𝗔𝗜 𝗘𝗻𝗲𝗿𝗴𝘆 𝗖𝗿𝗶𝘀𝗶𝘀: 𝗦𝗼𝗹𝗮𝗿 𝘃𝘀. 𝗡𝘂𝗰𝗹𝗲𝗮𝗿
ศูนย์ข้อมูล AI จำเป็นต้องใช้พลังงานมหาศาล
ศูนย์ข้อมูล Colossus กำลังขยายกำลังการผลิตเป็น 2 กิกะวัตต์ ซึ่งเทียบเท่ากับการใช้พลังงานของเมือง 20 เมือง โครงการ Stargate ของ OpenAI และ Softbank ตั้งเป้าไว้ที่ 10 กิกะวัตต์ ซึ่งเท่ากับเมือง 100 เมือง ทาง IEA คาดการณ์ว่าศูนย์ข้อมูลจะใช้พลังงานถึง 945 เทราวัตต์-ชั่วโมง ภายในปี 2030
บริษัทต่างๆ ต้องวางแผนสำหรับต้นทุนพลังงานเหล่านี้ ศาสตราจารย์ Maximilian Fichtner ได้ให้มุมมองที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีแก้ไขปัญหานี้
พลังงานแสงอาทิตย์บวกกับระบบกักเก็บพลังงาน ชนะพลังงานนิวเคลียร์ยุคใหม่
โรงไฟฟ้านิวเคลียร์แห่งใหม่มีราคาแพงเกินไป Hinkley Point C มีต้นทุนสูงกว่า 5.4 หมื่นล้านปอนด์ โรงไฟฟ้าแห่งใหม่บางแห่งจ่ายไฟในราคาที่สูงกว่าราคาตลาดถึงสองเท่า ส่วน Small Modular Reactors ยังไม่พร้อมสำหรับการใช้งานในระดับขนาดใหญ่
พลังงานแสงอาทิตย์และแบตเตอรี่สามารถใช้งานได้จริงในตอนนี้
ข้อโต้แย้งที่ว่าพลังงานแสงอาทิตย์ต้องการแสงแดดตลอดเวลานั้นเป็นเรื่องล้าสมัยแล้ว ระบบแบตเตอรี่ขนาดใหญ่ เช่น ระบบใน UAE พิสูจน์ให้เห็นว่าการกักเก็บพลังงานนั้นใช้งานได้จริง การกักเก็บพลังงานใกล้กับแหล่งกำเนิดไฟฟ้าจะช่วยลดต้นทุนโครงข่ายไฟฟ้าและรองรับการใช้งานในช่วงที่มีความต้องการสูงสุด (peak loads) ได้
ผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลนิยมใช้พลังงานหมุนเวียนมากกว่า เพราะการวางแผนตามรายงานพยากรณ์อากาศล่วงหน้าสองวันนั้นทำได้ง่ายกว่าการพึ่งพาโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ขนาดมหึมาที่อาจเกิดความล้มเหลวได้
ความจริงเกี่ยวกับราคาพลังงาน:
- ราคาไฟฟ้าที่สูงมีสาเหตุมาจากก๊าซ ไม่ใช่จากการเลิกใช้พลังงานนิวเคลียร์
- หลักการ Merit-Order ของ EU หมายความว่าโรงไฟฟ้าที่มีต้นทุนสูงที่สุดจะเป็นตัวกำหนดราคา
- ราคาก๊าซเป็นตัวขับเคลื่อนตลาด
- ปัจจุบันไฮโดรเจนมีราคาแพงเกินไป โดยอยู่ที่ 16 ถึง 18 ยูโรต่อกิโลกรัม ซึ่งจำเป็นต้องลดลงเหลือ 4 ถึง 5 ยูโรจึงจะสามารถแข่งขันได้
แบตเตอรี่เอาชนะไฮโดรเจนได้ทั้งในด้านราคาและความพร้อมใช้งาน
หากคุณต้องการขยายขนาด AI คุณต้องปฏิบัติกับพลังงานในฐานะเครื่องมือเชิงกลยุทธ์ พลังงานแสงอาทิตย์และระบบกักเก็บพลังงานมอบความรวดเร็วและราคาที่ดีที่สุดสำหรับอนาคต
Source: https://dev.to/everlast_ai/ki-energieproblem-prof-fichtner-uber-solar-und-speicher-1ofl
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi