Индустрия ИИ подошла к точке, о которой ещё недавно старались не говорить: её энергетический след становится системным. Уже к концу 2025 года алгоритмы машинного обучения, по ряду прогнозов, будут потреблять больше электроэнергии, чем весь рынок майнинга криптовалют в его пиковом состоянии. Это не просто нагрузка на электросети – это вызов, на который пока никто не дал чёткий ответ.
Стремительный рост генеративных моделей, начавшийся в конце 2022 года, вызвал не только всплеск интереса к нейросетям, но и каскадное расширение всей физической инфраструктуры. Новые дата-центры, мощнейшие ускорители от NVIDIA, миллионы GPU, работающих без перерыва. Если год назад доля ИИ-нагрузок оценивалась в 20% от энергопотребления дата-центров, то в ближайшие 12 месяцев она рискует превысить 45%.
Исследование Алекса де Фриса-Гао из Свободного университета Амстердама, опубликованное в Joule, предлагает редкий взгляд на обратную сторону ИИ-буржуазии. Учитывая закрытость Big Tech, учёный использовал косвенные методы анализа, от логистики поставок до оценок выхода ускорителей H100 и графиков загрузки фабрик TSMC. Итоги получились пугающе конкретны.
Один только H100 требует около 700W под нагрузкой. Этих чипов уже миллионы, а в перспективе их станет кратно больше. Устройства, произведённые только за два последних года, будут в перспективе тянуть до 9,4 гигаватта, что сравнимо с потреблением Ирландии.
Основной ограничитель сейчас – технология CoWoS, необходимая для упаковки чиплетов и памяти в тесном модуле. Производство этих сборок представляет собой узкое горлышко на уровне всей индустрии. В 2024 году TSMC удвоила объёмы, но и этого оказалось мало. Планка на 2025-й – очередное удвоение. Если спрос продолжит расти такими темпами, мощность потребления ИИ-систем достигнет 23 гигаватт. Это уже уровень Великобритании.