Efterhånden som generative AI-modeller vokser i størrelse og kompleksitet, kræver de stadigt større mængder af computerressourcer. Denne opskalering medfører væsentlige bekymringer omkring miljømæssig bæredygtighed, infrastrukturelle begrænsninger og retfærdig adgang til avancerede AI-systemer.

Beregning og omkostninger

Træning af avancerede modeller som GPT-4, DALL·E 3 eller Gemini kræver kraftfulde hardwareklynger, der kører i uger eller måneder. Omkostningerne kan nå millioner af dollars, hvilket gør udviklingen af førende AI kun tilgængelig for et begrænset antal velkapitaliserede organisationer.

Problem

Høje omkostninger begrænser åben forskning og skaber en koncentration af magt blandt teknologigiganter.

Løsninger

Modeldestillation og open-weight-alternativer som Mistral og Falcon sænker adgangsbarrieren for mindre laboratorier og forskere.

Energiforbrug

Generative AI-modeller kræver enorm energi—ikke kun under træning, men også under implementering i stor skala. Modeller som GPT-4, Stable Diffusion og store videogeneratorer skal behandle milliarder af parametre på tværs af omfattende hardwareinfrastrukturer, hvilket resulterer i betydeligt elforbrug og CO₂-udledning.

Energibehovet stiger yderligere under inferens, hvor modeller håndterer millioner af daglige brugerforespørgsler, hvilket kræver vedvarende GPU-drift og aktiv brug af datacentre.

Problemer:

• CO2-udledning fra ikke-vedvarende energikilder;
• Køleomkostninger og varmespild fra datacentre;
• Ulig adgang til energi begrænser AI-udvikling i ressourcemæssigt udfordrede regioner.

Løsninger:

• Grønne AI-initiativer: prioriter modelforbedringer, der leverer den bedste ydeevne pr. energienhed frem for rå kapacitet;
• Optimering af datacentre: anvend avancerede kølesystemer, effektiv hardware og dynamisk skalering af beregningsopgaver;
• CO2-kompensation og gennemsigtighed: fremme offentlig rapportering af energiforbrug og udledning blandt AI-udviklere.

Effektivitetsforskning

For at imødekomme udfordringerne med skala og bæredygtighed udvikler forskere teknikker, der forbedrer trænings- og inferenseffektivitet uden væsentligt at gå på kompromis med modelkvaliteten.

Centrale tilgange:

1. Parameter-effektiv finjustering (PEFT): Metoder som LoRA (low-rank adaptation) og adapterlag muliggør finjustering af modeller ved kun at bruge en brøkdel af de oprindelige parametre. Dette reducerer træningsbyrden betydeligt og undgår gen-træning af hele modellen.

2. Kvantificering: komprimerer modelvægte til lavere bitpræcision (f.eks. fra 32-bit til 8-bit eller 4-bit), hvilket reducerer hukommelsesforbrug, latens og strømforbrug — samtidig med at nøjagtigheden bevares for mange opgaver.

   • Eksempel: LLaMA- og GPTQ-projekterne anvender kvantificerede transformere til at køre store modeller på forbruger-GPU'er uden væsentligt ydelsestab.

3. Sparsitet og mixture-of-experts (MoE): disse modeller aktiverer kun et delmængde af ekspert-netværk under inferens, hvilket reducerer beregning pr. token, mens modelkapaciteten skaleres. Denne selektive aktivering holder energiforbruget lavt trods større arkitekturer.

4. Distillering og komprimering: vidensdistillering træner mindre "student"-modeller til at efterligne adfærden fra større "teacher"-modeller og opnår lignende ydeevne med væsentligt lavere ressourcebehov.

Løbende forskning:

• Google DeepMind udvikler energieffektive transformer-varianter;
• Meta AI undersøger sparse routing-modeller for at optimere inferens;
• Open source-laboratorier bidrager med lavressource-modelalternativer, der understøtter bæredygtighedsmål.

Resumé

Bæredygtighed og skalering er ikke kun tekniske spørgsmål—de har globale konsekvenser for energiforbrug, forskningslighed og miljømæssigt ansvar. Ved at anvende effektive træningsmetoder og gennemsigtig rapportering kan AI-fællesskabet fremme innovation uden at gå på kompromis med planeten.