Генеративный ИИ – это искусственный интеллект, который может создавать новые данные на основе уже существующих. Самые яркие примеры — это текстовые модели, такие как ChatGPT, и графические модели, способные создавать изображения на основе текстовых запросов. Однако обучение и использование таких систем требует огромных вычислительных мощностей.
Одной из главных проблем генеративного ИИ является его влияние на энергопотребление. По данным исследований, современные ИИ-системы потребляют значительное количество энергии на обучение и работу. Дата-центры, которые обслуживают ИИ, требуют постоянного электроснабжения и охлаждения.
Основная проблема заключается в том, что большая часть энергии для дата-центров поступает от традиционных источников, таких как уголь и газ. Это приводит к росту выбросов углекислого газа и негативно влияет на окружающую среду.
Хотя многие компании пытаются перейти на возобновляемые источники энергии, темпы перехода всё ещё недостаточны для того, чтобы компенсировать рост потребления энергии ИИ-системами. И это приводит нас к ключевому вопросу: как решить проблему энергетической эффективности и устойчивости ИИ?
Существуют технологические решения, которые могут помочь снизить энергопотребление. Это, например, более эффективные алгоритмы, улучшение аппаратного обеспечения и использование локальных вычислений. Но без глобальных изменений в энергетической политике этого может быть недостаточно.
Многие крупные технологические компании, такие как Google и Microsoft, уже начали инвестировать в зелёные технологии для своих дата-центров. Они стремятся сократить углеродный след и использовать возобновляемую энергию. Например, Google заявляет, что все их дата-центры будут использовать только возобновляемые источники к 2030 году.
Также развиваются технологии, которые помогают сделать дата-центры более энергоэффективными. Это использование охлаждения серверов в океанах или внедрение суперэффективных процессоров, потребляющих меньше энергии.
