Растущее энергопотребление ИИ вызывает обеспокоенность

Искусственный интеллект (ИИ) за последние годы сделал значительные шаги, революционизировав взаимодействие человека и машины и enabling выполнение сложных задач. Однако по мере расширения возможностей ИИ растет и его энергопотребление, вызывая опасения по поводу его воздействия на окружающую среду и экономических последствий.

Быстрое расширение технологий ИИ

В мире ИИ простые задачи, такие как включение светового выключателя, превратились в сложные взаимодействия с огромными ресурсными последствиями. Кейт Кроуфорд и Владан Йолер в своем анализе 2018 года выделили сложную сеть извлечения ресурсов, человеческого труда и алгоритмической обработки, вовлеченных даже в рутинные взаимодействия с ИИ. Энергия и вычислительные ресурсы, необходимые для взаимодействия с ИИ, выросли за эти годы, 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 превысило темпы закона Мура. Энергопотребление, связанное с ИИ, особенно в центрах обработки данных, стало серьезной проблемой.

Резкий рост энергопотребления ИИ

Точные оценки потребления электроэнергии ИИ получить сложно, что затрудняет оценку масштабов проблемы. Однако недавние отчеты проливают свет на масштаб потребления энергии. Например, Google сообщил, что в 2021 году ИИ составлял от 10 до 15% от общего потребления электроэнергии компании, что эквивалентно примерно 2,3 тераватт-часам в год, сопоставимо с городом размером с Атланту.

Более того, если бы система ИИ, такая как ChatGPT, использовалась для каждого поиска в Google, потребление электроэнергии могло бы вырасти до ошеломляющих 29,2 тераватт-часов в год. Спрос на специализированные компьютерные чипы для ИИ, где отдельные чипы теперь измеряются в терафлопсах, а в фермах серверов ИИ их тысячи, добавляет к потреблению электроэнергии.

Nvidia, ведущий производитель специализированных чипов для ИИ, по прогнозам, будет отгружать 1,5 миллиона единиц серверов ИИ ежегодно к 2027 году. Однако работа этих серверов на полную мощность потребовала бы более 85 тераватт-часов электроэнергии ежегодно, что превышает энергетические потребности многих небольших стран.

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

Экономическое влияние энергопотребления ИИ

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

Если экстраполировать это на поисковые системы, такие как Google и Bing, которые обслуживают сотни миллионов пользователей ежедневно, становится очевидным финансовое бремя обеспечения доступа к продвинутым моделям ИИ. Высокие затраты, связанные с использованием ИИ, служат барьером для предоставления лучших моделей ИИ широкой публике.

Проблемы в производстве аппаратного обеспечения ИИ

Производство аппаратного обеспечения для вычислений ИИ представляет собой свой набор проблем, способствующих его дефициту и высоким затратам. Производство чипов начинается с очистки кремния до экстремальных уровней чистоты, что энергоемко. Процесс литографии, жизненно важный для формирования чипов, потребовал разработки экстремальной ультрафиолетовой (EUV) фотолитографии — сложной и дорогой технологии, использующей свет с длиной волны 13,5 нанометра.

EUV-фотолитография требует специализированных компонентов, таких как лазеры высокой мощности и супергладкие зеркала. Нидерландская компания ASML является единственным производителем машин EUV-фотолитографии для производства чипов, и эти машины стоят более 100 миллионов долларов каждая.

Глобальная цепочка поставок и энергоемкость

Глобальная полупроводниковая индустрия перенесла большую часть производства в Азию, где часто используются передовые технологии. От добычи до переработки и производства, производство чипов сильно зависит от энергоемкой промышленной инфраструктуры, включая транспортировку контейнеровозами и авиакомпаниями.

Сложность и углеродный след, связанные с этой глобальной цепочкой поставок, остаются значительными проблемами при переходе к более устойчивым практикам. Идея о том, что данные и полупроводники — это «новое нефть», вводит в заблуждение, поскольку они зависят от доступной и обильной энергии, чтобы быть ценными.

Хотя ИИ, питаемый данными и полупроводниками, может повысить энергоэффективность, для эффективного использования избыточной энергии требуется фундаментальный сдвиг в экономических принципах.

Корпорации ИИ и монетизация данных

Крупные корпорации ИИ, такие как Amazon с его устройствами Echo, все больше зависят от данных пользователей, чтобы покрыть затраты на оборудование и энергию и генерировать прибыль. Взаимодействия с ИИ, такие как голосовые команды, генерируют ценные точки данных, превращая пользователей в потребителей, ресурсы и участников разработки ИИ.

Монетизация этих данных становится необходимой для корпораций ИИ, чтобы поддерживать свою деятельность, делая конфиденциальность данных и этику критическими проблемами в экосистеме ИИ.

Будущее ИИ и энергопотребление

По мере того как ИИ-индустриальный комплекс продолжает расширяться, растут опасения по поводу его энергопотребления и использования ресурсов. Усилия генерального директора OpenAI Сэма Альтмана по привлечению финансирования для строительства заводов по производству полупроводников подчеркивают спрос на передовое оборудование в секторе ИИ.

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