Искусственный интеллект (ИИ) вскоре может стать одним из крупнейших потребителей энергии в мире, обогнав даже майнинг биткоинов. Новый анализ, проведенный Алекса де Врисом-Гао, исследователем из Амстердамского свободного университета, предупреждает, что к концу 2025 года технологии ИИ могут потреблять почти половину всей энергии, используемой мировыми центрами обработки данных.
Энергетические реалии ИИ
Согласно исследованию, опубликованному в журнале «Yule», на сегодняшний день ИИ уже поглощает почти 20% всей энергии центров обработки данных. Точные данные о потреблении энергии сложно получить из-за недостатка прозрачности со стороны технологических компаний. Однако исследователи основывают свои оценки на анализе производства специализированных чипов для ИИ. Несмотря на улучшение энергоэффективности, общее потребление энергии продолжает расти из-за увеличения размеров и сложности моделей ИИ.
Алекс де Врис-Гао, который ранее занимался исследованием энергопотребления в сфере майнинга криптовалют, замечает, что между майнингом биткоинов и распространением ИИ существует много общего. Обе отрасли следуют принципу «чем больше, тем лучше», что приводит к стремительному увеличению числа новых центров обработки данных. Например, в США уже сейчас планируется строительство новых газовых электростанций и ядерных реакторов, которые будут использовать технологии ИИ для оптимизации их работы.
Прогнозы и масштабы потребления
По оценкам, специализированное оборудование для ИИ потребляет примерно столько же электроэнергии, сколько все Нидерланды за последний год. К концу 2025 года потребление может приблизиться к энергетическим потребностям Великобритании, достигнув 23 ГВт. Это подчеркивает растущую зависимость от технологий ИИ и необходимость осознания их воздействия на энергетические ресурсы.
Несмотря на то что многие технологические компании заявляют о своих целях по сокращению выбросов углерода в отчетах об устойчивом развитии, они часто не предоставляют подробной информации о потреблении энергии, связанной с ИИ. Де Врис-Гао подчеркивает, что более прозрачная отчетность могла бы значительно упростить решение этой проблемы и помочь в разработке эффективных стратегий для снижения энергопотребления.
Дилемма технологического сектора
Перед технологическим сектором стоит сложная дилемма: продолжать создавать все более крупные и сложные модели ИИ или перейти к более энергоэффективным подходам. Однако даже увеличение энергоэффективности не гарантирует снижения общего потребления энергии. Это связано с парадоксом Джевонса, который утверждает, что рост эффективности может привести к увеличению общего потребления ресурсов, поскольку более эффективные технологии делают использование ресурсов более доступным и привлекательным.
Пути к устойчивому будущему
Чтобы смягчить последствия растущего потребления энергии, необходимо внедрять более устойчивые практики в разработку и использование технологий ИИ. Это может включать в себя оптимизацию алгоритмов, использование возобновляемых источников энергии для питания центров обработки данных и разработку более энергоэффективных архитектур.
В конечном итоге стремительное развитие искусственного интеллекта должно сопровождаться осознанием его энергетических потребностей и воздействий на окружающую среду. Только так можно обеспечить устойчивое будущее, в котором инновации будут служить не только для повышения эффективности, но и для сохранения планеты.