Растущее энергопотребление искусственного интеллекта: потенциальная проблема будущего

Искусственный интеллект (ИИ) захватил мир, революционизируя отрасли и улучшая то, как мы живем и работаем. Однако недавнее исследование, опубликованное в журнале Joule, выделяет растущую проблему — тревожный рост потребления электроэнергии, обусловленный системами ИИ. По мере того как мы углубляемся в сферы ИИ, существует вероятность того, что энергетические потребности достигнут ошеломляющих уровней, последствия которых могут сравниться с потреблением небольших стран.

ИИ и потребление энергии: тревожная тенденция

В исследовании подчеркивается, что ИИ, особенно технологии генеративного ИИ, сильно зависит от мощных серверов, и его возросшее использование может привести к скачку спроса на энергию. Хотя в 2021 году на ИИ приходилось всего 10–15% общего потребления электроэнергии Google, прогнозируется, что по мере расширения технологий ИИ энергопотребление Google вскоре может сравняться с потреблением небольшой страны. Сценарий наихудшего случая предполагает, что только ИИ Google может потреблять столько же электроэнергии, сколько такая страна, как Ирландия, что является значительным увеличением по сравнению с его историческим энергопотреблением, связанным с ИИ.

Смягчение энергетической проблемы

Авторы исследования, однако, подчеркивают, что экстремальный сценарий потребления ИИ столько же энергии, сколько небольшой страной, предполагает полномасштабное внедрение ИИ с использованием текущего оборудования и программного обеспечения, что вряд ли произойдет быстро. Многие эксперты считают, что проблема энергопотребления ИИ аналогична ранним дням майнинга биткоина, и требуются инновационные решения.

Кристофер Александер, главный аналитик Pioneer Development Group, отмечает, что, хотя потребление энергии нельзя значительно снизить, его можно смягчить. Он предлагает изучить альтернативные источники энергии, такие как природный газ при бурении нефти, который сжигается, а также биогаз со свалок. Это перекликается с историческим развитием керосина из отходов, превращая потенциальные загрязнители в ценные энергетические ресурсы.

Знакомый паттерн: Рост и эффективность

Фил Сигель, основатель Центра передовой готовности и моделирования угроз (CAPTRS), отмечает, что проблемы с потреблением энергии сопровождают рост любой технологии. Будь то многопользовательские игры, социальные сети или криптовалюта, ранние этапы часто характеризуются неэффективностью, поскольку чипы и алгоритмы не оптимизированы. Однако по мере масштабирования этих технологий улучшения становятся неизбежными.

Сигель считает, что по мере созревания технологий ИИ чипы станут более эффективными, алгоритмы улучшатся, и появятся творческие решения. Это, в свою очередь, приведет к значительному снижению энергопотребления, развеивая панику вокруг его чрезмерного использования.

Баланс между оптимизмом и пессимизмом

Хотя сценарии, представленные в исследовании, экстремальны и, возможно, маловероятны, они выполняют жизненно важную функцию — достижение баланса между чрезмерно оптимистичными и чрезмерно пессимистичными ожиданиями будущего. Крайне важно не недооценивать потенциальные проблемы энергопотребления ИИ, одновременно избегая излишнего пессимизма.

В исследовании справедливо утверждается, что может быть излишне оптимистично полагать, что улучшения в эффективности оборудования и программного обеспечения полностью компенсируют долгосрочные изменения в потреблении электроэнергии, связанном с ИИ. На самом деле, эти достижения могут вызвать эффект отскока, при котором повышенная эффективность приводит к более высокому спросу на ИИ, в конечном итоге увеличивая использование ресурсов.

Энтузиазм по поводу ИИ, который мы наблюдали в 2022 и 2023 годах, вполне может быть частью этого эффекта отскока, и этот энтузиазм заставляет цепочку поставок серверов ИИ вносить более существенный вклад в потребление электроэнергии глобальными центрами обработки данных в ближайшие годы.

Решение проблемы энергопотребления ИИ

По мере того как технологии ИИ продолжают развиваться и интегрироваться в различные аспекты нашей жизни, нет никаких сомнений в том, что их энергопотребление станет насущной проблемой. Однако, как показала история, технологические достижения находят способ устранять неэффективность и делать потребление энергии более устойчивым.

В ближайшие годы будет важно, чтобы технологическая отрасль и политики работали вместе над поиском инновационных решений энергетической проблемы, posed ИИ. Это может включать инвестиции в альтернативные источники энергии, оптимизацию оборудования и программного обеспечения, а также внедрение энергоэффективных моделей ИИ. Хотя путь впереди может быть сложным, есть основания полагать, что, как и в случае с прошлыми технологиями, мы найдем способ использовать потенциал ИИ, минимизируя его воздействие на окружающую среду.