Határok, amelyek összefonódnak: az energia, a mesterséges intelligencia és az amerikai-kínai rivalizálás dinamikája.
Az áttörő technológiák, különösen a mesterséges intelligencia, és az ezek működéséhez elengedhetetlen energiaforrások szoros kapcsolatban állnak egymással, egy kölcsönösen erősítő rendszert képezve. Az Egyesült Államok és Kína közötti versenyben ezért elengedhetetlen, hogy a technológiai beruházásokat és az energiapolitikát együttesen kezeljük. Az egyik területen elért fejlődés automatikusan reakcióra készteti a másikat, így a két aspektus szoros összefonódása meghatározó jelentőségű.
A forradalmi újítások, különösen a mesterséges intelligencia (MI), és az ehhez elengedhetetlen energiaellátás szorosan összefonódnak, így az egyik területen bekövetkező fejlődés automatikusan reakciót vált ki a másikon. E két szegmens kölcsönösen táplálja egymást, folyamatosan növelve a dinamizmust, ezért egy-egy döntés vagy befektetés az egyik területen új lehetőségeket nyithat meg a másikon. E megfontolás alapján a technológiai befektetések és az energiapolitikai irányvonalak összehangolt kezelése elengedhetetlen a globális technológiai versenyben való sikeres részvételhez.
Az MI-ért folytatott verseny napjainkban jól érzékelhetően formálja a globális politikai tájat, hiszen a technológiai újítások felgyorsítják a rivalizálást, különösen az Egyesült Államok és Kína között. E két technológiai óriás energiapolitikája szorosan összefonódik a fejlesztéseik ütemével, és minden egyes lépés, amelyet Washington vagy Peking tesz az energia- és technológiai infrastruktúra modernizálása érdekében, stratégiai hatásokkal bír. Az energiabiztonság megőrzése és a technológiai innováció előmozdítása során elengedhetetlen, hogy tudatosan figyeljük, mikor és hogyan függ egymástól a két terület.
A jelenlegi MI-rendszerek hírhedt energiafogyasztók, ami az amerikai és a kínai hálózatokra nagy terhelést ró. A technológia jelentős igényei, valamint gyors és tömeges terjedése jelentősen felforgathatja a tiszta energia jövőjét.
Az MI-kereslet nyomán egyre inkább feszítetté válik az energiaigény. Korábban viszonylag stabil egyensúlyban volt az adatközpontok energiaigénye és az azokban található gépek hatékonysága, ezért a modern MI-rendszerek előtt időszakban (körülbelül 2005-2016 táján), az Egyesült Államok adatközpontjai által fogyasztott energia relatíve változatlan volt. A hatékonyság ellensúlyozta az adatközpontok növekvő számát. Amikor a világ legadatintenzívebb és adatközpontokat üzemeltető vállalatai - az Amazon, az Alphabet és a Meta - a fejlett gépi tanulás üzleti előnyeinek kiaknázásra törtek, a különösen energiaigényes hardverek kerültek előtérbe, ami az energiafogyasztás több mint kétszeres növekedését eredményezte 2017 és 2023 között.
Az energiakereslet folyamatosan növekszik, és ennek mögött számos mesterséges intelligencia (MI) fejlesztéshez kapcsolódó tényező áll. A modern MI-rendszerek kiképzése különösen az energiaigényes alkalmazások terén jelentős keresletet generál, amely gyorsan túllépheti a meglévő kapacitásokat. A becslések széles spektrumon mozognak, de a legfrissebb kutatások és a vállalatok nyilatkozatai alapján a legkorszerűbb modellek kiképzése - a felhasználói célú alkalmazásokhoz - akár több tíz megawattnyi energiát is igényelhet modellenként. Az MI-vállalatok előrejelzései szerint a következő generációs rendszerek fejlesztése és fenntartása néhány éven belül éves szinten akár több gigawattnyi energiaigényt is generálhat. A Brookings Institute szerint ez a fogyasztás körülbelül 5 millió amerikai háztartás éves energiafelhasználásának felel meg. Ha az infrastruktúra nem képes lépést tartani a fejlődéssel, az hátrányosan érintheti az MI-innovációkat. Ezért sürgető szükség van a hatékonyság növelésére: a fókusz most az MI-rendszerek képzéséhez használt chipek teljesítményének optimalizálására és a processzorok felhasználási módjának javítására kellene, hogy irányuljon.
