Болезни роста: почему ИИ мешает декарбонизации экономики
Вычислительные мощности, задействованные в отрасли искусственного интеллекта, сегодня удваиваются каждые 100 дней, утверждают специалисты World Economic Forum (WEF). Пропорционально возрастает и количество потребляемой дата-центрами электроэнергии. В этой простой логике присутствует и парадокс.
Энергопотребление ИИ: прогнозы
Чтобы системы ИИ стали лучше, им потребуется дополнительное обучение. Этап, который включает в себя бомбардировку программного обеспечения данными. И это упирается в пределы энергетических возможностей,— заявил Рене Хаас, СЕО Arm, одной из крупнейших в мире компаний, проектирующих процессоры.
В частности, согласно расчетам WEF, количество энергии, необходимой для решения задач, стоящих перед ИИ, ежегодно увеличивается примерно на треть.
Эксперты WEF отмечают, что уже к 2028 году глобальный ИИ будет использовать больше энергии, чем ежегодно потребляет холодная Исландия (для понимания — средняя температура июля в Рейкьявике составляет +11 °C).
Есть и более радикальные оценки. Рене Хаас опасается, что поставщики электроэнергии просто не справятся с грядущим расширением серверных ферм. К примеру, чтобы добиться десятикратного повышения эффективности платформ ИИ, вычислительные мощности придется увеличить уже в 10 000 раз, говорят в WEF. По расчетам Хааса, к 2030 году дата-центры будут потреблять столько же энергии, сколько и самая густонаселенная страна мира — Индия.
Такие расчеты вынудили WEF обратить внимание на растущее давление ИИ на экологию и усомниться в том, что дальнейшее развитие искусственного интеллекта будет устойчивым.
ИИ угрожает глобальному переходу на возобновляемые источники энергии
Проблема действительно есть, и практика глобальных провайдеров облачных сервисов это доказывает. Например, крупнейшая облачная компания Amazon Web Services (AWS) уже столкнулась с определенными проблемами в Вирджинии и Орегоне, где расположено наибольшее количество ее серверных ферм. Их поставщик энергии Dominion Energy, не справляясь с растущим спросом, приостанавливал подключение к энергосети новых дата-центров AWS.
В Орегоне потребление электричества Amazon оказалось большим, чем местная коммунальная компания могла выкупить у ГЭС (напомним, гидроэлектростанции производят зеленую энергию). Коммунальщики были вынуждены покрыть спрос за счет покупки электрики, вырабатываемой путем сжигания природного газа (т. е. из невозобновляемых источников). Именно этот кейс и является ключевым для понимания происходящего.
Речь идет не о дефиците электроэнергии для искусственного интеллекта как таковом. Проблема состоит в том, что для удовлетворения спроса со стороны дата-центров, вероятно, потребуется энергия из ископаемых источников, что противоречит глобальной стратегии энергетического перехода.
Напомним, что под “энергетическим переходом” понимают политику отказа от ископаемого топлива в пользу возобновляемых источников энергии, что должно привести к переходу на полностью безуглеродную экономику.
Увы, но бум генеративного ИИ не только дал новую жизнь старым неэкологичным электростанциям, но и помог обосновать необходимость строительства новых подобных объектов.
Немного скепсиса
Парадокс ситуации, по мнению WEF, заключается в том, что именно технология ИИ может обеспечить заветное устойчивое развитие энергетики. В частности, искусственный интеллект уже разрабатывает новые технологии хранения энергии, улучшает энергетическое планирование и т. п. То есть становится инструментом для достижения ближайших целей энергоперехода: до 2030 года увеличить втрое мощности возобновляемой энергетики и удвоить энергоэффективность основных производственных процессов.
Поэтому, в качестве компромисса, в WEF предлагают ограничить энергопотребление на этапе обучения моделей ИИ (общая экономия может составить 12–15% энергии) и оптимизировать рабочие нагрузки дата-центров. Например, планирование коротких задач на ночное время и выполнение крупных проектов в зимние месяцы, когда снижается потребность дата-центров в кондиционировании.
Кроме того, многообещающим может стать переход к мегацентрам обработки данных вместо индивидуальной инфраструктуры компаний (чем крупнее предприятие, тем меньше будут расходы на единицу продукции). Такие центры должны создаваться в комплексе с инфраструктурой возобновляемых источников энергии.
Вместе с тем, по мнению независимого исследователя Джонатана Куми, WEF в значительной степени сгущает краски. Ведь пока что на потребности ИИ используется не более 0,1% вырабатываемой в мире электроэнергии. Даже с учетом прогнозируемого роста вычислительных мощностей этот показатель увеличится до 0,5%. Для сравнения: полный переход США на электромобили приведет к росту потребления электроэнергии сразу на 20–25%, отмечает ученый.
Всем нужно успокоиться, черт возьми. Я думаю, что последствия будут локальными. Кое-где искусственный интеллект и центры обработки данных будут способствовать росту нагрузки. В Ирландии, где 17–18% нагрузки приходится на центры обработки данных, это может создать серьезные проблемы. Или же в округе Лаудон в Вирджинии. Но вам действительно нужно отделить глобальную историю от локальной,— уверен Куми.
Джесси Дженкинс, профессор инженерии энергетических систем Принстонского университета, обращает внимание на то, что проблему роста потребления энергии дата-центрами многие рассматривают в отрыве от общего технологического прогресса.
Он привел пример вывода на рынок нового чипа Nvidia для генеративного ИИ, в котором на первое место было поставлено повышение энергоэффективности графического процессора. В результате на этапе обучения ИИ с использованием этого чипа потребуется на 73% меньше энергии (по сравнению с чипами предыдущего поколения). Несложно предположить, что и в дальнейшем компании пойдут по пути наращивания показателей энергоэффективности.
Это всего лишь одно поколение графических процессоров со снижением почти на три четверти количества потребляемой энергии,— подчеркнул Джесси Дженкинс.
