Atsisveikinkite su darbo vieta: kad ponas Bezosas išleistų milijardus vestuvėms, „Amazon“ artėja prie naujo robotikos etapo --- Elektroninės prekybos milžinė netrukus sandėliuose turės tiek pat robotų, kiek darbuotojų

„Amazon.com“ įrenginių automatizavimas artėja prie naujo etapo: netrukus robotų bus tiek pat, kiek žmonių.

 

Elektroninės prekybos milžinė, kuri daugelį metų automatizavo užduotis, kurias anksčiau jos įrenginiuose atlikdavo žmonės, šiose darbo vietose dislokavo daugiau, nei milijoną, robotų, teigė „Amazon“. Tai daugiausia, kiek ji kada nors turėjo, ir beveik tiek pat, kiek žmonių dirba įrenginiuose.

 

Įmonės sandėliuose dūzgia metalinės rankos, traukiančios daiktus iš lentynų, ir ratuoti droidai, kurie važiuoja per grindis, gabendami prekes pakavimui. Kituose kampuose automatizuotos sistemos padeda rūšiuoti prekes, o kiti robotai padeda jas pakuoti siuntimui.

 

Vienas iš naujesnių „Amazon“ robotų, vadinamas „Vulcan“, turi lytėjimo pojūtį, kuris leidžia jam rinkti prekes iš daugybės lentynų.

 

„Amazon“ neseniai ėmėsi veiksmų, kad prijungtų savo robotus prie užsakymų vykdymo procesų, kad mašinos galėtų dirbti kartu tarpusavyje ir su žmonėmis.

 

„Jie žengė dar vieną žingsnį arčiau visiško robotikos integravimo įgyvendinimo“, – teigė Ruebenas Scrivenas, robotikos konsultacijų įmonės „Interact Analysis“ tyrimų vadovas.

 

 

Dabar apie 75 % „Amazon“ pasaulinių pristatymų vienaip ar kitaip padeda robotika, teigė bendrovė. Didėjanti automatizacija padėjo „Amazon“ pagerinti produktyvumą ir kartu sumažino spaudimą bendrovei spręsti tokias problemas, kaip didelė darbuotojų kaita jos užsakymų vykdymo centruose.

 

 

Kai kuriems „Amazon“ darbuotojams didėjanti automatizacija reiškė, kad paprastas, pasikartojantis darbas – kėlimas, traukimas ir rūšiavimas – buvo pakeistas labiau kvalifikuotomis užduotimis, reikalaujančiomis valdyti mašinas.

 

 

„Maniau, kad kilnosiu sunkius daiktus, maniau, kad vaikščiosiu kaip pašėlusi“, – sakė Neisha Cruz, kuri penkerius metus rinko prekes „Amazon“ sandėlyje Vindzore, Konektikuto valstijoje, prieš tai, kai buvo apmokyta prižiūrėti robotų sistemas.

 

 

Šiandien ji sėdi priešais kompiuterio ekraną Tempe, Arizonos valstijoje, esančiame biure, užtikrindama, kad mobilieji robotai „Amazon“ patalpose visoje JAV veiktų tinkamai. Ji uždirba maždaug 2,5 karto daugiau, nei tada, kai pradėjo dirbti „Amazon“.

 

 

Robotai taip pat pakeičia kai kuriuos darbuotojus, todėl bendrovė lėtina samdymą. Iš viso „Amazon“ dirba apie 1,56 mln. žmonių, dauguma jų dirba sandėliuose.

 

Remiantis „Wall Street Journal“ analize, kurioje palygintas bendrovės deklaruotas darbuotojų skaičius su apskaičiuotu jos įrenginių skaičiumi, vidutinis „Amazon“ darbuotojų skaičius vienoje įmonėje praėjusiais metais – maždaug 670 – buvo mažiausias per pastaruosius 16 metų.

 

Analizė parodė, kad siuntinių, kurias „Amazon“ pati išsiunčia vienam darbuotojui kiekvienais metais, skaičius taip pat nuolat didėjo nuo mažiausiai 2015 m. iki maždaug 3870, palyginti su maždaug 175, o tai rodo bendrovės produktyvumo augimą.

 

Kai kurie naujesni „Amazon“ įrenginiai, pavyzdžiui, pastatyti pristatymui tą pačią dieną, turi „mažesnį darbuotojų skaičių ir padeda mums pristatyti siuntas greičiau“, – sakė bendrovės atstovas.

