До кінця 2025 року штучний інтелект може стати найбільшим споживачем електроенергії, перевищивши майнінг біткоїна. До такого висновку дійшов дослідник Алекс де Вріс-Гао з Амстердамського вільного університету, який опублікував свою роботу в журналі Joule. За його даними, на сьогоднішній день на штучний інтелект припадає близько 20% енергії, що споживається дата-центрами.
Про це розповідає ProIT
Оцінити енергоспоживання моделей штучного інтелекту вкрай складно, оскільки більшість великих ІТ-компаній рідко надають подібну інформацію. Тому дослідження базувалося на підрахунках обсягів виробництва чипів, призначених для ШІ. Виявилося, що навіть за умов підвищення енергоефективності, попит на ресурси з боку штучного інтелекту швидко зростає.
Зростання споживання електроенергії
Раніше де Вріс-Гао планував завершити своє дослідження у зв’язку з тим, що криптовалюти, зокрема Ethereum, перейшли на менш енерговитратні технології. Однак поява таких систем, як ChatGPT, продемонструвала, що штучний інтелект став новим потужним споживачем енергії.
Штучний інтелект та криптовалюти мають спільні риси: компанії конкурують за створення потужніших моделей, які вимагають значних обсягів електроенергії та обчислювальних ресурсів. Це стало причиною активного будівництва нових дата-центрів, електростанцій та навіть ядерних реакторів у США, що, в свою чергу, навантажує електромережі і ускладнює перехід на “зелену” енергетику.
Екологічні виклики
“Чи зменшиться споживання енергії в майбутньому – теж незрозуміло”
Оцінити вплив штучного інтелекту на екологію також складно. Компанії на кшталт Google і Microsoft звітують про викиди вуглецю, але не розкривають, скільки з них спричинено діяльністю штучного інтелекту. Для оцінки впливу де Вріс-Гао порівняв обсяги виробництва чипів із їхньою енергозатратністю. З’ясувалося, що минулого року штучний інтелект спожив стільки ж електроенергії, скільки вся Нідерланди. До кінця 2025 року цей показник може зрівнятися з енергоспоживанням Великої Британії, що становить приблизно 23 ГВт.
Згідно з даними консалтингової компанії ICF, в США попит на електроенергію може зростати на 25% до 2030 року. Однак на це питання впливають численні фактори. Наприклад, одне запитання до ШІ може спричинити різні викиди CO₂ в залежності від розташування дата-центру та джерела енергії.
Проблему посилює брак прозорих даних. Без достатньої інформації неможливо точно оцінити вплив штучного інтелекту на довкілля. Чи буде зменшуватися споживання енергії у майбутньому – також залишається під питанням. Наприклад, модель DeepSeek показала набагато вищу ефективність у порівнянні з Meta Llama 3.1, що ставить під сумнів принцип: чи дійсно для досягнення прогресу потрібно стільки ресурсів? Чи відмовляться технологічні компанії від концепції “більше – краще” – наразі невідомо.
Ethereum вже перейшов на більш енергоефективну модель, що призвело до зменшення споживання електроенергії на 99,998%. Однак біткоїн-майнери не мають мотивації відмовлятися від наявного обладнання. Подібна ситуація може виникнути і в секторі штучного інтелекту: навіть більш ефективні моделі можуть споживати більше енергії, оскільки кількість користувачів постійно зростає.
