Развитие искусственного интеллекта требует все больше энергии. Дело не только в растущих счетах за электричество. Чтобы «кормить» ИИ, нужны ресурсы: вода, электричество. Вместе с ними растет и количество отходов, включая выбросы парниковых газов.
Модели ИИ становятся все мощнее и применяются почти в каждой сфере: от медицины до развлечений. Но хватит ли нам ресурсов, чтобы поддерживать эту технологическую волну, не навредив планете?
Сколько электричества нужно «умным» технологиям?
Некоторые эксперты говорят, что мощности, которые нужны для работы самых «умных» моделей, удваиваются каждые несколько месяцев. Это не постепенный рост, а почти вертикальный подъем.
Чтобы понять масштаб, представьте: уже в ближайшие годы ИИ может потреблять столько же электричества, сколько целая страна. Например, Япония или Нидерланды, или крупный американский штат вроде Калифорнии.
В 2024 году мировой спрос на электроэнергию вырос на рекордные 4,3%. Среди главных причин — рост ИИ, развитие электромобилей и активизация промышленных предприятий.
Уже в 2022 году на дата-центры, ИИ, майнинг криптовалют приходилось около 2% всей электроэнергии в мире — примерно 460 тераватт-часов (ТВт·ч).
В 2024 году только дата-центры тратят около 415 ТВт·ч — это примерно 1,5% от всей мировой энергии. Потребление растет примерно на 12% в год. Пока доля ИИ в этом сравнительно небольшая — около 20 ТВт·ч (это 0,02% мирового объёма). Но эта цифра быстро увеличивается.
Что будет дальше? По прогнозам экспертов:
- К концу 2025 года дата-центрам ИИ может потребоваться дополнительно 10 гигаватт энергии — больше, чем вырабатывает целый штат Юта.
- К 2026 году дата-центры во всем мире могут потреблять уже 1 000 ТВт·ч в год. Примерно как сейчас вся Япония.
- К 2027 году дата-центры ИИ могут дойти до уровня 68 гигаватт, почти как вся энергосистема Калифорнии.
Чтобы продолжать использовать искусственный интеллект, человечеству придется пересмотреть энергетические приоритеты, ведь к концу этого десятилетия цифры станут еще более впечатляющими.
К 2030 году, по разным оценкам:
- Потребление энергии дата-центрами может удвоиться и достигнуть 945 ТВт·ч. Это почти 3% всей электроэнергии, которую использует человечество.
- По версии ОПЕК, цифра может быть еще выше — до 1 500 ТВт·ч.
- Аналитики Goldman Sachs прогнозируют, что по сравнению с 2023 годом, спрос на электроэнергию от дата-центров вырастет на 165%, а энергия, нужная для ИИ, может увеличиться в 4 раза.
Если учитывать не только работу дата-центров, но и все, что связано с предоставлением ИИ-услуг пользователям, то доля ИИ в общемировом потреблении энергии может достигнуть 21% к концу десятилетия.
Куда уходит столько электричества?
Когда мы говорим об энергозатратах ИИ, важно понимать, что они делятся на два типа:
- Обучение моделей — это «одноразовый» этап, но он требует огромных ресурсов. Например, по оценкам, на обучение GPT-3 ушло около 1 287 мегаватт-часов, а GPT-4 могла потребить в 50 раз больше.
- Работа моделей каждый день — то есть ответы, которые ИИ дает пользователям. Именно этот этап, по оценкам, может занимать более 80% всей энергии, связанной с ИИ.
Для сравнения: один запрос в ChatGPT требует примерно в 10 раз больше энергии, чем обычный поиск в Google (примерно 2,9 ватт-часа против 0,3 ватт-часа).
Что это значит?
ИИ становится все популярнее, а значит, запросов все больше. Чтобы справляться с этим потоком, компании строят все более мощные и энергоемкие дата-центры. Поэтому возникает угроза, что придется платить — и не только деньгами, но и ресурсами планеты.
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
- Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
- Как дообучить модель под себя?
Хватит ли энергии на нас самих вместе с ИИ?