 

„Amazon“ taip pat diegia dirbtinį intelektą savo sandėliuose, neseniai sakė generalinis direktorius Andy Jassy, ​​„kad pagerintų atsargų išdėstymą, paklausos prognozavimą ir mūsų robotų efektyvumą“. „Amazon“ teigė, kad per ateinančius kelis metus sumažins bendrą darbuotojų skaičių.

 

Antra pagal dydį privati ​​darbdavė JAV, „Amazon“, yra daugelio įmonių, automatizuojančių darbą visoje šalyje, lyderė. Robotų diegimas rodo, kaip spartėja technologinė pažanga, keičia gamyklų grindis ir daro įtaką darbo rinkoms. Bendrovė pradėjo diegti pažangią robotiką savo sandėliuose po to, kai 2012 m. sumokėjo 775 mln. JAV dolerių, kad įsigytų „Kiva Systems“, kuri gamino robotus, nešiojančius produktų lentynas.

 

Iš pradžių robotai perkėlė didelius kiekius nesupakuotų prekių – tai fiziškai sunki užduotis žmogui. Laikui bėgant, mašinos pradėjo imtis dar sudėtingesnių užduočių, tokių, kaip pakavimas, produktų rūšiavimas ir sunkių daiktų kėlimas.

 

„Amazon“ automatizavimo pažanga demonstruojama jos 3 milijonų kvadratinių pėdų ploto gamykloje Šrivporte, Luizianos valstijoje. Ten daugiau, nei šešios dešimtys, robotinių rankų rūšiuoja, sukrauna ir sujungia milijonus prekių. Robotai taip pat kelia pakuočių vežimėlius, kad juos būtų galima pakrauti į sunkvežimius, padeda pakuoti klientų popierinius maišelius užsakymams ir transportuoja produktus, kad jie būtų tinkamoje vietoje pakavimui.

 

Robotai atlieka keletą užduočių, dirbdami kartu su žmonėmis. Robotinė sistema, kuri padeda rūšiuoti atsargas, perkelia produktus darbuotojui, kuris tada surenka, užsakymą atitinkančias, prekes. Kitas, prižiūrimas žmogaus, griebiasi sunkiai paimamų prekių lentynose.

 

Produktai objekte juda 25 % greičiau, nei kituose objektuose.

 

„Amazon“ apmokė daugiau, nei 700 000 darbuotojų visame pasaulyje. „Pasaulis ieško geriau apmokamų darbų, kurie gali apimti darbą su robotika“, – teigė bendrovė.

 

„Kuriamos visiškai naujos darbo vietos“, pavyzdžiui, robotų technikų, – sakė Yesh Dattatreya, vyresnysis taikomosios mokslo darbuotojas iš „Amazon Robotics“.” [1]

 

Apibendrinant galima teigti, kad spartus „Amazon“ robotikos diegimas keičia jos sandėlių veiklą, didina efektyvumą ir kelia klausimų dėl žmonių užimtumo įmonėje ateities. Nors „Amazon“ automatizavimą pateikia, kaip būdą pagerinti darbo vietos saugą ir sukurti naujas, aukštesnės kvalifikacijos, darbo vietas, darbo vietų praradimo potencialas išlieka rimtu rūpesčiu. Mr. Bezos vestuvių vaizdai, ypač nuotakos krūtų dydis, padeda užsimiršti.

 

1. Amazon Nears Robotics Milestone --- E-commerce giant will soon have as many robots as staff in warehouses. Herrera, Sebastian.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 01 July 2025: B1.

Say Goodby to Your Job: For Mr. Bezos to Spend Billions on Weddings, Amazon Nears Robotics Milestone --- E-commerce giant will soon have as many robots as staff in warehouses

 

“The automation of Amazon.com facilities is approaching a new milestone: There will soon be as many robots as humans.

 

The e-commerce giant, which has spent years automating tasks previously done by humans in its facilities, has deployed more than one million robots in those workplaces, Amazon said. That is the most it has ever had and near the count of human workers at the facilities.

 

Company warehouses buzz with metallic arms plucking items from shelves and wheeled droids that motor around the floors ferrying the goods for packaging. In other corners, automated systems help sort the items, which other robots assist in packaging for shipment.

