აგენტების რთული დავალებები მონაცემთა ცენტრების მშენებლობის მასშტაბს ზრდის
AI Agents Are Thirsty for Power
ეს ამბავი გამოაქვეყნა Wired-მა. შიკრიკი მას ქართულად თარგმნის.

ტექსტი ავტომატურად ითარგმნა. ორიგინალი გამოაქვეყნა Wired-მა.
იგივე კითხვა მონაცემთა ცენტრებზე გამართულ ჩვენს ბოლო პირდაპირ ეთერშიც რამდენჯერმე დასვეს. თუ ხელოვნური ინტელექტი უკვე ასეთ გარღვევებს აღწევს, რატომ იღებენ ტექნოლოგიური კომპანიები მილიარდობით დოლარის ვალს? რატომ აშენებენ ისინი მსოფლიოში უდიდეს ელექტროსადგურებს კიდევ უფრო მეტი მონაცემთა ცენტრისთვის?
მიზანი საშუალო მომხმარებლისთვის რეცეპტების ან დასასვენებელი ადგილების მოძებნა არ არის. მარტივი კითხვების ჩატბოტისთვის დასმა ხელოვნური ინტელექტის მუშაობის აღსაწერად სულ უფრო მოძველებული მიდგომაა. ახლა მთავარი აგენტებია. ოფიციალური განმარტება არ არსებობს, მაგრამ ისინი ენის დიდ მოდელებზე დაფუძნებული სისტემებია, რომლებიც დავალების შესასრულებლად გადაწყვეტილებებს ავტონომიურად იღებენ. აგენტებზე გადასვლა სილიკონის ველში ენერგეტიკული ინფრასტრუქტურის გაფართოებას აჩქარებს.
Wired-ის ჟურნალისტმა მაქსველ ზეფმა განმარტა: „მარტივი კითხვისა და პასუხის ნაცვლად, ეს აგენტები მომხმარებლის თავდაპირველი კითხვის საფუძველზე საკუთარ თავს ასობით მცირე მითითებას აძლევენ“. მისი თქმით, ვებსაიტის შექმნისას აგენტმა შეიძლება საათობით იმუშაოს. სხვადასხვა გვერდის, მენიუსა და მონაცემთა ნაკრების შესაქმნელად ის საკუთარ თავს ათეულობით ახალ მითითებას აძლევს.
აგენტები მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიების საქმიანობის ცენტრში მოექცნენ. ცოტა ხნის წინ OpenAI-მ განაცხადა, რომ 10 000-ზე მეტი აგენტის ჯგუფმა ხანგრძლივი ისტორიის მქონე მათემატიკური პრობლემა ამოხსნა. აგენტებმა ერთმანეთს 2,7 მილიონი შეტყობინება გაუგზავნეს, თუმცა მათემატიკოსებმა კომპანიის მტკიცება გააკრიტიკეს. ეს გამონაკლისი შემთხვევაა, მაგრამ შეტყობინებებმა უზარმაზარი გამოთვლითი სიმძლავრე მოითხოვა. ზეფის შეფასებით, დახარჯული ენერგიის ღირებულება, სავარაუდოდ, ათეულობით მილიონი დოლარი იყო, თუმცა ზუსტი ოდენობის დადგენა რთულია.
კერძო კომპანიები თავიანთი პროდუქტების გარემოსდაცვით მაჩვენებლებს იშვიათად ასაჯაროებენ. ბევრი აღმასრულებელი დირექტორი რესურსების ხარჯს ერთი მომხმარებლის ერთ მოთხოვნასთან აკავშირებს. OpenAI-ს აღმასრულებელმა დირექტორმა სემ ალტმანმა პოდკასტში განაცხადა, რომ ერთი ნუშის მოსაყვანად საჭირო წყალი ChatGPT-ის 38 000 მოთხოვნას ეყოფოდა. ეს გამოთვლა სადავოა.
ალტმანმა თქვა: „ადამიანების უმეტესობას, რომლებიც ერთ ჯერზე 12 ნუშს ჭამენ, არ ჰგონია, რომ წყლის თვალსაზრისით რაღაც საშინელებას აკეთებს“.
მარტივ მოთხოვნებზე გაცილებით ენერგოტევადი აგენტები ამ გამოთვლებს ართულებს. მათი ენერგომოხმარების შესახებ ინფორმაცია უკიდურესად მწირია. დავალება შეიძლება მარტივი სამუშაო ან პარალელურად მოქმედი დამხმარე აგენტების გუნდით მთელი დღის განმავლობაში ავტონომიური პროგრამირება იყოს. ამ გამოყენების ფორმებს შორის ენერგომოხმარების უზარმაზარი სხვაობაა. დავალებების გართულებასთან ერთად ხარჯიც შეიძლება შეუზღუდავად გაიზარდოს.
სხვა გამოცემების ახალი ამბები ამავე მიმართულებიდან.
ამავე გამოცემის სხვა ახალი ამბები: ქართულად, წყაროს კვალით.