Сможет ли мировая энергетика справиться с растущими потребностями искусственного интеллекта? Уже сейчас человечество пытается сбалансировать использование нефти, газа, атомной и «зеленой» энергии. А теперь еще нужно как-то обеспечить электричеством все больше дата-центров.
Чтобы ИИ развивался устойчиво, нужны срочные шаги: больше источников энергии и больше разнообразия в их типах.
Надежда на возобновляемую энергию
Солнечные панели, ветряки, гидро- и геоэнергетика — все это играет важную роль. В США, например, доля «зеленой» энергии в общем объеме должна вырасти с 23% в 2024 году до 27% к 2026 году.
Крупные IT-компании уже делают шаги в эту сторону. Microsoft, например, планирует закупить 10,5 гигаваттвозобновляемой энергии к 2030 году, чтобы питать свои дата-центры. Есть и надежда, что ИИ сам поможет нам использовать «зеленую» энергию умнее — например, оптимизируя хранение и распределение энергии.
Нюансы возобновляемой энергии
Возобновляемая энергия — хорошее решение, но у нее есть минусы. Солнце не светит ночью, а ветер не дует по расписанию. А дата-центры нуждаются в электричестве постоянно, без перерывов.
Существующие батареи для хранения энергии дорогие и занимают много места. А еще подключение новых «зеленых» проектов к старым электросетям может быть медленным и сложным.
Что насчет атомной энергии?
На этом фоне все больше говорят о ядерной энергетике, как о стабильном, экологически чистом варианте, способном давать энергию круглосуточно. Именно такой надежности не хватает ИИ-инфраструктуре.
Особый интерес вызывают малые модульные реакторы (МРР) — они компактнее и безопаснее обычных АЭС. Такие компании, как Microsoft, Amazon и Google, уже всерьез рассматривают атомную энергию как источник питания для своих дата-центров. Например, руководитель AWS (Amazon Web Services) Мэтт Гарман в интервью BBC сказал, что атомная энергия — отличное решение для дата-центров. Она не выбрасывает углерод, работает круглосуточно и может обеспечить стабильное питание для серверов.
Однако чтобы построить новую АЭС, нужны годы работы, огромные вложения и множество согласований. К тому же, в обществе до сих пор остаются опасения из-за старых аварий, хотя современные технологии стали намного безопаснее.
В то же время ИИ не может ждать. Он развивается быстрее, чем строятся атомные станции. Это означает, что в ближайшие годы мы можем быть вынуждены снова больше полагаться на уголь, газ и нефть. А это противоречит стремлению к экологичному будущему.
Есть и другой нюанс: идея размещать дата-центры рядом с АЭС вызывает вопросы у местных жителей и экспертов. Люди переживают, как это повлияет на цены на электричество и стабильность электроснабжения в целом.
Экологический след ИИ — это не только про электричество
Обычно, когда говорят об экологии и ИИ, имеют в виду большое потребление энергии. Но на самом деле влияние ИИ на окружающую среду гораздо шире.
1. Вода для охлаждения
Дата-центры сильно нагреваются, и чтобы они не перегревались, их нужно охлаждать. Для этого тратится огромное количество воды. В среднем — около 1,7 литра воды на каждый киловатт-час электроэнергии.
Например, в 2022 году одни только дата-центры Google использовали примерно 5 миллиардов галлонов пресной воды — это на 20% больше, чем в 2021. По оценкам, если тренд сохранится, вся инфраструктура ИИ может потреблять в шесть раз больше воды, чем вся Дания.
2. Электронный мусор
ИИ развивается очень быстро. Новые чипы, видеокарты — все это делает старое оборудование ненужным. В результате объемы электронных отходов стремительно растут. По прогнозам, к 2030 году дата-центры могут выбрасывать до 5 миллионов тонн такого мусора в год.
3. Производство чипов — тоже не бесплатно
Чтобы создать один ИИ-чип, нужно более 1400 литров воды и 3000 кВт⋅ч электроэнергии. А чтобы выпускать такие чипы, строятся новые заводы — часто с использованием газовых электростанций. К тому же, производство требует редких минералов — лития, кобальта и других. Их добыча нередко вредит окружающей среде.
