Современные технологии стремительно развиваются, предлагая обществу уникальные возможности для улучшения жизни и бизнеса. Однако вместе с этими преимуществами возникают и серьезные проблемы, касающиеся экологии и энергетики. Одно из последних исследований ученого Алекса де Вриса-Гао проливает свет на одну из наиболее тревожных тенденций — потребление электроэнергии искусственным интеллектом.
Проблема роста энергопотребления
Исследование, опубликованное в авторитетном научном журнале Joule, показало, что рост вычислительных мощностей, необходимых для тренировки моделей искусственного интеллекта, ведет к резкому увеличению потребления электроэнергии. По данным автора, начиная с 2018 года энергопотребление центров обработки данных растет примерно вдвое каждые два-три месяца. Эта тенденция вызывает серьезную озабоченность, поскольку традиционные методы повышения энергоэффективности начинают уступать стремительному росту потребностей ИИ-технологий.
Угрозы экологической устойчивости
Исследователь предупреждает, что развитие технологий машинного обучения и глубокого обучения требует значительных ресурсов. Например, обучение крупных языковых моделей типа ChatGPT и аналогичных решений требует огромных объемов вычислений, связанных с интенсивным использованием серверов и графических процессоров (GPU). Эти устройства отличаются высоким уровнем энергопотребления, особенно в режиме непрерывной работы.
По мнению ученых, чрезмерная нагрузка на инфраструктуру центров обработки данных ставит под угрозу устойчивое функционирование энергосистем многих стран мира. Увеличение числа пользователей, постоянно подключенных к облачным сервисам и использующих услуги ИИ-платформ, значительно повышает нагрузку на сети электропередач и генерирующие мощности электростанций.
Кроме того, большинство дата-центров размещено в регионах с доступностью дешевого угольного топлива или гидроэнергетики, что создает дополнительные экологические риски. Перегрузка сетей и повышенные выбросы углекислого газа ведут к ускорению глобального потепления и изменению климата.
Пути решения проблемы
Для минимизации негативных последствий ученый предлагает ряд мер, направленных на повышение энергоэффективности инфраструктуры и снижение воздействия на окружающую среду:
- Использование возобновляемых источников энергии: переход на солнечные панели, ветряные турбины и другие экологически чистые виды производства электроэнергии.
- Оптимизация архитектуры дата-центров: внедрение инновационных архитектурных решений, позволяющих минимизировать тепловыделение и повысить эффективность охлаждения оборудования.
- Разработка более эффективных алгоритмов: улучшение методов машинного обучения, позволяющие снизить требования к ресурсам для тренировок и эксплуатации больших моделей.
Также отмечается необходимость сотрудничества государственных органов, компаний-разработчиков программного обеспечения и производителей аппаратного обеспечения для выработки единых стандартов и норм регулирования энергопотребления информационных технологий.
Подводя итог, исследование подчеркивает важность осознания масштабов угрозы, связанной с ростом энергопотребления технологиями искусственного интеллекта. Для предотвращения возможных кризисов необходима совместная работа всех заинтересованных сторон и скорейшее принятие комплексных мер по повышению энергетической эффективности IT-инфраструктуры.