 

One of Amazon's newer robots, called Vulcan, has a sense of touch that enables it to pick items from numerous shelves.

 

Amazon has taken recent steps to connect its robots to its order-fulfillment processes, so the machines can work in tandem with each other and with humans.

 

"They're one step closer to that realization of the full integration of robotics," said Rueben Scriven, research manager at Interact Analysis, a robotics consulting firm.

 

Now some 75% of Amazon's global deliveries are assisted in some way by robotics, the company said. The growing automation has helped Amazon improve productivity, while easing pressure on the company to solve problems such as heavy staff turnover at its fulfillment centers.

 

For some Amazon workers, the increasing automation has meant replacing menial, repetitive work lifting, pulling and sorting with more-skilled assignments managing the machines.

 

"I thought I was going to be doing heavy lifting, I thought I was going to be walking like crazy," said Neisha Cruz, who spent five years picking items at an Amazon warehouse in Windsor, Conn., before she was trained to oversee robotic systems.

 

Today she sits in front of a computer screen in a Tempe, Ariz., office making sure mobile robots inside Amazon facilities across the U.S. are working properly. She earns about 2 1/2 times as much pay as she did when she started at Amazon.

 

Robots also are supplanting some employees, helping the company to slow hiring. Amazon employs about 1.56 million people overall, with the majority working in warehouses.

 

The average number of employees Amazon had per facility last year, roughly 670, was the lowest recorded in the past 16 years, according to a Wall Street Journal analysis, which compared the company's reported workforce with estimates of its facility count.

 

The number of packages that Amazon ships itself per employee each year also has steadily increased since at least 2015 to about 3,870 from about 175, the analysis found, an indication of the company's productivity gains.

 

Some of Amazon's newer facilities, such as those built for same-day delivery, have "smaller employee footprints and help us deliver with greater speed," a company spokesman said.

 

Amazon also is rolling out artificial intelligence in its warehouses, Chief Executive Andy Jassy said recently, "to improve inventory placement, demand forecasting, and the efficiency of our robots." Amazon said it will cut the size of its total workforce in the next several years.

 

The second-largest private employer in the U.S., Amazon is a bellwether for a range of businesses automating work around the country. Its rollout of robots shows how technological advances are accelerating, transforming factory floors and rippling through labor markets. The company began introducing advanced robotics to its warehouses after it paid $775 million in 2012 to buy Kiva Systems, which made robots that ferried shelves of products around.

 

Early on, robots moved large amounts of unpackaged items, a physically difficult task for a human to do. Over time, the machines began taking on even more challenging assignments, such as packaging, sorting products and lifting heavy items.

 

Amazon's automation advances are on display at its 3-million-square-foot facility in Shreveport, La. There, more than six dozen robotic arms sort, stack and consolidate millions of items. Robots also zip carts of packages for loading onto trucks, help package customer paper bags for orders and transport products to be in position for packaging.

 

Robots perform several tasks working with humans. The robotic system that helps sort inventory moves products to an employee, who then picks the items that fill an order. Another reaches for hard-to-grab items inside shelves, with the supervision of a human worker.

 

Products move 25% faster through the facility than at other sites.

 

Amazon has trained more than 700,000 workers across the world for higher-paying jobs that can include working with robotics, the company said.

 

"You have completely new jobs being created," such as robot technicians, said Yesh Dattatreya, senior applied scientist at Amazon Robotics.” [1]

 

In summary, Amazon's rapid adoption of robotics is transforming its warehouse operations, increasing efficiency and raising questions about the future of human employment within the company. While Amazon presents automation as a way to improve workplace safety and create new, higher-skilled positions, the potential for job displacement remains a significant concern. 

 

1. Amazon Nears Robotics Milestone --- E-commerce giant will soon have as many robots as staff in warehouses. Herrera, Sebastian.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 01 July 2025: B1. 

Kaip šiomis dienomis veikia dirbtinis intelektas: kaip sekti dirbtinio intelekto nepasotinamą energijos poreikį --- Mūsų apžvalgininkas bando sekti jūsų dirbtinio intelekto užduoties kelionę nuo nešiojamojo kompiuterio iki GPU klasterio ir įvertinti jos poveikį.