4. Углеродный след
Если ИИ работает на электроэнергии от угля, нефти или газа, то он, конечно же, увеличивает выбросы углекислого газа (CO₂). По оценкам, обучение одной крупной модели может выбросить столько CO₂, сколько выбрасывает сотня домов в США за год.
Большие техкомпании уже фиксируют рост выбросов:
- Microsoft увеличила свои годовые выбросы почти на 40% с 2020 по 2023 год — в основном из-за строительства дата-центров для ИИ.
- Google сообщила, что их выбросы парниковых газов за пять лет выросли почти на 50%, и снова главная причина — ИИ.
Как ИИ может стать «зеленее»?
Ученые уже ищут способы сделать работу ИИ более бережной для природы. Рассматриваются следующие варианты:
- Обрезка моделей. В алгоритмах убирают лишние части для быстрой работы и меньшей затраты энергии.
- Квантование. ИИ использует более простые вычисления, что тоже экономит ресурсы.
- Дистилляция знаний. Большая ИИ-модель учит маленькую, чтобы та могла выполнять задачи не хуже, но работала проще и легче.
Также создаются узкоспециализированные ИИ-модели, которые заточены под конкретные задачи и требуют меньше энергии.
Что делают дата-центры?
В дата-центрах тоже внедряют умные решения:
- Ограничение мощности — техника не использует больше энергии, чем нужно.
- Гибкое распределение ресурсов — мощность перераспределяется в зависимости от времени суток, доступности чистой энергии и других факторов.
- Некоторые задачи можно запускать в моменты, когда электричество «чище». Например, когда работает солнечная или ветровая энергетика.
- Сам ИИ помогает умнее охлаждать серверы и тратить на это меньше ресурсов.
ИИ прямо в телефоне
Вместо того чтобы отправлять все данные в огромные дата-центры, все чаще ИИ обрабатывает информацию прямо на вашем устройстве. Это называется «edge AI». Метод экономит энергию, потому что не нужно гонять данные туда-сюда.
Появляются новые правила
Правительства тоже начинают действовать. Важно:
- Установить единые стандарты, как считать и отслеживать влияние ИИ на окружающую среду.
- Поддерживать производство техники, которая дольше служит и легко перерабатывается.
- Вводить финансовые стимулы — например, через продажу «энергетических кредитов», чтобы ИИ-компании переходили на более экологичные технологии.
ИИ — уже часть глобальной повестки
Недавно США и Объединённые Арабские Эмираты договорились построить крупнейший ИИ-кампус за пределами США. Это показывает, что ИИ становится частью глобальной экономики. А значит, энергетические и экологические вопросы нужно решать уже сейчас, прежде чем последствия станут необратимыми.
Искусственный интеллект — это мощный инструмент, и мы не можем отказаться от него. Но мы можем сделать так, чтобы его развитие было более ответственным и экологичным. И решения для этого уже появляются.
Хорошие новости: инновации уже появляются
Новые алгоритмы ИИ работают меньше и быстрее, но решают те же задачи.
- Дата-центры учатся грамотно распределять нагрузку и потреблять меньше энергии.
- ИИ все чаще будет работать прямо на устройствах — без постоянной связи с огромными серверами.
- Начались разговоры о государственном регулировании и стандартах, которые помогут сократить вред для окружающей среды.
Что делать дальше?
Чтобы справиться с вызовами, все участники — от ученых до властей — должны действовать сообща. И быстро.
Если мы:
- будем разрабатывать ИИ с учетом энергоэффективности;
- инвестировать в экологичную энергетику;
- управлять техникой на всех этапах — от производства до утилизации;
- и примем разумные законы и правила —
тогда мы сможем использовать возможности ИИ без ущерба для природы.
Гонка за лидерство в области ИИ должна быть также гонкой за устойчивый ИИ. Тогда все останутся в плюсе.
- Освой Perplexity и узнай, как пользоваться функционалом остальных ИИ в одном
- УЧАСТВОВАТЬ ЗА 0 РУБ.
- Расскажем, как получить подписку (240$) бесплатно
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
