Искусственный интеллект оказался не таким экологичным, как рассчитывали создатели. С каждым годом вычислительные центры потребляют все больше энергии и воды, угрожая оставить без ресурсов обычных жителей. Есть ли у этой проблемы решение?
Искусственный интеллект оказался не таким экологичным, как рассчитывали создатели. С каждым годом вычислительные центры потребляют все больше энергии и воды, угрожая оставить без ресурсов обычных жителей. Есть ли у этой проблемы решение?
После выхода чат-бота ChatGPT в конце 2022 года индустрия искусственного интеллекта переживает настоящий вычислительный бум. Наступила новая ресурсоемкая эра: процессы обучения больших языковых моделей требуют чрезмерного количества электроэнергии и воды. Например, в 2023 году нагрузки ИИ составляли около 4,3 ГВт электроэнергии. Это сравнимо с годовым энергопотреблением Латвии.
Алгоритмы любой генеративной модели ИИ принципиально отличаются от традиционного поиска Google или электронной почты. Если базовые интернет-сервисы были очень легкими с точки зрения объема данных, которые необходимо передавать между процессорами, то генеративные приложения в 100-1000 раз более интенсивны в плане вычислений. Эти операции требуют все большего количества ресурсов.
Некоторые эксперты строят апокалиптическую картину. Гендиректор американской компании DigitalBridge Марк Ганзи утверждает, что электроэнергия для дата-центров будет исчерпана в течение 18-24 месяцев — гораздо раньше, чем предполагали специалисты. На DigitalBridge приходится более 60 дата-центров и 20 интерконнект-хабов на 30 рынках, а также модульная ЦОД-платформа для периферийных вычислений.
По мнению бизнесмена, резерв в сетях США составляет менее 7 ГВт, в Европе — менее 3 ГВт. Проблема заключается не столько в производстве энергии, сколько в её передаче и распределении, потому что емкость сетей электропередач ограничена. При этом разрешение на новую линию электропередач или подстанцию гораздо сложнее получить, чем на вышку мобильной связи — а конкуренция на рынке ИИ растет, в том числе за ресурсы. ЦОД, расположенные в густонаселенных районах, могут перегружать местные электросети своими потребностями в энергии, а в часы пик приводить к отключениям.
Чем больше модель — тем больше энергии она затрачивает: один запрос ChatGPT потребляет в десять раз больше энергии, чем обычный поисковый запрос Google. Чат-боту для обработки 200 млн запросов в день необходимо более полумиллиона кВт·ч энергии. Для сравнения, среднестатистическое домохозяйство США расходует около 29 кВт·ч в день — то есть более чем в 17240 раз меньше. А по мере роста аудитории сервис OpenAI будет жечь всё больше электричества.
Каждый день читатели Adviser покупают подписку Coursera+. Попробовать
По подсчетам экспертов центробанка Нидерландов, если во все поисковые запросы Google будет «прикручен» генеративный ИИ, то расход электроэнергии составит около 29 млрд кВт·ч в год. Это больше, чем требуется за аналогичный период, например, Хорватии. Эксперты считают, что каждый ИИ-сервер уже сейчас может потреблять намного больше, чем 12 средних домохозяйств Великобритании вместе взятых. А к 2027 году, по их прогнозу, весь ИИ-сектор будет потреблять от 85 до 134 тераватт-часов (10^12) электроэнергии в год.
Крупные разработчики уже признают, что их экологические планы под угрозой. В последнем экологическом отчете Google заявила о значительном росте выбросов парниковых газов за последние годы: в 2023 году они достигли 14,3 миллиона тонн углеродного эквивалента. Это на 48% больше, чем в 2019 году, и на 13% больше по сравнению с 2022 годом. В цепочке поставок рост выбросов составил 8%, это 75% от общего объема выбросов компании. Основной причиной стало увеличение потребления электроэнергии ЦОД, которые необходимы для работы ИИ-систем. Это угрожает экологическим целям Google: корпорация планирует достичь углеродного «нуля» к 2030 году.
