Как технический энтузиаст, который на протяжении многих лет был свидетелем быстрого развития искусственного интеллекта, я должен признать, что я одновременно поражен и встревожен энергопотреблением этих мощных машин, которые мы так нежно называем нашими цифровыми помощниками. Выросший на удобстве Интернета и теперь имеющий возможность общаться с такой моделью, как ChatGPT, трудно не впечатлиться. Однако нельзя игнорировать экологические последствия этого прогресса.
Сервисы искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и Gemini, могут показаться бесплатными, но для своего функционирования они потребляют огромное количество вычислительных ресурсов. Более того, конкуренция между крупными технологическими компаниями за разработку более крупных и совершенных моделей, таких как GPT-5, усиливается. Эта гонка за более крупными моделями также означает рост спроса на мощное (и энергоемкое) оборудование. Растут опасения, что возросшая потребность в энергии может иметь катастрофические последствия для глобального потепления и изменения климата. Итак, сколько энергии потребляет ИИ, такой как ChatGPT, и какие последствия его использование электроэнергии имеет с точки зрения окружающей среды? Давайте исследуем дальше.
Энергопотребление ChatGPT: сколько электроэнергии нужно ИИ?
Как аналитик, я подсчитал, что для обучения старой версии модели OpenAI GPT-3 требуется примерно 1300 мегаватт-часов (МВтч) электроэнергии. Для сравнения: это соответствует годовому энергопотреблению примерно 120 типичных американских домохозяйств. Для справки: средняя семья в США потребляет около 10 000 киловатт-часов в год.
Подсчитано, что ChatGPT ежедневно потребляет несколько сотен мегаватт-часов (МВтч) — количество электроэнергии, достаточное для питания многочисленных американских домохозяйств, потенциально десятков тысяч, в год. Поскольку появляются и другие генеративные системы искусственного интеллекта, вполне вероятно, что потребление энергии в будущем будет расти из-за увеличения использования.
К 2027 году ИИ сможет использовать 0,5% мирового потребления электроэнергии.
Исследование, опубликованное в 2023 году, направлено на определение количества электроэнергии, которое сектор генерации искусственного интеллекта может использовать в ближайшие годы. Автор, Алекс де Врис, прогнозирует, что к 2027 году NVIDIA сможет поставить до 1,5 миллионов серверов искусственного интеллекта. Такое потенциальное увеличение приведет к тому, что серверы искусственного интеллекта будут потреблять от 85,4 до 134 тераватт-часов (ТВтч) электроэнергии в год, что превысит энергопотребление в странах. такие как Нидерланды, Бангладеш и Швеция.
Важно учитывать, что к 2027 году серверы искусственного интеллекта могут потреблять около половины процента общего мирового производства электроэнергии (примерно 29 000 ТВт-ч). Эту сумму, хотя она и значительна, следует рассматривать в связи с общим потреблением энергии.
Аргументы в пользу потребления электроэнергии ИИ
Хотя ИИ потенциально может использовать столько же электроэнергии, сколько и небольшие страны, важно отметить, что центры обработки данных, поддерживающие остальную часть Интернета, на самом деле потребляют значительно больше. Интересно, что, несмотря на недавний запуск инновационных моделей, таких как ChatGPT, спрос на энергию в этих центрах обработки данных, не связанных с искусственным интеллектом, продолжает неуклонно расти с момента окончания Великой рецессии в 2009 году. По данным Международного энергетического агентства, глобальные центры обработки данных в настоящее время потребляют около 460 тераватт-часов электроэнергии каждый год. Однако важно отметить, что ИИ не внес существенного вклада в этот рост до конца 2022 года.
