Quanta energia é suficiente para a IA? Ninguém sabe, nem mesmo o CEO da OpenAI, Sam Altman, ou o CEO da Microsoft, Satya Nadella.
Isso colocou empresas que priorizam o software, como OpenAI e Microsoft, em uma situação difícil. Grande parte do mundo da tecnologia tem se concentrado na computação como uma grande barreira à implantação de IA. E embora as empresas de tecnologia tenham corrido para garantir energia, esses esforços atrasaram as compras de GPU a tal ponto que a Microsoft aparentemente encomendou chips demais para a quantidade de energia que contratou.
“Os ciclos de demanda e oferta neste caso específico não podem ser realmente previstos”, disse Nadella no podcast BG2. “O maior problema que estamos tendo agora não é um excesso de computação, mas é um poder e é uma espécie de capacidade de fazer as construções (do data center) com rapidez suficiente e perto da energia.”
“Se você não puder fazer isso, poderá ter um monte de chips em estoque que não consigo conectar. Na verdade, esse é o meu problema hoje. Não é uma questão de fornecimento de chips, é o fato de que não tenho conchas quentes para conectar”, acrescentou Nadella, referindo-se ao termo imobiliário comercial para edifícios prontos para inquilinos.
De certa forma, estamos a ver o que acontece quando as empresas habituadas a lidar com silício e código, duas tecnologias que escalam e são implementadas rapidamente em comparação com grandes centrais eléctricas, precisam de intensificar os seus esforços no mundo da energia.
Durante mais de uma década, a procura de electricidade nos EUA manteve-se estável. Mas ao longo dos últimos cinco anos, a procura dos centros de dados começou a aumentar, ultrapassando os planos das empresas de serviços públicos para nova capacidade de produção. Isso levou os desenvolvedores de data centers a adicionar energia nos chamados arranjos atrás do medidor, onde a eletricidade é fornecida diretamente ao data center, evitando a rede.
Altman, que também esteve no podcast, acha que podem estar a surgir problemas: “Se uma forma de energia muito barata estiver online em breve e em grande escala, então muitas pessoas ficarão extremamente queimadas com os contratos existentes que assinaram”.
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“Se pudermos continuar com esta redução inacreditável no custo por unidade de inteligência – digamos que a média é de 40x para um determinado nível por ano – você sabe, isso é um expoente muito assustador do ponto de vista da construção de infraestrutura”, disse ele.
Altman investiu em energia nuclear, incluindo a startup de fissão Oklo e a startup de fusão Helion, juntamente com a Exowatt, uma startup solar que concentra o calor do Sol e o armazena para uso posterior.
No entanto, nenhum deles está pronto para uma implantação generalizada hoje em dia, e as tecnologias baseadas em combustíveis fósseis, como as centrais eléctricas a gás natural, levam anos a construir. Além disso, os pedidos feitos hoje para novas turbinas a gás provavelmente só serão atendidos no final desta década.
Em parte, é por isso que as empresas de tecnologia têm adicionado energia solar rapidamente, atraídas pelo custo barato da tecnologia, pela energia livre de emissões e pela capacidade de implantação rápida.
Pode haver fatores subconscientes em jogo também. A energia solar fotovoltaica é, em muitos aspectos, uma tecnologia paralela aos semicondutores e que foi desprezada e comoditizada. Tanto a energia solar fotovoltaica quanto os semicondutores são construídos em substratos de silício e ambos saem das linhas de produção como componentes modulares que podem ser empacotados juntos e amarrados em matrizes paralelas que tornam a peça completa mais poderosa do que qualquer módulo individual.
Devido à modularidade e velocidade de implantação da energia solar, o ritmo de construção é muito mais próximo do de um data center.
Mas ambos ainda levam tempo para serem construídos e a demanda pode mudar muito mais rapidamente do que um data center ou um projeto solar pode ser concluído. Altman admitiu que se a IA se tornar mais eficiente ou se a procura não crescer como ele espera, algumas empresas poderão ficar sobrecarregadas com centrais eléctricas ociosas.
Mas pelos seus outros comentários, ele não parece achar que isso seja provável. Em vez disso, ele parece acreditar firmemente no Paradoxo de Jevons, que afirma que uma utilização mais eficiente de um recurso levará a uma maior utilização, aumentando a procura global.
“Se o preço da computação por unidade de inteligência ou o que quer que seja – como você quiser pensar sobre isso – caísse por um fator de 100 amanhã, você veria o uso subir muito mais de 100 e haveria muitas coisas que as pessoas adorariam fazer com essa computação que simplesmente não fazem sentido econômico ao custo atual”, disse Altman.