«Углеродный след и потребление энергии будут линейными по отношению к объему вычислений, которые вы делаете, потому что в основном эти центры обработки данных потребляют энергию, пропорциональную объему вычислений», — говорит Цзюньчэнь Цзян, исследователь Чикагского университета. Чем больше модель ИИ, тем больше вычислений требуется. Современные ИИ-модели становятся абсолютно гигантскими с точки зрения вычислений — и энергопотребление растет большими темпами.
Однако общий рост потребления энергии и выбросов сводится не только к буму ИИ. По словам Корины Стэндифорд, представителя Google, было бы несправедливо утверждать, что этот рост случился только из-за гонки ИИ. «Сокращение выбросов от наших поставщиков — чрезвычайно сложная задача, которая составляет 75% нашего экологического следа», — пояснила она. Поставщики — это производители серверов, сетевого оборудования и другой технической инфраструктуры для ЦОД, и они также несут ответственность за энергетический бум в отрасли.
Несмотря на тенденцию роста энергетических потребностей ЦОД это все еще небольшой процент от общего количества энергии, потребляемой людьми. Впереди остаются нефтеперерабатывающие заводы, здания и транспорт. «Эти секторы потребляют гораздо больше энергии по сравнению с ЦОД, которые заняты в ИИ-сфере сейчас», — считает Фэнци Ю, исследователь энергетических систем из Корнелльского университета.
Кроме энергетической проблемы существует и водная: ЦОД, в которых обучаются и работают модели генеративного ИИ, потребляют гигантские объемы воды. Общий водозабор Microsoft в 2023 году составил около 13 миллиардов литров воды, из которых только 5 миллиардов было сброшено обратно. Для сравнения: в 2020 году компания потребила «всего» 8 миллиардов литров и сбросила 3,7 миллиарда.
«Водные ресурсы, доступные для использования людьми, очень ограничены. Это только пресная вода на поверхности и грунтовые воды. ЦОД просто испаряют воду», — говорит Шаолей Жэнь, исследователь ИИ в Калифорнийском университете и автор книги «Making AI Less ‘Thirsty’: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models».
В этом заключается принципиальное отличие потребления воды между ЦОД и обычными жителями. Человек может принимать ванны ежедневно или оставлять кран открытым, пока чистит зубы, но вода поступает обратно в канализацию и позднее проходит фильтрацию. ЦОД забирают воду у коммунальных служб и просто испаряют ее в атмосферу. По подсчетам ученых, вода, потребляемая ЦОД, может вернуться на земную поверхность только через год.
Одно из решений проблемы — это продолжать переход на возобновляемые источники энергии. Однако выборы углерода в атмосферу нельзя абсолютно компенсировать. «Компенсация — это временное решение, которое лучше, чем ничего, но это определенно не окончательное решение», — считает Фэнци Ю. То же самое относится к водным ресурсам: компаниям следует больше внимания уделять водному следу в цепочке своих поставок, а также прямому потреблению.
Другой подход — использовать для снижения энергопотребления саму технологию. Google DeepMind разработало новый метод обучения ИИ, который который повышает эффективность системы и снижает энергопотребление. Метод JEST (Joint Example Selection) обеспечивает 13-кратное снижение числа итераций при обучении модели и 10-кратное снижение энергопотребления по сравнению с существующими методами.
Однако для осознанных пользователей, которые добросовестно относятся к потреблению энергии, компании не оставляют выбора. Даже если человек не ищет инструменты генеративного ИИ, их уже трудно обойти стороной, поскольку многие включены в качестве функция по умолчанию в операционные системы, приложения и программы, которыми мы пользуемся ежедневно. Независимо от того, пользуетесь ли вы интернетом для работы или общения с друзьями, сегодня практически невозможно столкнуться с чат-ботами — и проникновение ИИ будет только нарастать.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Что то я не припомню чтоб создатели даже заикались про экологию.
Эти планы для галочки, прибыль важнее.
4,3 ГВт электроэнергии. Это сравнимо с годовым энергопотреблением Латвии.
В ваттах изменяется мощность. Т.е. количество энергии в единицу времени. Годовое потребление очевидно должно быть выражено в единицах энергии например джоулях.