ИИ требует больше энергии, а это диктует необходимость новых решений в области устойчивого развития

Энергопотребление технологий искусственного интеллекта — одна из самых обсуждаемых тем в технологических кругах. Хотя оно потребляет энергию в масштабах потребностей целой страны, оно также имеет большой углеродный след.

ChatGPT от OpenAI, который является самым известным продуктом ИИ на данный момент, потребляет электричество, достаточное для питания 23 000 средних домов в США ежедневно, чтобы генерировать ответы на 195 миллионов запросов пользователей. Это похоже на питание небольшого города.

Обычно наши маленькие привычки нажимают на газ энергопотребления ИИ, наряду с развитием, происходящим в технологических гигантах и стартапах. Давайте посмотрим.

Мы часто не ощущаем энергопотребления ИИ

В эту цифровую эпоху почти все наши задачи так или иначе связаны с вычислительной мощностью. Большинство вещей, происходящих на виду, связаны с компьютером, встроенным где-то в другом месте. 

Например, когда мы платим на кассе в магазине и проводим картой, происходит длинная цепочка транзакций, которая происходит через большую сеть, которую мы не видим.

Когда мы проезжаем через платный участок дороги, система списывает с нас деньги, но мы этого не видим. То же самое происходит, когда мы навигируем по картам; хотя мы видим только свой телефон, где-то есть дата-центр, который хранит и обрабатывает данные, чтобы направлять нас на нашем устройстве.

Также читайте: Япония прогнозирует резкий рост потребности в энергии из-за ИИ и дата-центров

Все эти вычислительные транзакции, которые происходят, когда мы делаем что-либо онлайн или на устройстве, выполняются через процесс, называемый инференсом, который потребляет много энергии. Хотя такие компании, как OpenAI, Meta или Alphabet, не раскрывают свои фактические показатели энергопотребления, доктор Саша Луччони из Hugging Face намекнула на более высокие затраты, связанные с обучением и инференсом ИИ. Она написала в твите, упомянув обучение ИИ, что,

«Мы потратили 100 миллионов долларов на вычислительные мощности, чтобы просто придать вашему чат-боту „сексуальный“ голос!» 

Упоминая этот факт, она отметила,

«Каждый раз, когда вы ищете фотографии, вы тратите столько же энергии, сколько весь ваш городской квартал!» Саша Луччони.

Чтобы вы имели представление о том, сколько ресурсов эти энергоемкие системы ИИ забирают из электросети. Луччони давно исследует сферу ИИ, и она утверждает, что переход от негенеративных подходов к генеративному ИИ может увеличить потребление энергии для выполнения той же задачи в 40 раз.

Какие показатели энергопотребления мы рассматриваем?

По мере роста внедрения ИИ ожидается, что энергопотребление центров обработки данных почти удвоится к 2026 году в мировом масштабе, превысив отметку в 1000 тераватт-часов. 

В январе Международное энергетическое агентство (МЭА) опубликовало прогноз мирового энергопотребления на ближайшие два года. Новым в этом отчете стало то, что впервые были включены прогнозы по объему электроэнергии, потребляемой центрами обработки данных, криптовалютами и искусственным интеллектом.

«Общее потребление электроэнергии центрами обработки данных может превысить 1000 ТВт·ч в 2026 году. Этот спрос примерно эквивалентен потреблению электроэнергии в Японии». Источник: МЭА.

Смотря на эти цифры, непонятно, как мы сможем достичь устойчивого энергетического будущего при растущем внедрении технологий во всех секторах. В настоящее время потребление ИИ составляет значительную долю рабочих нагрузок в центрах обработки данных, от небольших серверов для вывода моделей на периферии до крупных кластеров для обучения ИИ.

Выбросы углекислого газа растут

Чтобы упростить данные, упомянутые выше: потребление энергии будет иметь углеродный след, эквивалентный выбросам 80 миллионов автомобилей на бензине. Многие дополнительные факторы также быстро накапливаются.

Возьмем, к примеру, графический процессор (GPU). Он нагревается сильнее и выделяет больше тепла при интенсивном использовании. Представьте себе центр обработки данных с тысячами таких устройств, работающих в стеллажах, и количество выделяемого ими тепла. Для их охлаждения применяются различные подходы. Чаще всего используется водяное охлаждение, что, безусловно, увеличивает потребление воды и энергии для циркуляции этой воды.

«Обучение и очень плотные рабочие нагрузки требуют более эффективной среды. Если этого не произойдет, мы создадим такую огромную нагрузку на энергосети не только в Европе, но и по всей планете, что приведет к серьезным проблемам в ближайшие пять-десять лет». Доминик Уорд, генеральный директор Verne Global.

По мере увеличения числа центров обработки данных и расширения существующих для адаптации к возможностям ИИ будет производиться больше тепла, что повлияет на экосистему нашей планеты. Еще одна проблема заключается в том, что центры обработки данных теперь расширяют свою деятельность по всему миру в местах, где уголь и природный газ являются основными источниками генерации энергии.

Также читайте: Уолл-стрит ищет игроков в сфере ИИ помимо Nvidia и производителей полупроводников

Из-за определенных ограничений солнечной и ветровой энергии гораздо проще использовать эти традиционные источники, и компании бросаются к ним в погоне за «цифровым золотом» в сфере ИИ. Эксперты оценивают, что к следующему году миллиарды устройств, подключенных к интернету, будут производить 3,5% от общего объема выбросов углекислого газа. Таким образом, и мы, пользователи, должны задуматься: действительно ли нам нужно общаться с нашими стиральными машинами и получать ответы, сгенерированные ИИ?

Технологические гиганты несут гораздо большую ответственность, но каждый должен сыграть свою роль.

Материал Cryptopolitan от Амира Шейха