Os relatórios do desenvolvimento da China de novos modelos de idiomas (LLMS) chocaram o setor de tecnologia dos EUA, levantando questões sobre como os EUA podem evitar ceder a um concorrente estratégico no campo crítico da inteligência artificial (AI). Embora tenha sido dada muita atenção a quantos e a que tipo de semicondutores Deepseek e outras empresas de IA tiveram acesso, menos atenção foi dada a outros elementos da cadeia de suprimentos de IA que proporcionaram à China uma vantagem sobre as empresas de IA. Uma grande vantagem são os baixos preços da eletricidade da China. A maior intensidade energética da IA e os custos gerais de energia nos Estados Unidos diminuíram a vantagem dos EUA sobre a China, que possui custos mais baixos de eletricidade e um setor de IA menos intensivo em energia.
Em meio ao boom da IA, os requisitos de eletricidade são projetados para surgir. De acordo com o Agência Internacional de Energia (IEA)os data centers globais usaram 1,65 bilhão de gigajoules de eletricidade em 2022, e isso deve aumentar de 35 % para 128 % até 2026. Treinar um grande modelo de linguagem usa o Energia equivalente de poder 130 casas dos EUA por um ano. Depois que um LLM é treinado, os consumidores usam o modelo para criar inferências, que usam mais energia. Embora a criação de uma amostra escrita não requer uma grande quantidade de energia, gerar uma imagem de IA usa quase tanto energia como cobrar um smartphone.
Por outro lado, o Deepseek da China provou que pode usar muito menos poder de computação do que a média global. Seu LLM usa 10 a 40 vezes menos energia do que nós, a tecnologia de IA, que demonstra eficiência significativamente maior. Analistas afirmaram que, se as reivindicações de Deepseek forem verdadeiras, algumas consultas de IA podem não exigir um data center e podem até ser empurrado para fora para telefones.
Não termina aí. Isso também teria efeitos indispensáveis para os requisitos de resfriamento do data center. Os data centers exigiram grandes quantidades de energia adicional para o hardware de resfriamento que, de outra forma, poderia ser superaquecido em grandes tarefas de computação. O uso de níveis mais baixos de poder de computação, como na China, significa que os requisitos de resfriamento diminuirão.
Fornecer uma vantagem ainda maior para a China sobre os Estados Unidos é o fato de que os custos de eletricidade nos EUA são mais do que dobrar esses na China. Os preços da eletricidade doméstica nos EUA foram de US $ 0,18 por quilowatt-hora em março de 2024, enquanto os da China eram de US $ 0,08 por quilowatt hora no mesmo mês. Uma razão para isso é que os preços da eletricidade chinesa são regulados para manter a acessibilidade, e os fornecedores de combustível fóssil e energia renovável recebem governo subsídios. Os Estados Unidos fornecem subsídios aos fornecedores de combustíveis fósseis em um terço do nível da China e fornecedores de energia verde em Menos de um terço o nível da China.
A China também tem uma vantagem em termos de desenvolvimento de grade de eletricidade. Enquanto ambos os países estão trabalhando para implementar uma grade inteligente, que inclui sensores e armazenamento para otimizar o uso de energia, a China está à frente na instalação de medidores inteligentes, com mais 90 % de penetração como comparado a 72 % nos Estados Unidos. A infraestrutura dos EUA está envelhecendo, enquanto a China possui uma rede de transmissão avançada.
No entanto, existem pontos brilhantes no uso e transmissão de eletricidade da IA nos Estados Unidos que aumentarão a competitividade energética dos EUA. Primeiro, a Lei de Investimento de Infraestrutura e Investimento de Infraestrutura do governo Biden de 2021 incluiu o Programa de resiliência e inovação em grade (GRIP) Programa aumentar a energia pública e privada para a rede. Os projetos de transmissão já estão em andamento.
Segundo, os Estados Unidos podem ganhar com os aspectos imitadores do modelo de IA com maior eficiência energética da China. As empresas de IA dos EUA já estão estudando a abordagem da Deepseek para reduzir a necessidade de consumo de energia.
Terceiro, as empresas americanas têm maior acesso a fundos e estão investindo em fontes de energia alternativas que reduziriam a pressão sobre os recursos de eletricidade existentes. Por exemplo, tanto a Amazon quanto o Google anteriormente anunciado que eles estão investindo em pequenos reatores nucleares para suprimentos de alimentação reforçados.
O ponto principal é que o abismo entre os Estados Unidos e o cenário de energia da AI da China talvez seja mais profundo do que se acreditava, mas pode ser bastante restringido por ganhos de eficiência nos modelos de IA dos EUA e pelo investimento em andamento nos EUA em recursos e infraestrutura. Embora a China lidera a eficiência e os custos energéticos da IA, os Estados Unidos têm maior acesso a fundos e níveis mais altos de inovação tecnológica, o que permitirá que as empresas de IA atinjam facilmente o nível de eficiência energética alcançada pela China. Enquanto os formuladores de políticas dos EUA e as principais empresas de tecnologia trabalham juntas para impulsionar a eficiência da IA, os EUA podem permanecer um líder de IA sem enfrentar restrições de energia significativas.
