запирают пользователей в фиксированных регионах и высоких затратах на энергию.
Децентрализуя вычисления, Spheron стремится обеспечить как энергетическую эффективность, так и глобальную масштабируемость, два элемента, отсутствующие в традиционных облачных настройках обучения ИИ.
Энергия как новый узкое место для ИИ
Комментарии Spheron отражают растущие опасения в технологическом и энергетическом секторах. По мере масштабирования систем ИИ их инфраструктурные требования больше не являются чисто техническими, они все больше становятся экологическими. Для инвесторов этот сдвиг представляет собой как вызов, так и возможность.
Spheron, предлагающий децентрализованные и ориентированные на энергопотребление решения, может укрепить свои позиции по мере того, как правительства вводят более строгие энергетические регуляции. Регион Азиатско-Тихоокеанского региона, вероятно, станет испытательным полем. В условиях постоянных нехваток и растущей разработки ИИ региональная инфраструктура должна адаптироваться, иначе рискует замедлить внедрение ИИ в целом.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Spheron продвигает энергоэффективный ИИ в условиях энергетического кризиса в Азиатско-Тихоокеанском регионе
Spheron высказался по поводу нового энергетического отчета Международного энергетического агентства (IEA). Компания подчеркнула растущие энергетические потребности ИИ. С его воздействием на региональные сети, особенно в регионе Азиатско-Тихоокеанского (APAC).
В посте, опубликованном 21 июля, Spheron отметил, что в Азиатско-Тихоокеанском регионе уже не хватает 15-25 гигаватт. Этот разрыв вызван требованиями к охлаждению, сетями передачи данных и продолжающимися ограничениями поставок. Компания предупредила, что глобальное расширение ИИ может усугубить эти нехватки.
В ответ Spheron указал на свою модель маршрутизации распределенных рабочей нагрузки как на более устойчивую альтернативу. "Spheron маршрутизирует рабочие нагрузки по всему миру, обходя региональные узкие места," заявила компания. "Мы единственный масштабируемый путь вперед."
IEA: ИИ удвоит потребление энергии центров обработки данных к 2030 году
Новый отчет МЭА, Энергия и ИИ, подчеркивает обеспокоенность Spheron. Агентство прогнозирует, что спрос на электроэнергию со стороны дата-центров более чем удвоится к 2030 году, достигнув примерно 945 тера watt-часов. Эта цифра превысит текущее потребление электроэнергии Японии.
ИИ является главным двигателем этой тенденции. Согласно IEA, оптимизированные ИИ дата-центры могут увидеть увеличение спроса на электроэнергию в четыре раза к 2030 году. Только в Соединенных Штатах потребление энергии дата-центров вскоре может сравниться с общим потреблением энергии нескольких производственных секторов.
В отчете также отмечается более широкая тенденция в развитых экономиках. Там ожидается, что инфраструктура, связанная с ИИ, будет способствовать более чем 20% роста общего спроса на электричество к 2030 году. Это знаменует собой резкий разворот после многих лет стабильного или снижающегося спроса в ряде регионов.
Spheron выступает за децентрализованную вычислительную модель
Платформа Spheron позволяет разработчикам ИИ развертывать вычислительные нагрузки по децентрализованной глобальной сети. Вместо того чтобы полагаться на энергоемкие центральные дата-центры, пользователи могут перенаправить спрос на слабо используемые регионы. Этот подход помогает избежать узких мест в зонах с ограниченной мощностью, таких как Азиатско-Тихоокеанский регион. Он также снижает зависимость от облачных гигантов, которые часто запирают пользователей в фиксированных регионах и высоких затратах на энергию.
Децентрализуя вычисления, Spheron стремится обеспечить как энергетическую эффективность, так и глобальную масштабируемость, два элемента, отсутствующие в традиционных облачных настройках обучения ИИ.
Энергия как новый узкое место для ИИ
Комментарии Spheron отражают растущие опасения в технологическом и энергетическом секторах. По мере масштабирования систем ИИ их инфраструктурные требования больше не являются чисто техническими, они все больше становятся экологическими. Для инвесторов этот сдвиг представляет собой как вызов, так и возможность.
Spheron, предлагающий децентрализованные и ориентированные на энергопотребление решения, может укрепить свои позиции по мере того, как правительства вводят более строгие энергетические регуляции. Регион Азиатско-Тихоокеанского региона, вероятно, станет испытательным полем. В условиях постоянных нехваток и растущей разработки ИИ региональная инфраструктура должна адаптироваться, иначе рискует замедлить внедрение ИИ в целом.