ИИ против планеты? Как тренировка и работа нейросетей влияют на энергопотребление
Бурное развитие нейросетей делает работу во многих сферах быстрее и удобнее, но вместе с этим вызывает новые тревоги. Всё чаще обсуждают, как искусственный интеллект влияет на энергопотребление и экологию. Давайте разберёмся, почему ИИ тратит так много электричества, чем это грозит планете и как можно снизить нагрузку.
Почему ИИ такой прожорливый
Каждый раз, когда вы общаетесь с ChatGPT или пользуетесь нейросетью для генерации изображений, где-то в мире работают тысячи серверов. Они не просто «думают», а буквально жгут электричество. Но куда уходит вся эта энергия и действительно ли ИИ так сильно нагружает планету?
На что уходит энергия искусственного интеллекта
Чтобы понимать масштабы, нужно знать, из чего состоит работа ИИ. Он потребляет электричество для трёх основных процессов:
- Тренировка моделей — самый энергоёмкий этап. Сотни миллиардов параметров проходят через миллионы итераций, пока нейросеть не научится давать нужные ответы.
- Инференс — обработка пользовательских запросов. Чем больше людей обращаются к ИИ, тем больше энергии он тратит.
- Инфраструктура — хранение данных, охлаждение серверов, резервные мощности.
Главный «пожиратель» энергии — обучение моделей. Например, тренировка GPT-3 заняла около 1–2 месяцев и потребила 1,2 ГВт·ч, что сопоставимо с годовым потреблением 250 домов.
Сколько энергии уходит на запросы
Когда ИИ работает с пользователями, он тоже тратит энергию. Один запрос к ChatGPT потребляет в среднем 0,03–0,1 кВт·ч. Если таких запросов миллионы (а их может быть до 50 млн в день), общие расходы достигают 2–3 ГВт·ч ежедневно.
Для сравнения: этого хватило бы, чтобы сутки питать небольшой город.
Где «горит свет»: география дата-центров
Большинство центров обработки данных расположены в США (Вирджиния, Техас, Калифорния), Европе (Германия, Франция, Бельгия) и Азии (Тайвань, Сингапур, Южная Корея, Китай). Всё чаще дата-центры строят в холодных регионах — там проще решать проблему охлаждения. Microsoft, например, экспериментирует с подводными дата-центрами, которые охлаждаются морской водой.
Зелёная энергетика и след ИИ
Экологический след напрямую зависит от источников энергии:
- Уголь и газ — высокая углеродная нагрузка.
- Атомная энергия — низкие выбросы, но проблемы с отходами.
- Возобновляемые источники — чисто, но нестабильно.
Кроме того, охлаждение дата-центров требует огромного количества воды, а производство чипов — редкоземельных металлов, добыча которых наносит вред экологии.
Что делает индустрия, чтобы снизить нагрузку
Компании активно ищут баланс между производительностью и экологией. Среди решений:
- разработка более энергоэффективных алгоритмов;
- оптимизация кода и снижение параметров моделей без потери качества;
- использование солнечной и ветровой энергии для дата-центров;
- перенос вычислений в периоды низкой нагрузки.
ИИ становится умнее не только в ответах, но и в том, как экономить энергию.
Что это значит для пользователей и бизнеса
Проблема энергопотребления ИИ часто преувеличена — на долю всей отрасли приходится доли процента мирового расхода электричества. Однако спрос на нейросети растёт, и вместе с ним растёт нагрузка на инфраструктуру.
Компании, инвестирующие в «зелёные» решения и прозрачные метрики, сегодня получают больше доверия — и со стороны пользователей, и со стороны инвесторов.
Вывод
В целом, разговоры о «прожорливости» ИИ немного преувеличены. Но если ничего не менять, в будущем это действительно может стать проблемой. Поэтому крупные компании уже сейчас стараются сделать технологии экономнее и уменьшить расход энергии.