С появлением генеративного искусственного интеллекта потребление энергии в ЦОД растет, что создает серьезную экологическую проблему. Эксперты обсуждают энергоэффективность ИИ и ответственность за углеродный след. — computerweekly.com
Последший прогноз аналитиков Gartner по потреблению электроэнергии центрами обработки данных (ЦОД) предполагает, что к 2030 году на них будет приходиться около 1200 ТВт⋅ч (тераватт-часов) энергии, что на 20% больше по сравнению с прогнозом годичной давности. По данным Gartner, энергопотребление серверов, оптимизированных для искусственного интеллекта (ИИ) и использующих графические процессоры (GPU), по прогнозам, возрастет примерно до 156 ГВт (гигаватт), что отражает как масштаб, так и темпы внедрения ИИ-инфраструктуры. Во время основной презентации на саммите Microsoft AI Summit в Лондоне, состоявшемся в конце февраля, генеральный директор Microsoft Сатья Наделла говорил об энергоэффективности ИИ с точки зрения количества электроэнергии, потребляемой для обработки фрагментов информации — известных как токены, — которые составляют фразы и ключевые слова, формирующие запрос на естественном языке, отправленный в генеративный ИИ (GenAI) движок. По мере того как компания продолжает расширять облако Microsoft Azure и ЦОД для ИИ, Наделла заявил: «Мы обеспечиваем, чтобы во всех наших ЦОД использовалась возобновляемая энергия. Сегодня 100% возобновляемой энергии питает весь Azure, и мы очень гордимся тем, что закладываем эту основу и, по сути, стимулируем развитие возобновляемой энергетики по всему миру и в Великобритании». Наименьшей измеримой единицей работы в мире ИИ является токен, и, по крайней мере с точки зрения Наделлы, цель состоит не только в том, чтобы сократить энергию, необходимую для обработки токена, но и в том, чтобы сделать это экономически эффективным способом. Таким образом, лица, принимающие ИТ-решения, должны быть осведомлены как об абсолютной стоимости обработки, так и о углеродном следе рабочих нагрузок ИИ. Как отмечает Шейн Херат, председатель Eco-Friendly Web Alliance: «Если мы хотим избежать будущего, в котором рост ИИ будет оторван от границ нашей планеты, мы должны выйти за рамки идеи о том, что гиперскейлеры являются единственными хранителями углеродного следа». Херат считает, что истинная устойчивость требует перекалиброванного ландшафта, в котором предприятия и частные лица становятся активными участниками «цифровой диеты». Дэниел Смит, генеральный директор Astralis Technology, предупреждает: «Каждая обученная модель ИИ, каждый набор данных, сохраняемый на неопределенный срок, каждая ресурсоемкая рабочая нагрузка, запущенная без проверки, вносят постепенный вклад в общий след. Умножьте это на тысячи организаций, и совокупный эффект будет существенным». Смит призывает ИТ-руководителей «сделать свой вклад», что означает оценку их потребностей в ИИ. Для Смита ИТ-руководители должны делать осознанный выбор относительно того, действительно ли их организации требуется непрерывная работа той или иной рабочей нагрузки ИИ, а затем провести реальную оценку развертываемых моделей ИИ. Он добавляет: «Оптимизируем ли мы размер модели и частоту обучения или по умолчанию используем грубую вычислительную мощность?» Помимо самого ИИ, Смит призывает ИТ-руководителей рассмотреть устаревшие системы и массивы данных своей организации. Он говорит, что ИТ-руководители должны задуматься, рационализируются ли они или же возможности ИИ просто накладываются поверх них. «Экологическая ответственность в ИИ — это не сдерживание ради сдерживания, — говорит он. — Это разумное управление спросом и применение той же дисциплины к потреблению вычислительных ресурсов, которую многие организации уже применяют к финансовым расходам или киберрискам». Смит рекомендует ИТ-руководителям пересмотреть дорожные карты устойчивого развития своих организаций в свете роста использования корпоративного ИИ. Чего им не следует делать, по мнению Смита, так это откладывать или приостанавливать их, чтобы беспрепятственно строить стратегию ИИ организации, не обремененную экологическими соображениями. «Слишком часто стратегии устойчивого развития рассматриваются как параллельные инициативы, которые имеют благие намерения, но второстепенны по отношению к «основной» цифровой трансформации. ИИ меняет это уравнение. Он усиливает как возможности, так и риски», — говорит он. Иными словами, метрики устойчивого развития должны влиять на архитектурные решения, а не просто использоваться для удовлетворения потребностей отчетности по ключевым показателям эффективности воздействия на окружающую среду и устойчивости.