 

„Štai jos. Auksinės dėžės, garsesnės, nei mažylis per raudoną akį, karštesnės, nei laužas karščio bangoje, brangesnės, nei privati ​​Karibų jūros sala.

 

Taip, tikri, veikiantys „Nvidia“ GPU.

 

Man buvo griežtai įsakyta „žiūrėti, neliesti“ – tarsi laižyčiau metalinį tinklelio korpusą. Tiesiog stovėdama ten girdėjau ir jaučiau, kaip eikvojama elektra.

 

Visi esame girdėję apie nepasotinamą dirbtinio intelekto energijos poreikį. Remiantis Energetikos departamento ir Lawrence'o Berkeley nacionalinės laboratorijos ataskaita, iki 2028 m. tokie duomenų centrai, kaip šis, kurį aplankiau Ašberne, Virdžinijoje, galėtų suvartoti iki 12 % visos JAV elektros energijos.

 

Ir taip, problema esame mes, tai mes. Kiekvieną kartą, kai prašome dirbtinio intelekto parašyti el. laišką, nupiešti anime stiliaus George'ą Washingtoną ar sukurti vaizdo įrašą, kuriame katė atlieka salto atgal, sukeliame dar vieną riaumojimą tose didžiulėse GPU salėse.

 

Norėjau sužinoti, kiek energijos iš tikrųjų sunaudoja mano dirbtinio intelekto užduotys? Ar tai atitinka telefono įkrovimą? Nešiojamą kompiuterį? Kepant kepsnį ant elektrinės grotelės? Maitinant mano namus?

 

Atlikus tyrimą, apsilankius duomenų centre, užklausius beveik visas didžiausias dirbtinio intelekto įmones ir, taip, užkūrus tą grotelę, gavau keletą atsakymų. Bet nepakankamai. Technologijų įmonės turi mums papasakoti daugiau apie energiją, kurią jos naudoja mūsų labui.

 

Procesas

 

Pradėkime nuo neseniai pateikto, populiaraus pavyzdžio: „vaizdo įrašas, kuriame katė šoka nuo olimpinės tramplino lentos“. Vos paspaudus „Enter“, ši užklausa nukreipiama į didžiulį duomenų centrą.

 

Gavęs užklausą, pradedama išvadų generavimo funkcija, kur iš anksto apmokyti dirbtinio intelekto modeliai interpretuoja ir atsako į jūsų užklausą. Daugeliu atvejų daugybė galingų „Nvidia“ grafikos procesorių pradeda dirbti, paversdami jūsų keistą idėją dar keistesne realybe. Išvadoms taip pat pradedami naudoti konkuruojančių įmonių, tokių, kaip „Amazon“, „Google“ ar „Groq“, lustai. Pats modelio mokymas nutinka anksčiau, naudojant „Nvidia“ lustus.

 

Įrenginys, kuriame mačiau tą „SuperPod“ iš „Nvidia H100“ GPU, buvo valdomas „Equinix“, vieno didžiausių pasaulyje duomenų centrų, teikiančių debesijos infrastruktūrą – o dabar ir dirbtinį intelektą, operatorių.

 

Chrisas Kimmas, „Equinix“ klientų sėkmės vyresnysis viceprezidentas, teigė, kad nors dirbtinio intelekto mokymai gali vykti beveik bet kur, išvadas geriausia daryti geografiškai arčiau vartotojų, kad būtų užtikrintas geriausias greitis ir efektyvumas.

 

Energijos sąnaudos

 

Būtų daug lengviau apskaičiuoti, kiek energijos sunaudoja jūsų individualūs dirbtinio intelekto raginimai, jei pagrindinės dirbtinio intelekto bendrovės iš tikrųjų pasidalytų šia prakeikta informacija. „Google“, „Microsoft“ ir „Meta“ atsisakė. „Google“ ir „Meta“ nukreipė mane į savo tvarumo ataskaitas.

 

„OpenAI“ pasidalijo kažkuo. Generalinis direktorius Samas Altmanas teigė, kad vidutinė „ChatGPT“ užklausa sunaudoja apie 0,34 vatvalandės energijos. „OpenAI“ neatskleidė informacijos apie teksto, vaizdų ar vaizdo įrašų energijos suvartojimą.

