До конца 2025 года искусственный интеллект может стать крупнейшим потребителем электроэнергии, превысив майнинг биткойна. К такому выводу пришел исследователь Алекс де Врис-Гао из Амстердамского свободного университета, который опубликовал свою работу в журнале Joule. По его данным, на сегодняшний день на искусственный интеллект приходится около 20% энергии, потребляемой дата-центрами.
Об этом сообщает ProIT
Оценить энергопотребление моделей искусственного интеллекта крайне сложно, поскольку большинство крупных ИТ-компаний редко предоставляют подобную информацию. Поэтому исследование базировалось на подсчетах объемов производства чипов, предназначенных для ИИ. Выяснилось, что даже при повышении энергоэффективности, спрос на ресурсы со стороны искусственного интеллекта быстро растет.
Рост потребления электроэнергии
Ранее де Врис-Гао планировал завершить свое исследование в связи с тем, что криптовалюты, в частности Ethereum, перешли на менее энергозатратные технологии. Однако появление таких систем, как ChatGPT, продемонстрировало, что искусственный интеллект стал новым мощным потребителем энергии.
Искусственный интеллект и криптовалюты имеют общие черты: компании конкурируют за создание более мощных моделей, которые требуют значительных объемов электроэнергии и вычислительных ресурсов. Это стало причиной активного строительства новых дата-центров, электростанций и даже ядерных реакторов в США, что, в свою очередь, нагружает электросети и усложняет переход на «зеленую» энергетику.
Экологические вызовы
“Снизится ли потребление энергии в будущем – тоже непонятно”
Оценить влияние искусственного интеллекта на экологию также сложно. Компании вроде Google и Microsoft отчитываются о выбросах углерода, но не раскрывают, сколько из них вызвано деятельностью искусственного интеллекта. Для оценки влияния де Врис-Гао сравнил объемы производства чипов с их энергозатратностью. Выяснилось, что в прошлом году искусственный интеллект потребил столько же электроэнергии, сколько вся Нидерланды. До конца 2025 года этот показатель может сравняться с энергопотреблением Великобритании, которое составляет примерно 23 ГВт.
Согласно данным консалтинговой компании ICF, в США спрос на электроэнергию может вырасти на 25% к 2030 году. Однако на этот вопрос влияют многочисленные факторы. Например, один запрос к ИИ может вызвать различные выбросы CO₂ в зависимости от расположения дата-центра и источника энергии.
Проблему усугубляет нехватка прозрачных данных. Без достаточной информации невозможно точно оценить влияние искусственного интеллекта на окружающую среду. Будет ли снижаться потребление энергии в будущем – также остается под вопросом. Например, модель DeepSeek показала гораздо более высокую эффективность по сравнению с Meta Llama 3.1, что ставит под сомнение принцип: действительно ли для достижения прогресса нужно столько ресурсов? Откажутся ли технологические компании от концепции “больше – лучше” – на данный момент неизвестно.
Ethereum уже перешел на более энергоэффективную модель, что привело к снижению потребления электроэнергии на 99,998%. Однако биткойн-майнеры не имеют мотивации отказываться от имеющегося оборудования. Подобная ситуация может возникнуть и в секторе искусственного интеллекта: даже более эффективные модели могут потреблять больше энергии, поскольку количество пользователей постоянно растет.