A modellek használatának költsége azonban így is kérdéses. Egy hagyományos keresőmotorhoz képest a nagy nyelvi modellek (LLM) körülbelül tízszer több villamos energiát használnak fel - még akkor is, ha hasonló eredményeket generálnak. Az energiaköltségek pedig egyre inkább elkerülhetetlenek lehetnek a fogyasztók számára, mivel a vállalatok még az alapvető webes keresőkbe is beágyazzák az LLM-eket. Ennek eredményeképpen az, hogy mely modellek válnak alapértelmezetté globálisan vagy akár formálisan szabványosítva (erről még lesz szó), az nagyban befolyásolhatja az MI összesített energiafogyasztását.
A Trump-kormányzat, J. D. Vance alelnök szavaival élve, "korunk gőzgépeként" tekint a technológiára, és elnöki rendeletben hirdette meg, hogy célja "a globális vezető szerep megerősítése az MI területén". Ezeket a törekvéseket jelentős összegekkel és fejlesztésekkel támogatják, az energia-infrastruktúrára kiterjedően is. Donald Trump amerikai elnök januárban jelentette be, hogy 500 milliárd dollárt szán a technológiára - ezt tükrözi az AI Action Plan, amely többek között az adatközpontok és energiaellátási rendszerek gyorsabb kiépítését, a technológiai ideológiai semlegességének felfüggesztését, a tagállami hatáskörök visszavágását és a "try-first" megközelítés bevezetését tartalmazza. Ezzel karöltve szigorították az MI-hez köthető chipek és technológiák Kínába való kiáramlását.
Habár az energia és a mesterséges intelligencia viszonya eddig nem kapott akkora figyelmet Peking kommunikációjában, mint Washingtonban, Hszi Csin-ping néhány figyelemre méltó kijelentése azért utal erre a kapcsolatra. Az „új energiarendszer kiépítése” és az „új technológiák megerősítése” irányába tett lépések mind azt jelzik, hogy Kína is felfedezi ezt a lehetőséget. Azonban, a kínai innovációk ellenére, számos politikai korlátozás nehezedik a fejlesztésekre, amelyek célja, hogy a létrejövő modellek összhangban legyenek a kommunista párt narratíváival. A szakértők véleménye szerint ez a megkötés nemcsak a kreativitást gátolja, hanem a technológiai teljesítményt is jelentősen befolyásolja.
Kína a technológiai fejlődést stratégiai diplomáciai eszközként kezeli. Az általuk kidolgozott mesterséges intelligencia (MI) stratégiája 13 kulcsfontosságú elemet foglal magában, amelyek közé tartozik a fejlődő országok támogatása a kapacitásépítés révén, a nyílt forráskódú megoldások népszerűsítése, valamint a monopolizáció elleni védelmi intézkedések. Ezen kívül épít a 2017-ben bevezetett Next Generation AI Development Planra, amelynek célja, hogy Kínát 2030-ra a mesterséges intelligencia globális vezető innovációs központjává alakítsa. Az MI fejlődése iránti növekvő igényt a piaci kereslet mellett a geopolitikai verseny is hajtja: az Egyesült Államokkal folytatott rivalizálás során Peking számára a technológiai előny megszerzése nem csupán gazdasági, hanem stratégiai szempontból is kulcsfontosságú, mivel az MI energiaköltségeinek kezelése jelentős geopolitikai előnyhöz juttathatja az országot.
