Растущее энергопотребление ИИ вызывает опасения

Искусственный интеллект (ИИ) за последние годы добился значительных успехов, революционизировав взаимодействие человека и машины и позволив решать сложные задачи. Однако по мере расширения возможностей ИИ растет и его энергопотребление, что вызывает опасения по поводу его воздействия на окружающую среду и экономических последствий.

Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта

В мире искусственного интеллекта простые задачи, такие как включение выключателя света, превратились в сложные взаимодействия, требующие огромных ресурсов. Кейт Кроуфорд и Владан Йолер в своем анализе 2018 года подчеркнули сложную сетьtracресурсов, человеческого труда и алгоритмической обработки, задействованную даже в самых обыденных взаимодействиях с ИИ. Энергетические и вычислительные ресурсы, необходимые для взаимодействия с ИИ, за последние годы резко возросли, опередив темпы роста, предсказанные законом Мура.

Исследование 2021 года показало 300 000-кратное увеличение вычислительной мощности, используемой для обучения больших моделей глубокого обучения для обработки естественного языка и других приложений, всего за шесть лет, что превзошло темпы действия закона Мура. Энергопотребление, связанное с ИИ, особенно в центрах обработки данных, стало серьезной проблемой.

Резкий рост энергопотребления ИИ

Получить точные оценки потребления электроэнергии искусственным интеллектом сложно, что затрудняет определение полного масштаба проблемы. Однако недавние отчеты проливают свет на масштабы энергопотребления. Например, Google сообщила, что в 2021 году на ИИ приходилось от 10 до 15% от общего потребления электроэнергии, что эквивалентно примерно 2,3 тераватт-часам в год, что сопоставимо с потреблением электроэнергии городом размером с Атланту.

Более того, если бы система искусственного интеллекта, подобная ChatGPT, использовалась для каждого поиска в Google, потребление электроэнергии могло бы возрасти до ошеломляющих 29,2 тераватт-часов в год. Спрос на специализированные компьютерные чипы для ИИ, отдельные чипы которых сейчас измеряются в терафлопсах, а в серверных фермах ИИ их тысячи, также увеличивает потребление электроэнергии.

Компания Nvidia, ведущий производитель специализированных чипов для искусственного интеллекта, по прогнозам, к 2027 году будет ежегодно поставлять 1,5 миллиона серверов для ИИ. Однако работа этих серверов на полную мощность будет потреблять более 85 тераватт-часов электроэнергии в год, что превысит энергетические потребности многих небольших стран.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман выразил обеспокоенность по поводу растущей потребности ИИ в энергии и необходимости прорывов в производстве энергии, таких как термоядерный синтез или более экономичная солнечная энергия с возможностями хранения.

Экономические последствия энергопотребления ИИ

Значительное энергопотребление ИИ приводит к существенным затратам, что влияет на его широкую доступность. Хотя Сэм Альтман первоначально упомянул, что ChatGPT обходится «в несколько центов за чат», к февралю 2023 года вычислительные затраты только на ChatGPT составили 700 000 долларов в день.

Если экстраполировать эти данные на поисковые системы, такие как Google и Bing, которые ежедневно обслуживают сотни миллионов пользователей, становится очевидной финансовая нагрузка, связанная с предоставлением доступа к передовым моделям ИИ. Высокие затраты, связанные с использованием ИИ, служат препятствием для того, чтобы лучшие модели ИИ стали доступны широкой публике.

Проблемы в производстве аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта

Производство аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта сопряжено со своими трудностями, что приводит к его дефициту и высокой стоимости. Производство чипов начинается с очистки кремния до чрезвычайно высоких уровней чистоты, что является энергоемким процессом. Литографический процесс, имеющий решающее значение для формирования рисунка на чипе, потребовал разработки фотолитографии в экстремальном ультрафиолетовом диапазоне (EUV), сложной и дорогостоящей технологии, использующей свет с длиной волны 13,5 нанометров.

Для EUV-фотолитографии требуются специализированные компоненты, такие как мощные лазеры и сверхгладкие зеркала. Голландская компания ASML является единственным производителем установок для EUV-фотолитографии в производстве микросхем, и стоимость каждой из этих установок превышает 100 миллионов долларов.

Глобальная цепочка поставок и энергоемкость

Мировая полупроводниковая промышленность перенесла значительную часть своего производства в Азию, где часто используются передовые технологии. От добычи полезных ископаемых до переработки и производства микросхем, выпуск чипов в значительной степени зависит от энергоемкой промышленной инфраструктуры, включая транспортировку контейнерными судами и авиаперевозки.

Сложность и углеродный след, связанные с этой глобальной цепочкой поставок, остаются серьезными проблемами на пути перехода к более устойчивым практикам. Представление о том, что данные и полупроводники — это «новая нефть», является ошибочным, поскольку их ценность зависит от доступных и обильных энергетических ресурсов.

Хотя искусственный интеллект, работающий на основе данных и полупроводников, может повысить энергоэффективность, для эффективного использования избыточной энергии необходимы фундаментальные изменения в экономических принципах.

Корпорации, занимающиеся искусственным интеллектом, и монетизация данных

Крупнейшие корпорации, занимающиеся искусственным интеллектом, такие как Amazon со своими устройствами Echo, все больше полагаются на данные пользователей для покрытия расходов на оборудование и электроэнергию, а также для получения прибыли. Взаимодействие с ИИ, например, голосовые команды, генерирует ценные данные, превращая пользователей в потребителей, ресурсы и участников разработки ИИ.

Монетизация этих данных становится крайне важной для поддержания деятельности корпораций, работающих в сфере ИИ, что делает вопросы конфиденциальности данных и этики критически важными в экосистеме ИИ.

Будущее искусственного интеллекта и энергопотребления

По мере расширения промышленного комплекса искусственного интеллекта растут опасения по поводу его энергопотребления и использования ресурсов. Усилия генерального директора OpenAI Сэма Альтмана по привлечению финансирования для заводов по производству полупроводников подчеркивают спрос на передовое оборудование в секторе ИИ.

Будущее ИИ зависит от поиска устойчивых решений для удовлетворения его энергетических потребностей, а также от решения проблем, связанных с производством оборудования, цепочками поставок и конфиденциальностью данных. Поскольку ИИ продолжает трансформировать взаимодействие человека и машины, баланс между технологическим прогрессом и экологической ответственностью становится все более важным.