Современные достижения в области генеративного искусственного интеллекта (ИИ) впечатляют, но за ними скрываются серьезные проблемы, связанные с энергопотреблением. Постоянное увеличение вычислительных мощностей для работы ИИ ставит под угрозу устойчивость глобальной сети и вызывает вопросы о долгосрочном воздействии на окружающую среду.
- Рост энергопотребления – ИИ для создания текстов, изображений и других данных, требуют значительных вычислительных ресурсов. Обучение таких моделей занимает недели и даже месяцы на суперкомпьютерах, потребляющих огромное количество электроэнергии. С каждым новым поколением моделей энергопотребление только увеличивается, что вызывает беспокойство у исследователей и экологов.
- Влияние на глобальную сеть – рост энергозатрат может замедлить работу сети, требуя расширения и модернизации дата-центров, что влечёт затраты и рост тарифов.
- Экологические последствия – производство электроэнергии, необходимой для работы суперкомпьютеров, часто сопровождается выбросами парниковых газов и другими вредными воздействиями на окружающую среду. Это усугубляет проблему изменения климата и ставит под угрозу экологическую устойчивость планеты.
Для снижения энергопотребления генеративного ИИ необходимо разработать новые подходы и технологии. Оптимизация алгоритмов и архитектуры моделей, а также использование возобновляемых источников энергии для питания дата-центров могут стать перспективными направлениями. Совместные усилия компаний, исследовательских институтов и общественности помогут создать устойчивое будущее для ИИ и всей планеты.