 

Tyrėjai įsikišo, kad užpildytų šią spragą. Sasha Luccioni, atvirojo kodo dirbtinio intelekto platformos „Hugging Face“ dirbtinio intelekto ir klimato vadovė, atliko bandymus, kad įvertintų reikalingą energiją, kad kurti skirtingų tipų turinį. Ji taip pat tvarko dirbtinio intelekto energijos balų lyderių lentelę. Kadangi geriausi dirbtinio intelekto kūrėjai naudoja savo patentuotus modelius, ji remiasi atvirojo kodo alternatyvomis.

 

Turiniui generuoti reikalinga energija labai skiriasi priklausomai nuo modelio ir GPU sąrankos. Palyginkite Luccioni išvadas su tipiško išmaniojo telefono įkrovimu, kuris sunaudoja apie 10 vatvalandžių energijos:

 

-- Tekstas: Lengvas, vieno GPU „Llama“ modelis iš „Meta“ sunaudojo apie 0,17 vatvalandžių, o didesnis „Llama“ modelis, veikiantis keliuose GPU, sunaudojo 1,7 vatvalandžių.

 

-- Vaizdai: Vieno 1024 x 1024 vaizdo generavimas su vienu GPU taip pat sunaudojo 1,7 vatvalandžių.

 

-- Vaizdo įrašas: Tai yra intensyviausias procesas. Net kuriant 6 sekundžių trukmės standartinės raiškos vaizdo įrašus, sunaudota nuo 20 iki 110 vatvalandžių.

 

Norėjau geriau suprasti, kiek daug energijos reikia – tiesiogine prasme. Taigi, pasiėmiau elektrinę kepsninę iš „Home Depot“, energijos matuoklį ir savo vaizdo įrašų prodiuserį Davidą. Salė. Maždaug po 10 minučių ir 220 vatvalandžių turėjome ploną, vidutinio dydžio kepsnį.

 

 

Išvertus: Energijos, kurios prireikė tinkamai vakarienei paruošti, buvo maždaug tiek pat, kiek sugeneruoti du dirbtinio intelekto vaizdo įrašus, tik aukščiausiu galingumu.

 

 

Ar prisimenate trumpą dirbtinio intelekto filmą, kurį prieš kelias savaites sukūriau, naudodama „Google Veo“ ir „Runway“? Savo filmui sugeneravome apie tūkstantį 8 sekundžių trukmės, 720p raiškos klipų. Remiantis šiais skaičiavimais, galėjome sunaudoti maždaug 110 000 vatvalandžių. Tai beveik 500 kepsnių!

 

 

Tačiau, kaip minėjau, Luccioni neturi komercinių dirbtinio intelekto įrankių energijos suvartojimo duomenų, o jos skaičiai nėra visiškai vienodi: viena vertus, mūsų vaizdo įrašas buvo aukštesnės kokybės, nei 6 sekundžių trukmės, 480p raiškos klipai Luccioni tyrime. Kita vertus, ekspertai teigia, kad populiarūs vaizdo įrašų modeliai, greičiausiai, yra optimizuoti didesniam efektyvumui.

 

 

„Kol neturėsime prieigos prie šių modelių“, – sakė Luccioni, – „viskas, ką galime padaryti, tai apytikslis įvertinimas.“

 

Jos bandymuose taip pat naudojami naujausios kartos „Nvidia“ „Hopper“ lustai. Pasak bendrovės tvarumo vadovo Josho Parkerio, naujausi „Blackwell Ultra“ lustai lėmė energijos vartojimo efektyvumo šuolį. „Mes sunaudojame 1/30 mažiau energijos tiems patiems išvadų apdorojimo krūviams, nei vos prieš metus“, – sakė Parkeris.

 

Nepaisant to, daugelis vis dar naudoja tuos senesnius lustus. Tas modulis, kurį mačiau „Equinix“ gamykloje? Vien „Nvidia“ aparatinė įranga kainavo daugiau, nei 9 mln. dolerių. Juk neišmesite jo į šiukšliadėžę, kai pasirodys nauji.

 

Ir čia aptariau tik elektrą. Šiems įkaitusiems GPU taip pat reikia daug vandens, kad išliktų vėsūs, bet tai jau visai kita istorija.

 

Poveikis

 

Duomenų centrų teikėjai ir technologijų įmonės, su kuriomis kalbėjau, sakė tą patį: šių GPU užpildytų pastatų paklausa nuolat didėja. Važiuodama pro Ašburną mačiau penkis didžiulius duomenų centrus, kylančius.