Планирование ЦОД для ИИ
Расширение мощностей ЦОД в Великобритании разворачивается во все более хаотичной и несогласованной манере. По словам Люка Сперрина, старшего руководителя практики по энергетике в Digital Catapult, планирующие органы были завалены одновременными заявками: в 2025 году в Англии и Уэльсе было подано более 60 отдельных заявок на планирование строительства новых ЦОД. По его словам, это создает значительное местное напряжение и сигнализирует об отсутствии национального надзора. Сперрин предупреждает, что география размещения ЦОД также несбалансирована: крупнейшие кластеры сосредоточены вокруг Доклендс в Лондоне и Слау — двух наиболее зрелых и взаимосвязанных цифровых узлов Европы. «Поскольку серверы ИИ становятся все более энергоемкими, запросы на подключение ЦОД — часто рассчитанные с учетом предполагаемой конечной мощности — предъявляют растущие требования к электросетям, побуждая провайдеров искать альтернативные решения, которые могут нести экологические компромиссы», — говорит он. Существует нехватка стандартизированного углеродного учета для цифровых рабочих нагрузок, что, по мнению Сперрина, означает, что их воздействие на окружающую среду остается непрозрачным и плохо поддающимся количественной оценке.
Альтернативный интерфейс для взаимодействия человека и компьютера
Одной из тем, которые обсуждал глава Microsoft во время своей основной презентации в рамках тура AI Tour в Лондоне, является то, как разговор о пользовательском опыте перешел от гладкого графического пользовательского интерфейса (GUI) к простому командному запросу, где реальная мощь скрыта за мощной моделью GenAI, которая интерпретирует язык так, что это кажется более естественным для человека. Но, как отмечает Херат, за каждым запросом GenAI стоит скрытая цена: «Энергетический разрыв между стандартным веб-поиском и запросом, сгенерированным ИИ, превратился в пропасть. В то время как традиционный поиск Google потребляет незначительное количество энергии, одно взаимодействие с генеративной моделью ИИ может потребовать в 10 раз больше этой мощности. «Если этот запрос включает генерацию изображений или видео, энергопотребление возрастает еще больше. Генерация одного изображения ИИ высокого разрешения может потребовать энергии, эквивалентной половине заряда смартфона». Для большинства людей эти затраты остаются невидимыми. Херат предупреждает, что когда пользователь просит ИИ «обобщить это письмо» или «нарисовать кота в смокинге», эти простые фразы запускают каскад высокоплотных вычислений в объекте, часто находящемся за сотни миль. «Это создает эффект отскока — из-за того, что технология кажется бесплатной и легкой [мы используем ее легкомысленно]», — добавляет он.
Кто платит?
В то время как Цель устойчивого развития ООН № 12 выступает за «эффективное использование природных ресурсов», нынешняя экономика ИИ поощряет потребление в больших объемах с низкой степенью намерения. Реальная стоимость ИИ-инфраструктуры больше не скрыта. Как отмечает Крейг Вентворт, ведущий аналитик TechMarketView, на протяжении большей части последнего десятилетия экономика облачных вычислений позволяла абстрагироваться от энергопотребления при принятии корпоративных решений. Гиперскейлеры инвестировали в масштабе, эффективность улучшалась, а нарративы об устойчивом развитии фокусировались на относительной выгоде по сравнению с локальной инфраструктурой. «ИИ меняет это уравнение, потому что его рабочие нагрузки меняют масштаб, время и концентрацию спроса на энергию», — говорит он. «В отличие от предыдущих волн внедрения облачных технологий, ИИ-инфраструктура стимулирует устойчивые высокоинтенсивные вычисления, усугубляет давление пикового спроса и ускоряет необходимость в усилении сетей и модернизации передачи». Государственные инвестиции в энергетическую инфраструктуру всегда лежали в основе экономического развития, и ЦОД для ИИ все чаще позиционируются как критически важная национальная инфраструктура (КНИ). Но, как отмечает Вентворт, как только ИИ-инфраструктура становится видимой на этом уровне, вопрос о том, кто платит, становится неизбежным. «Простое рассмотрение роста ИИ как общественного блага не освобождает частных игроков от ответственности», — добавляет он. Должны ли Microsoft, Google и Amazon покрывать полную социальную стоимость своих ЦОД? Херат считает, что они должны платить свою справедливую долю. В качестве примера он приводит то, что Microsoft уже поддерживает тарифные структуры в таких местах, как Висконсин, которые взимают с очень крупных клиентов полную стоимость требуемой ими энергии, что не позволяет финансовому бремени модернизации сетей ложиться на плечи местных жителей. Однако Херат добавляет: «Существует моральный риск в том, чтобы освободить пользователя — будь то глобальный банк или индивидуальный энтузиаст — от ответственности. Если экологическое бремя полностью интернализируется провайдером, у пользователя нет стимула менять свое поведение». По мере развития дискуссии о том, кто платит за воздействие ИИ на окружающую среду, вероятно, в этот разговор будут вовлечены и обычные люди, которые сейчас начинают пользоваться такими инструментами, как ChatGPT. Если с них будет взиматься плата за использование, это фактически убьет внедрение запросов ИИ в качестве замены бесплатным интернет-поискам. Но существует экологическая цена, поэтому, возможно, необходимо повысить осведомленность общественности о значительном углеродном следе ИИ.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Cliff Saran