В нынешних реалиях ИИ-системы все активнее применяются на промышленных предприятиях, в медицине, для работы транспортной сети и др. Однако с новыми возможностями приходят и новые сложности. Так, многочисленные дата-центры (ЦОДы) по всему миру потребляют всё больше и больше электроэнергии и других ресурсов, что начинает вызывать опасения у разного рода специалистов, в том числе экологов.
Так, по данным Международного энергетического агентства, начиная с 2017 года потребление электроэнергии ЦОДами растёт на 12% каждый год. В 2024 году оно достигло 415 ТВт·ч. При этом основными потребителями оказались ИИ-системы из США, Китая и Европы. В России рынок дата-центров также стремительно увеличивается за счёт растущего спроса на собственные вычислительные мощности и на арендные предложения. Если в 2020 году максимально разрешённая электрическая мощность коммерческого ЦОДа составляла 448,4 МВт, то в 2024 году она достигла 841,5 МВт. А с появлением новых центром растут и объёмы потребляемой ими энергии. Уже на 2025 год потребление электроэнергии ИИ-системами в России достигло 8-12 ТВт·ч в год. Несмотря на то, что современные компании выставляют всё меньше данных о потреблении электроэнергии в общий доступ, ожидается, что к 2030 году энергопотребление мировых ЦОДов вырастет до 945 ТВт·ч. В России эта цифра поднимется до 30-50 ТВт·ч.
При этом важно, что не все модели ИИ на разных этапах работы потребляют одинаковое количество электроэнергии. Особенно энергозатратным является процесс обучения ИИ, когда нейросеть обрабатывает уже имеющиеся данные, чтобы потом генерировать собственный контент. Но и после обучения ИИ тратит электроэнергию во время обработки каждого нового запроса и решения каждой новой задачи. Самыми энергозатратными являются большие языковые модели, модели генерации изображений и сложные модели с множеством различных параметров. Считается, что наибольшее количество энергии уходит на работу графических процессоров ИИ, которые выполняют основную вычислительную работу.
Кроме электричества современные ЦОДы для своего оборудования используют системы жидкостного охлаждения. Так, на один крупный запрос в ChatGPT может тратиться до 500 мл воды, что выглядит особенно тревожно на фоне складывающегося дефицита водных ресурсов. При этом увеличение объёмов энергопотребления и использования других ресурсов существенно увеличивает стоимость разработки, обучения и эксплуатации ИИ-систем.
Совершенно очевидно, что современные ЦОДы существенно увеличивают общий углеродный след человечества, т.е. то количество CO2 и других парниковых газов, которые выбрасываются в атмосферу под влиянием антропогенных факторов. Например, исследования показывают, что при обучение языковой модели BERT от компании Google было выброшено более 1400 фунтов углекислого газа всего за 79 часов, а генерация одного изображения с помощью ИИ по уровню углеродного следа сопоставимо с одной полной зарядкой среднего смартфона.
Складывающаяся ситуация подталкивает современные компании применять различные меры по снижению экологического воздействия. В первую очередь, это, конечно, использование энергии из возобновляемых или экологически чистых источников. Например, компания Amazon использует в своих проектах солнечную и ветряную энергию. А Microsoft активно инвестирует в ядерную энергетику. Другим важным направлением является разработка и использование энергоэффективных альтернатив и технологий. Так, компании, стартапы и исследовательские университеты разных стран разрабатывают новые варианты чипов для ИИ, обладающих большей энергоэффективностью и скоростью работы. Например, в прошлом году новейшие микрочипы были созданы в Китае, а в США увидел свет прототип сверхпроводящего алюминиевого процессора. Кроме этого, активно идут попытки внедрения квантовых вычислений в системы ИИ. Они отличаются от традиционных ИИ использованием квантовых битов или кубитов, которые могут находится в нескольких состояниях одновременно и, следовательно, параллельно решать несколько задач, что значительно ускоряет процесс обработки информации и снижает потребление энергии. Однако, такие разработки пока не принесли должного результата и всё ещё остаются технологиями будущего.
Способности искусственно интеллекта сегодня позволяют человечеству решать множество различных задач, от бытовых потребностей частных домохозяйств и квартир до обеспечения безопасности, улучшения работы транспортной системы и увеличения эффективности предприятий. Важнейшим направлением в разработке ИИ-систем до сих пор остаётся увеличение их энергоэффективности, что позволит человечеству с меньшими потерями поддерживать современный уровень жизни и развивать промышленность.
Спикер: Олег Шевцов, генеральный директор АО «Трансэнерком»
