Искусственный интеллект способен облегчить многочисленные аспекты жизни современного человека, но его повсеместное внедрение грозит значительным ростом потребления электроэнергии — глобальной ИИ-инфраструктуре может потребоваться её столько же, сколько нужно целой стране.
К такому выводу пришёл Алекс де Врис (Alex de Vries), аспирант Амстердамского свободного университета. Вот уже без малого год как отрасль ИИ перешла к этапу бурного роста — этот процесс спровоцировал выход ИИ-чат-бота OpenAI ChatGPT. Обучение и эксплуатация нейросетей, как та, что лежит в основе данного сервиса — достаточно энергоёмкий процесс. Компания Hugging Face, выступающая одним из разработчиков больших языковых моделей, заявила, что при обучении её платформе потребовалось 433 МВт·ч электроэнергии. Примерно столько же нужно, чтобы на год обеспечить энергией 40 средних американских домохозяйств. ChatGPT как более масштабный проект потребляет около 564 МВт·ч в день.
И выхода из сложившейся ситуации, кажется, нет. Компании по всему миру действительно работают над повышением эффективности систем ИИ в аппаратной и программных частях, стараясь сделать их работу менее энергоёмкой. Но повышение эффективности этих машин неизбежно повысит спрос на службы ИИ, в результате чего использование ресурсов увеличится ещё сильнее — это явление в экономике известно как парадокс Джевонса.
Особое беспокойство на этом фоне вызывают, конечно, крупнейшие проекты. В настоящее время Google обрабатывает до 9 млрд поисковых запросов в день. Исходя из этих данных, подсчитал исследователь, если бы для каждого поискового запроса в Google использовался ИИ, это потребовало бы около 29,2 ТВт·ч энергии в год — примерно столько же потребляет Ирландия. В ближайшее время столь экстремальный сценарий едва ли возможен, признаёт де Врис, но серверы ИИ действительно будут наращивать потребление энергии, и к 2027 году его совокупный объём может дойти до 85–134 ТВт·ч в год. Этот объём сопоставим с потребностями более крупных стран, например, Аргентины, Нидерландов и Швеции. Повышение эффективности ИИ-ускорителей позволит разработчикам перепрофилировать процессоры на решение задач, связанных с ИИ-алгоритмами, что дополнительно приведёт к росту связанного с ними потребления энергии.
Человечеству стоит внимательней отнестись к тому, для чего оно использует ИИ, делает вывод учёный. Это довольно энергозатратная технология, поэтому лучше избегать её применения в сферах, где без неё можно обойтись.