Раскрывая масштабное энергопотребление ИИ и его будущее влияние

Измерение энергопотребления ИИ

После нескольких месяцев расследования наша статья о потреблении энергии и выбросах ИИ была опубликована на прошлой неделе. Изначальная цель была проста: подсчитать, сколько энергии используется при каждом запросе к чат-боту, и суммировать это, чтобы понять, почему компании и правительственные чиновники стремятся использовать беспрецедентные объемы электроэнергии для работы ИИ, что может изменить энергетические сети.

ИИ только развивается

В нашем исследовании мы сосредоточились на энергозатратах чат-ботов, генерации изображений и создании видео с помощью ИИ. Однако это лишь малая часть будущих энергетических потребностей ИИ. Многие компании создают сложные модели рассуждения, которые требуют больше времени и энергии. Кроме того, разрабатываются устройства с постоянно работающим ИИ в фоновом режиме, цифровые ассистенты и клоны, что увеличивает энергопотребление. Это объясняет огромные инвестиции таких компаний, как OpenAI, в энергетическую инфраструктуру.

В то же время ИИ находится в зачаточном состоянии, что значит, что улучшения в моделях, чипах и системах охлаждения могут повысить эффективность и изменить текущий тренд.

Энергозатраты на видео с ИИ

Наши тесты показали, что создание даже низкокачественного пятисекундного видео с помощью ИИ требует в 42 000 раз больше энергии, чем ответ чат-бота на простой вопрос, что достаточно, чтобы час работать микроволновке. Недавно Google представила новую модель видео Veo, и хотя точные данные по энергопотреблению не раскрыты, предполагается, что она требует еще больше энергии, чем протестированные модели. Если создание видео с ИИ станет дешевым и распространенным, особенно в соцсетях, это может значительно увеличить выбросы.

Важнее не личный след, а глобальные проблемы

Хотя многие могут беспокоиться о своем личном углеродном следе от использования ИИ, большая часть запросов к чат-ботам оказывает минимальное влияние. Видео-генерация — возможно, более значимый фактор. Но существуют более масштабные экологические проблемы. Например, дата-центры в Неваде интенсивно используют водные ресурсы, что влияет на местные экосистемы. Крупнейший дата-центр Meta в Луизиане по-прежнему использует природный газ, несмотря на обещания перейти на чистую энергию. Также ядерная энергия не является однозначным решением, как часто утверждают компании ИИ.

Главная сложность — это глобальная энергетическая политика, доступ к ресурсам и непрозрачность данных о потреблении энергии компаниями ИИ. Эти факторы, а не индивидуальное использование, играют ключевую роль в оценке воздействия ИИ на окружающую среду.

Эта статья изначально была опубликована в новостной рассылке The Algorithm. Чтобы первыми получать подобные материалы, подпишитесь на рассылку.