Если принять самое пессимистическое предположение о том, что серверы искусственного интеллекта потребляют 134 ТВт-ч электроэнергии, это все равно небольшая доля по сравнению с общим потреблением электроэнергии центрами обработки данных по всему миру. Например, Netflix в 2019 году потреблял достаточно электроэнергии, чтобы обеспечить электроэнергией 40 000 американских домохозяйств, и с тех пор эта цифра, вероятно, выросла; однако никто не выступает за полную отмену онлайн-трансляции. С другой стороны, на кондиционеры приходится ошеломляющие 10% мирового потребления электроэнергии – в двадцать раз больше, чем прогнозируемое потребление искусственного интеллекта в 2027 году.
Потребление электроэнергии ИИ бледнеет по сравнению с потреблением электроэнергии глобальными центрами обработки данных в целом.
Сравнивая энергопотребление ИИ с спорами об использовании энергии Биткойном, обе технологии столкнулись с критикой из-за высоких требований к энергии, которые часто называют серьезной экологической проблемой. Однако финансовые выгоды от майнинга биткойнов привели к его распространению в регионах, предлагающих более дешевые или возобновляемые источники энергии – регионах, где в противном случае избыточное электричество могло бы остаться неиспользованным или потрачено впустую. Возникает важный вопрос: вместо того, чтобы просто сосредотачиваться на цифрах потребления электроэнергии, нам следует также учитывать углеродный след ИИ.
Как человек, проработавший много лет в технологической отрасли, я могу с уверенностью сказать, что одним из ключевых факторов при создании центров обработки данных является их размещение в регионах, где электроэнергии много или ее производство дешевле. Эту стратегию я видел бесчисленное количество раз: от операций по добыче криптовалюты до крупномасштабных хранилищ данных.
Google стремится к 2030 году эксплуатировать все свои центры обработки данных исключительно на круглосуточной углеродно-нейтральной энергии, при этом 64% электроэнергии ее центров обработки данных уже поступает из безуглеродных источников энергии, как указано в их экологическом отчете за 2024 год. У Microsoft аналогичная цель, и их центры обработки данных Azure предоставляют возможности ChatGPT.
Повышение эффективности: может ли спрос на электроэнергию при искусственном интеллекте выйти на стадию?
Благодаря достижениям в области технологий искусственного интеллекта компании создают более компактные и оптимизированные модели. После запуска ChatGPT в конце 2022 года наблюдался приток моделей, которые стремятся к эффективности без ущерба для производительности. Эти новые инновации в области искусственного интеллекта могут дать результаты, сопоставимые с результатами их более крупных аналогов, появившихся всего несколько месяцев назад.
Например, новая мини-версия OpenAI GPT-4o заметно более доступна, чем ее предшественник GPT-3 Turbo. Хотя они не поделились конкретными показателями эффективности, существенное снижение цен на API предполагает значительное снижение вычислительных затрат (что косвенно означает меньшее потребление электроэнергии).
Растет тенденция к обработке на устройстве таких задач, как обобщение и перевод с использованием моделей меньшего размера. Хотя это правда, что добавление новых пакетов программного обеспечения, таких как Galaxy AI, может повысить энергопотребление устройства, преимущества от повышения производительности часто перевешивают этот недостаток. Лично я был бы рад немного сократить время автономной работы ради возможности перевода в реальном времени в любой точке мира. Для многих пользователей удобство может оправдать небольшое увеличение энергопотребления.
В то время как некоторые люди считают ИИ важным и выгодным достижением, другие считают любое дополнительное потребление энергии ненужным или чрезмерным. Независимо от потенциала повышения эффективности, эта перспектива остается неизменной. Будет ли ИИ считаться неизбежным злом, как и другие технологии, на которые мы полагаемся, или просто чрезмерным использованием электричества, смогут определить только будущие события.
Смотрите также
- Разгневанные игроки кричат о Fortnite с оплатой за победу
- Выходит бета-версия iOS 18.1 beta 1, впервые предлагающая возможности Apple Intelligence
- Какой чемпион LoL говорит: «Вы не сможете их доить»?
2024-08-04 20:18