Meta Sued Over Training Data for Its AI and Face-Recognition Systems
კვლევითი და საკონსულტაციო ჯგუფის, Sustainable AI-ს, თანადამფუძნებელმა და აღმასრულებელმა დირექტორმა ბორის გამაზაიჩიკოვმა აღნიშნა: „ტექნოლოგიური ზრდის სხვა სფეროებში შეზღუდვას ავტომობილის მძღოლებისა და Netflix-ის მაყურებლების რაოდენობა ქმნის. ახლა ეს ყველაფერი მომხმარებლებისგან ერთგვარად განცალკევებულია და, ხელოვნური ინტელექტის ხელმძღვანელებს თუ მოვუსმენთ, სწორედ ეს სურთ. ისინი ერთი თანამშრომლის მქონე მილიარდიან კომპანიებზე საუბრობენ“.
იგულისხმება ერთი ადამიანი თანამშრომელი. ასეთ წარმოსახვით სამყაროში ფონურად ასობით ან ათასობით აგენტი იმუშავებს. სწორედ ამ მომავლისთვის ემზადებიან კომპანიები, რაც მონაცემთა ცენტრების მშენებლობის სიჩქარეს ხსნის.
კომპანიებისგან სანდო მონაცემების ნაკლებობის გამო, ზოგი ენთუზიასტი ენერგომოხმარებას თვითონ ითვლის. კლიმატის მეცნიერმა ზეკე ჰაუსფათერმა გასულ თვეში საკუთარი გამოყენება შეაფასა, რომელშიც აგენტები მნიშვნელოვან როლს ასრულებს. სხვადასხვა წყაროზე დაყრდნობით მან დაასკვნა, რომ Claude-ის მისი საშუალო დღიური სესია შეიძლება ორ მაცივარზე მეტ ენერგიას მოიხმარდეს.
გამაზაიჩიკოვმა აღნიშნა, რომ ჰაუსფათერმა საფუძვლიანი მცდელობა გასწია, თუმცა ნაწილობრივ მოძველებული მონაცემები გამოიყენა. Sustainable AI ამ თვეში დახურულ მოდელებზე მომუშავე აგენტების გარემოსდაცვით კვალზე უფრო ზუსტ კვლევას გამოაქვეყნებს. მოძველებული მონაცემების გამოყენება გასაკვირი არ არის, რადგან აკადემიური კვლევა მწირია, კომპანიები კი ემისიების მაჩვენებლებს არ ამჟღავნებენ.
ჰაუსფათერის შეფასებით, რამდენიმე დამატებითი მაცივრის ტოლფასი ენერგომოხმარება მის პირად ცხოვრებაში კატასტროფული მაჩვენებელი არ არის. თუმცა მან დაწერა: „ეს ემისიების სრულიად ახალ წყაროსაც წარმოადგენს, როცა გლობალური ტემპერატურა მკვეთრად იზრდება და ემისიების შემცირების მიზნებს სულ უფრო ვშორდებით“. ეს მაჩვენებელი ალტმანის მიერ ნახსენებ ნუშის უმცირეს წილზე გაცილებით დიდია.
ჰაუსფათერის თქმით, ხელოვნურ ინტელექტსა და აგენტურ ხელსაწყოებს ადამიანების უმეტესობაზე ხშირად იყენებს, თუმცა ეს მალე შეიძლება შეიცვალოს. Meta-მ გასულ კვირას პირადი აგენტი Muse წარადგინა. კომპანიის განცხადებით, ის „მსოფლიოში მილიარდობით ადამიანისთვის სამუშაოდ შეიქმნა“. თითოეული მომხმარებელი ღრუბელში გამოყოფილ კომპიუტერს მიიღებს, რომელიც მომხმარებლის ინტერნეტიდან გათიშვის დროსაც იმუშავებს. Meta Muse-ის ხელოვნური ინტელექტის სათვალეებთან ინტეგრირებას წელს გეგმავს.
ახლო მომავალში Meta-ს მომხმარებლებმა შეიძლება აგენტებს დავალებები გაუცნობიერებლად გადასცენ. პირადი აგენტების ნახშირბადის კვალი რეგულარულ ფრენებთან ან ყოველდღიურად საქონლის ხორცის ჭამასთან შედარებით მცირეა. თუმცა ყველასთვის განკუთვნილი აგენტების ხედვა მონაცემთა ცენტრების მასშტაბს ხსნის. მათ შორისაა ლუიზიანაში Meta-ს პროექტი Hyperion, რომელსაც 10 ბუნებრივ აირზე მომუშავე ელექტროსადგური მოამარაგებს.
