Искусственный интеллект незаметно пожирает ресурсы планеты

Когда мы отправляем очередной запрос нейросети или генерируем забавную картинку, экран нашего смартфона остается безупречно чистым. Из него не идет дым, он не шумит и не требует заправки топливом. Однако за этой иллюзией абсолютной цифровой чистоты скрывается гигантская инфраструктура, которая стремительно превращается в одного из главных потребителей ресурсов на Земле.

Новый масштабный доклад Университета ООН бьет тревогу: из-за бума искусственного интеллекта аппетиты дата-центров вырастут вдвое всего за четыре года, а их экологический след уже сегодня сопоставим с показателями крупнейших государств.

Чтобы понять масштаб бедствия, достаточно взглянуть на статистику за прошлый год. Мировые центры обработки данных (ЦОД) сожгли 448 триллионов ватт-часов электричества. Если бы все дата-центры мира объединились в одну страну, эта «цифровая республика» обогнала бы по энергопотреблению абсолютно все государства планеты, за исключением первой десятки тяжеловесов.

Но это только начало. Прогнозы экспертов на 2030 год показывают, что аппетиты дата-центров вырастут более чем вдвое и достигнут 935 триллионов ватт-часов. Это составит почти 3% от всего прогнозируемого мирового спроса на электроэнергию. В таком сценарии виртуальное «государство дата-центров» взлетит на шестое место в глобальном рейтинге главных потребителей энергии на планете.

Такой энергетический голод неизбежно бьет по экологии. Прошлогодние объемы потребления энергии серверами привели к выбросу 208 миллионов тонн углекислого газа, что примерно соответствует выхлопам всей Аргентины. К концу десятилетия, по оценкам ООН, этот показатель подберется к отметке в 440 миллионов тонн.

Кроме того, на генерацию необходимого электричества уже сейчас уходит около 1,2 триллиона галлонов (4,5 триллиона литров) воды. И эта цифра не учитывает те астрономические объемы влаги, которые расходуются напрямую — на охлаждение постоянно перегревающихся серверных стоек.

Главным локомотивом этого разгона выступает именно искусственный интеллект. Если сегодня на долю ИИ приходится около 20% от всей нагрузки на мировые дата-центры, то к 2030 году его доля в общем энергопотреблении ЦОД вырастет до 40%.

Проблема ИИ в том, что его углеродный след невидим для конечного потребителя. Автомобильные выхлопы или дым из заводских труб осязаемы, поэтому они вызывают мгновенный протест. С нейросетями все иначе.

Технологические гиганты часто парируют эти обвинения, заявляя, что новые поколения процессоров становятся все более энергоэффективными, а сами дата-центры активно переводятся на возобновляемые источники энергии, однако эксперты ООН смотрят на это скептически.

Во-первых, здесь работает классический экономический парадокс: чем эффективнее и дешевле становится технология, тем чаще ею пользуются, что в итоге приводит к взрывному росту суммарного энергопотребления. Во-вторых, скупая «чистую» энергию солнца и ветра для своих нужд, IT-гиганты просто истощают доступный рынок возобновляемой энергии, вынуждая другие отрасли и жилые секторы использовать старую, «грязную» угольную или газовую инфраструктуру.

Обучение современных моделей — процесс невероятно энергоемкий. Если на обучение знаменитой GPT-3 ушло около 1,3 миллиарда ватт-часов, то ее следующая версия поглотила уже от 50 до 70 миллиардов. Но, как выяснили исследователи, главная «прорва» — это не обучение, а повседневная эксплуатация. Около 90% всей энергии ИИ съедает именно обработка наших текущих запросов. Одна только экосистема GPT обрабатывает около 2,5 миллиардов промптов в сутки. При этом стандартный диалог с ChatGPT требует в 200 раз больше энергии, чем работа обычного спам-фильтра в вашей почте. О генерации картинок и видеороликов говорить и вовсе страшно — там цифры умножаются многократно.

В связи с этим авторы доклада дают неожиданный, но крайне практичный совет: будьте лаконичнее и забудьте о вежливости с машиной, формулируйте промпты максимально коротко и четко. Исследование показало, что если пользователи сократят длину своих запросов всего на 30%, это снизит энергопотребление ИИ на 25%. В глобальном масштабе такая экономия эквивалентна годовому потреблению электричества 700 000 жителей Африки.

Главная сложность, с которой столкнулись ученые при подготовке доклада, — это тотальная закрытость IT-индустрии. Большинство корпораций предпочитают не раскрывать, сколько именно ресурсов потребляют их алгоритмы, где конкретно расположены их самые мощные ЦОДы и как они влияют на локальные экосистемы.

Ценность отчета ООН как раз в том, что авторитетная международная организация впервые попыталась собрать воедино разрозненные пазлы: углеродный след, потребление воды, использование земель и вопросы экологической справедливости, пробивая стену корпоративной секретности. (israelinfo.co.il)