 

Bendrovės taip pat pabrėžė didėjantį modelių ir lustų efektyvumą bei savo pastangas pereiti prie švaresnių, labiau atsinaujinančių energijos šaltinių.

 

Nesvarbu, kokie efektyvūs dalykai tampa, vis daugiau mūsų naudoja dirbtinį intelektą. Visi galėtume nusipirkti efektyvesnius oro kondicionierius, bet jei planeta ir toliau kais, mes vis labiau suksime oro kondicionierius – ir sudeginsime daugiau energijos.

 

Luccioni tikisi, kad bent jau atsižvelgsime į energijos suvartojimą, kai naudosime šiuos įrankius, galbūt, du kartus pagalvosime prieš sukurdami keliolika kačių vaizdo įrašų. Ir įmonės turi pradėti dalytis tikrais skaičiais, kad galėtume priimti pagrįstus sprendimus.

 

Grįžtant prie Virdžinijos ir tų rėkiančių GPU. Pasirodo, jie nekūrė olimpinių kačių vaizdo įrašų. Jie priklausė „Bristol Myers Squibb“ – ir jie ieškojo naujų ligų gydymo būdų.

 

Ne visi dirbtinio intelekto raginimai yra tai, ką pavadintumėte energijos švaistymu.“ [1]

 

Kad pagamintų robotus, kurie valdytų pasaulio (Kinijos) gamyklą, kinams reikės rusų pagalbos su energija, švaria – iš didžiulių Rusijos atvirų erdvių ar ne tokia švaria – iš požeminių šaltinių tose erdvėse. Amerikiečiai turi savo atviras erdves ir kitus energijos šaltinius. Ką darys Vakarų europiečiai? Vėl imsitės ožkų? Jų energija, švari ar ne tokia švari, yra per brangi, kad galėtų konkuruoti pasaulinėje rinkoje.

 

Supratimas apie Kinijos ir Rusijos energetikos bendradarbiavimą gamyklų automatizavimo srityje yra gerai pagrįstas. Kinija savo pramonės bazei aprūpinti ir gamybai automatizuoti naudoja įvairius energijos šaltinius, įskaitant branduolinį bendradarbiavimą su Rusija.

 

Kalbant apie Vakarų Europos šalis, jos aktyviai dalyvauja reikšmingame perėjime prie švarios ir atsinaujinančios energijos, kurį skatina tokia politika, kaip Europos žaliasis kursas. Jų strategijos energijos poreikiams tenkinti apima:

 

Atsinaujinančiųjų energijos šaltinių didinimas: ES agresyviai didina atsinaujinančiųjų energijos šaltinių naudojimą, siekdama ambicingų tikslų iki 2030 m. pasiekti 42,5 % atsinaujinančiųjų energijos šaltinių dalį energijos suvartojime ir siekdama 45 %. Tai apima dideles investicijas į saulės ir vėjo energiją. Pavyzdžiui, daugiau, nei 50 %, Europos energijos dabar gaunama iš atsinaujinančių išteklių.

 

Dujų šaltinių įvairinimas: Reaguodama į Rusijos dujų tiekimo sutrikimus dėl ES “politikos”, Europa padidino suskystintų gamtinių dujų (SGD) importą, daugiausia iš Jungtinių Valstijų ir Norvegijos, ir investavo į infrastruktūrą, pavyzdžiui, SGD terminalus.

 

Investicijos į energijos vartojimo efektyvumą ir inovacijas: Energetikos krizė paskatino investicijas į energijos gamybos ir energijos taupymo projektus, o įmonės siekia sumažinti savo priklausomybę nuo tradicinių energijos šaltinių. Politikos iniciatyvomis taip pat siekiama sudaryti sąlygas investicijoms į švarią energiją. Žaliosios energijos šaltiniai yra nepastovūs, todėl jų naudojimas yra toks brangus.

 

Iššūkių sprendimas: Vakarų Europa susiduria su tokiais iššūkiais, kaip politiniai nesutarimai dėl perėjimo tempo, nuolatinė priklausomybė nuo anglies kai kuriose srityse ir iššūkiai, susiję su pertraukiamų atsinaujinančių energijos šaltinių integravimu į tinklą. Pagrindinis iššūkis yra šios energijos kaina, dėl kurios nenormalaus dydžio vyksta Vakarų Europos deindustrializacija (uždaromos gamyklos).

