Искусственный интеллект (ИИ) обещает помочь программистам писать код быстрее, водителям безопаснее водить машину и делать повседневные задачи менее трудоемкими. Но в комментарии, опубликованном 10 октября в журнале Joule, основатель Digiconomist демонстрирует, что этот инструмент, если он будет широко принят, может иметь большой энергетический след, который в будущем может превысить потребности некоторых стран в электроэнергии.
«Глядя на растущий спрос на услуги искусственного интеллекта, весьма вероятно, что потребление энергии, связанное с искусственным интеллектом, значительно увеличится в ближайшие годы», — говорит автор Алекс де Врис, доктор философии. кандидат в Vrije Universiteit Amsterdam.
С 2022 года генеративный искусственный интеллект, который может создавать текст, изображения и другие данные, быстро развивается, включая ChatGPT от OpenAI. Обучение этим инструментам искусственного интеллекта требует подачи в модели большого количества данных — процесс энергоемкий. Hugging Face, компания по разработке искусственного интеллекта, базирующаяся в Нью-Йорке, сообщила, что ее многоязычный инструмент искусственного интеллекта, генерирующий текст, потреблял во время обучения около 433 мегаватт-часов (МВтч), чего достаточно для обеспечения энергией 40 средних американских домов в течение года.
Энергетический след ИИ не заканчивается обучением. Анализ Де Фриса показывает, что когда инструмент запускается в работу — генерируя данные на основе подсказок — каждый раз, когда инструмент генерирует текст или изображение, он также использует значительное количество вычислительной мощности и, следовательно, энергии. Например, работа ChatGPT может стоить 564 МВтч электроэнергии в день.
В то время как компании по всему миру работают над повышением эффективности аппаратного и программного обеспечения искусственного интеллекта, чтобы сделать этот инструмент менее энергоемким, де Врис говорит, что повышение эффективности машин часто увеличивает спрос. В конце концов, технологические достижения приведут к чистому увеличению использования ресурсов – феномену, известному как парадокс Джевонса.
«Результатом повышения эффективности и доступности этих инструментов может стать то, что мы просто позволим большему количеству их применений и большему количеству людей использовать их», — говорит де Врис.
Google, например, внедрил генеративный искусственный интеллект в свою почтовую службу и тестирует свою поисковую систему с помощью искусственного интеллекта. В настоящее время компания обрабатывает до 9 миллиардов поисковых запросов в день. Основываясь на этих данных, де Врис подсчитал, что если каждый поиск в Google будет использовать ИИ, ему потребуется около 29,2 ТВтч электроэнергии в год, что эквивалентно годовому потреблению электроэнергии в Ирландии.
По словам де Вриса , этот экстремальный сценарий вряд ли произойдет в краткосрочной перспективе из-за высоких затрат , связанных с дополнительными серверами ИИ и узкими местами в цепочке поставок серверов ИИ. Однако прогнозируется, что в ближайшем будущем производство серверов искусственного интеллекта будет быстро расти. К 2027 году мировое потребление электроэнергии, связанное с искусственным интеллектом, может увеличиться на 85–134 ТВтч в год, исходя из прогноза производства серверов искусственного интеллекта.
Эта сумма сопоставима с годовым потреблением электроэнергии в таких странах, как Нидерланды, Аргентина и Швеция. Более того, повышение эффективности ИИ может также позволить разработчикам перепрофилировать некоторые компьютерные процессоры для использования ИИ, что может еще больше увеличить потребление электроэнергии, связанное с ИИ.
«Потенциальный рост подчеркивает, что нам нужно очень внимательно относиться к тому, для чего мы используем ИИ. Он энергоемок, поэтому мы не хотим использовать его во всех сферах, где он нам на самом деле не нужен», — говорит де Врис.
Теги: ИИ, сервер, энергия