გამაზაიჩიკოვმა თქვა: „ტექნოლოგია, რომელსაც ახლა დაგეგმილი და მშენებარე მონაცემთა ცენტრები გაწვრთნიან, სამი-ხუთი წლის შემდეგ გამოჩნდება. ის უბრალო ჩატბოტის ფანჯრისგან ძალიან განსხვავებული იქნება“.
იმუშავებს თუ არა მცირე ბირთვული ელექტროსადგურები მონაცემთა ცენტრებისთვის?
მოკლე პასუხი დადებითია. მცირე ბირთვული ელექტროსადგურები მონაცემთა ცენტრებს ნახშირბადისგან თავისუფალი ენერგიით კარგად მოამარაგებდა. რამდენიმე სტარტაპსა და მონაცემთა ცენტრის დეველოპერს წარმოუდგენია მომავალი, სადაც ცენტრები ელექტროქსელისგან დამოუკიდებელ მცირე მოდულურ რეაქტორებთან ერთად მუშაობს.
პრობლემა, როგორც ბირთვული ენერგიის შემთხვევაში ხშირად ხდება, საჭირო დროა. ათწლეულების განვითარების მიუხედავად, აშშ-ში არცერთი მცირე მოდულური რეაქტორი კომერციულად არ მუშაობს. გასაყიდად ლიცენზია მხოლოდ ერთ მოდელს აქვს. დონალდ ტრამპის ადმინისტრაცია დარგის სწრაფად განვითარებას ცდილობს. ენერგეტიკის დეპარტამენტმა 11 სტარტაპისთვის საპილოტე პროექტი შექმნა, რათა მათ წელს მნიშვნელოვანი ეტაპისთვის მიეღწიათ. სულ მცირე, რამდენიმე სტარტაპმა მიზანს მიაღწია. ახლა მათ პროდუქციის ბაზარზე გასატანად ხანგრძლივი გზა ელით.
მონაცემთა ცენტრების ბევრ დეველოპერს კომპანიების შესაძლებლობების დასამტკიცებლად წლების ლოდინი არ სურს. ამიტომ ისინი ახლა გაზის ტურბინებს ამონტაჟებენ და იდეალურ მომავალს არ ელოდებიან.
შეადარე თარგმანი ორიგინალს, ნახე გამოცემის სრული კონტექსტი და პირველადი მასალა.
გამოქვეყნდა 13 სექტემბერი, 2026

Why So Many AI Researchers Think the Machines Could Kill Everyone

OpenAI Wants to Know if an AI Industry Slowdown Would Even Be Legal
სხვა გამოცემების ახალი ამბები ამავე მიმართულებიდან.

Waymo robotaxi calls cops on riders handling loaded AR-style ghost gun — Waymo alerted San Francisco police, then juvenile riders were stopped and arrested

Mexican cartel crypto farm seized in mountain raid — 300 GPUs, satellite links, and industrial transformers tapped hydroelectric power

AI staff 'genuinely frightened' for humanity's future, ex-Anthropic researcher tells BBC
კომენტარი (0)
კომენტარები აზრის გასაზიარებლადაა; მათი მდგომარეობა და მოდერაციის კვალი ყოველთვის ჩანს.
კომენტარები ავტომატურად მოწმდება. მომლოდინე და დამალული მდგომარეობები მკაფიოდ არის აღნიშნული.
კომენტარისთვის საჭიროა შესვლა. ანგარიშით შეგიძლიათ კომენტარის დაწერა, ამბების შენახვა და გამოცემების გამოწერა.
კომენტარები ჯერ არ არის. დაწერე პირველი.