 

Apibendrinant galima teigti, kad net ir tada, kai Vakarų Europos šalys deda viltis į perėjimą prie žaliosios energijos, o ne grįžimą prie ožkų, joms neįmanoma užsitikrinti savo energetikos ateities ir išlaikyti konkurencingumą besikeičiančios pasaulinės energetikos dinamikos akivaizdoje.

 

1. Tracing AI's Insatiable Appetite for Energy --- Our columnist attempts to track your AI prompt's journey from laptop to a GPU cluster -- and access its impact. Stern, Joanna.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 01 July 2025: A10. 

How AI Is Done These Days: Tracing AI's Insatiable Appetite for Energy --- Our columnist attempts to track your AI prompt's journey from laptop to a GPU cluster -- and access its impact

“There they were. Golden boxes, louder than a toddler on a red-eye, hotter than a campfire in a heat wave, pricier than a private Caribbean island.

 

Yes, real, working Nvidia GPUs.

 

I was under strict "look, don't touch" orders -- as if I'd, what, lick the mesh metal enclosure. Just standing there, I could hear and feel the electricity being devoured.

 

We've all heard about AI's insatiable energy appetite. By 2028, data centers like this one I visited in Ashburn, Va., could consume up to 12% of all U.S. electricity, according to a report from the Energy Department and Lawrence Berkeley National Lab.

 

And yes, we're the problem, it's us. Every time we ask AI to write an email, draw an anime-style George Washington or generate a video of a cat doing a back flip, we're triggering another roar in those massive halls of GPUs.

 

What I wanted to know was, how much power do my AI tasks actually use? The equivalent of charging a phone? A laptop? Cooking a steak on an electric grill? Powering my house?

 

After digging into the research, visiting a data center, bugging just about every major AI company and, yes, firing up that grill, I got some answers. But not enough. Tech companies need to tell us more about the energy they're using on our behalf.

 

The process

 

Let's start with a recent, popular example: "a video of a cat diving off an Olympic diving board." The moment you hit enter, that prompt gets routed to a massive data center.

 

When it arrives, it kicks off inference, where pretrained AI models interpret and respond to your request. In most cases, rows of powerful Nvidia graphics processing units get to work turning your weird idea into a weirder reality. Rival chips from companies like Amazon, Google or Groq are also starting to be used for inference. The model training itself happens earlier, with Nvidia chips.

 

The facility where I saw that "SuperPod" of Nvidia H100 GPUs was run by Equinix, one of the world's largest operators of data centers that provide cloud infrastructure -- and now, AI.

 

Chris Kimm, Equinix senior vice president of customer success, said that while AI training can happen just about anywhere, inference is best done geographically closer to users to deliver the best speed and efficiency.

 

The energy

 

Figuring out how much energy your individual AI prompts use would be a lot easier if the major AI companies actually shared the darn info. Google, Microsoft and Meta declined. Google and Meta pointed me to their sustainability reports.

 

OpenAI shared something. Chief Executive Sam Altman said that the average ChatGPT query uses about 0.34 watt-hours of energy. OpenAI wouldn't break out details on text, image or video energy usage.

 

Researchers have stepped in to fill the gap. Sasha Luccioni, the AI and climate lead at open-source AI platform Hugging Face, has run tests to estimate the energy required to generate different types of content. She also maintains an AI Energy Score leaderboard. Since the top AI players use their own proprietary models, she relies on open-source alternatives.

 

The energy required to generate content varies widely depending on the model and GPU setup. Compare Luccioni's findings with charging a typical smartphone, which uses around 10 watt-hours of energy:

 

-- Text: A lightweight, single-GPU Llama model from Meta used about 0.17 watt-hours, while a larger Llama model running across multiple GPUs used 1.7 watt-hours.

 

-- Images: Generating a single 1024 x 1024 image with one GPU also used 1.7 watt-hours.

 

-- Video: This is the most intensive. Even making 6-second, standard-definition videos used anywhere between 20 and 110 watt-hours.

 

I wanted to better understand the stakes -- literally. So I grabbed an electric grill from Home Depot, a power meter and my video producer, David Hall. About 10 minutes and 220 watt-hours later, we had a thin, medium-well steak.

