Центры обработки данных для обучения и работы ИИ вскоре будут состоять из миллионов чипов, стоить сотни миллиардов долларов и потреблять столько же энергии, сколько большой город, если сохранятся нынешние тенденции.
Об этом говорится в новом исследовании, проведённом учёными из Джорджтаунского университета, Epoch AI и Rand, которые изучили динамику роста центров обработки данных ИИ по всему миру с 2019 по 2021 год. Соавторы собрали и проанализировали набор данных из более чем 500 проектов центров обработки данных ИИ и обнаружили, что, хотя производительность вычислительных центров данных ежегодно увеличивается более чем в два раза, требования к энергопотреблению и капитальные затраты также растут.
Полученные результаты свидетельствуют о сложности создания необходимой инфраструктуры для поддержки развития технологий искусственного интеллекта в следующем десятилетии.
Компания OpenAI, которая недавно заявила, что примерно 10% населения мира используют её платформу ChatGPT, заключила партнёрское соглашение с SoftBank и другими компаниями, чтобы привлечь до 500 миллиардов долларов на создание сети центров обработки данных ИИ в США (и, возможно, в других странах). Другие технологические гиганты, включая Microsoft, Google и AWS, в совокупности пообещали потратить сотни миллионов долларов только в этом году на расширение своих центров обработки данных.
Согласно исследованию Джорджтаунского университета, Epoch и Rand, в период с 2019 по 2025 год стоимость оборудования для центров обработки данных ИИ, таких как Colossus от xAI, который стоит около 7 миллиардов долларов, увеличивалась в 1,9 раза каждый год, в то время как потребность в электроэнергии за тот же период выросла в 2 раза. (Colossus потребляет около 300 мегаватт электроэнергии, что эквивалентно 250 000 домохозяйств.)
Исследование также показало, что за последние пять лет центры обработки данных стали намного более энергоэффективными. С 2019 по 2025 год один из ключевых показателей — вычислительная мощность на ватт — увеличивался в 1,34 раза каждый год. Однако этих улучшений будет недостаточно, чтобы удовлетворить растущие потребности в электроэнергии. К июню 2030 года в ведущем центре обработки данных ИИ может быть 2 миллиона чипов ИИ, он может стоить 200 миллиардов долларов и потреблять 9 ГВт электроэнергии — примерно столько же, сколько девять ядерных реакторов.
То, что спрос на электроэнергию в центрах обработки данных искусственного интеллекта растет такими темпами, что это приводит к значительной нагрузке на электросеть, - не новое открытие. Согласно недавнему анализу Wells Fargo, потребление энергии центрами обработки данных, по прогнозам, вырастет на 20% к 2030 году. Это может подтолкнуть возобновляемые источники энергии, которые зависят от переменной погоды, к их пределам — стимулируя рост невозобновляемых, наносящих ущерб окружающей среде источников электроэнергии, таких как ископаемое топливо.
Центры обработки данных ИИ также создают другие экологические угрозы, такие как высокое потребление воды, и занимают ценную недвижимость, а также сокращают налоговую базу штата. Согласно исследованию некоммерческой организации Good Jobs First, базирующейся в Вашингтоне, округ Колумбия, по оценкам, по меньшей мере 10 штатов теряют более 100 миллионов долларов в год из-за налоговых поступлений от центров обработки данных, что является результатом чрезмерно щедрых стимулов.
Конечно, возможно, что эти прогнозы не сбудутся или что временные рамки будут нарушены. Некоторые гиперскейлеры, такие как AWS и Microsoft, в последние несколько недель отказались от проектов по созданию центров обработки данных. В заметке для инвесторов в середине апреля аналитики Cowen отметили, что в начале 2025 года на рынке центров обработки данных наблюдается «охлаждение», что свидетельствует о страхе отрасли перед неустойчивым ростом.
Источник: AI News