 

Translation: The energy it took to cook a decent dinner was about the same as generating two AI videos, at the high end.

 

Remember the short AI film I made using Google Veo and Runway a few weeks ago? We generated about a thousand 8-second, 720p clips for our film. Going by these estimates, we might have used roughly 110,000 watt-hours. That's nearly 500 steaks!

 

But, as I said, Luccioni doesn't have the power-consumption data for the commercial AI tools, and her numbers aren't a perfect match: On the one hand, our video was higher quality than the 6-second, 480p clips in Luccioni's research. On the other hand, the popular video models are likely optimized for greater efficiency, experts say.

 

"Until we get access to these models," Luccioni said, "all we can do is estimate."

 

Her tests also use Nvidia's last-generation Hopper chips. Nvidia has seen a jump in energy efficiency with its latest Blackwell Ultra chips, according to Josh Parker, the company's head of sustainability. "We're using 1/30th of the energy for the same inference workloads that we were just a year ago," Parker said.

 

That said, plenty are still using those older chips. The pod I saw at Equinix's facility? It cost over $9 million in just Nvidia hardware alone. You don't just toss that in the dumpster when new ones come out.

 

And I've only covered electricity. These hot GPUs also require a lot of water to stay cool, but that's a whole other story.

 

The impact

 

Data-center providers and tech companies I spoke to all said the same thing: Demand for these GPU-filled buildings keeps multiplying. Just driving through Ashburn, I saw five massive data centers going up.

 

The companies also stressed the improving efficiency of models and chips, and their efforts to shift to cleaner, more renewable energy sources.

 

No matter how efficient things get, more of us are using AI. We could all buy more efficient air conditioners, but if the planet keeps getting hotter, we're going to crank the AC more -- and burn more energy.

 

Luccioni hopes we at least consider energy use when we use these tools, maybe think twice about generating a dozen cat videos. And it's on the companies to start sharing real numbers, so that we can make informed choices.

 

Back to Virginia, and those screaming GPUs. Turns out, they weren't generating Olympic kitty videos. They were owned by Bristol Myers Squibb -- and they were searching for new cures to diseases.

 

Not all AI prompts are what you'd call a waste of energy.” [1]

 

To make robots to run the factory of the world (China), the Chinese will need help from Russians with energy, clean - from huge open spaces of Russia or not so clean - from underground sources in those spaces. The Americans have their own open spaces and other energy sources. What will Western Europeans do? Take up goats again? Their energy, clean or not somuch clean is too expensive to compete on world market.

The understanding regarding China and Russia's energy collaboration for factory automation is well-informed

. China relies on a combination of energy sources, including nuclear cooperation with Russia, to power its industrial base and automate production. 

As for Western European countries, they are actively engaged in a significant transition towards clean and renewable energy, driven by policies like the European Green Deal. Their strategies to address energy needs include: 

• Ramping up Renewable Energy Sources: The EU is aggressively increasing its use of renewable energy sources, with ambitious targets to reach a 42.5% share of renewables in energy consumption by 2030, and aiming for 45%. This includes significant investments in solar and wind power. For instance, more than 50% of Europe's power now comes from renewable resources.
• Diversifying Gas Sources: In response to disruptions in Russian gas supplies, Europe has increased imports of liquefied natural gas (LNG), primarily from the United States and Norway, and invested in infrastructure like LNG terminals.
• Investing in Energy Efficiency and Innovation: The energy crisis has spurred investments in energy generation and energy-saving projects, with firms seeking to reduce their dependence on traditional energy sources. Policy initiatives also aim to facilitate clean energy investments.
• Addressing Challenges: Western Europe faces challenges like political disagreements on the pace of the transition, the continued reliance on coal in some areas, and the challenges of integrating intermittent renewable energy sources into the grid. The main challenge is the cost of this energy.

To summarize, even when Western European countries are focusing their hopes on a green energy transition, rather than going back to goats, it is impossible for them to secure their energy future and to maintain competitiveness in the face of changing global energy dynamics. 

 

1. Tracing AI's Insatiable Appetite for Energy --- Our columnist attempts to track your AI prompt's journey from laptop to a GPU cluster -- and access its impact. Stern, Joanna.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 01 July 2025: A10.