Американские технологические компании инвестируют миллиарды в искусственный интеллект. Это создает проблему с электропитанием.

Больше и лучше искусственного интеллекта (ИИ) — такую ​​цель преследуют крупнейшие технологические компании США. За последние недели Open AI, Amazon и Meta объявили о миллиардных инвестициях в ИИ. Даже Дональд Трамп высказался по этому вопросу во второй день своего пребывания в должности. Значительная часть этих денег пойдет в инфраструктуру, составляющую основу ИИ: центры обработки данных.

100 миллиардов долларов планируется инвестировать в проект «Stargate» компаниями Open AI и Microsoft, Alphabet планирует вложить в этом году в разработку ИИ 75 миллиардов, Amazon инвестирует в инфраструктуру 86 миллиардов, Meta — 65 миллиардов. Новые центры обработки данных также будут построены в Европе, особенно во Франции. Президент Франции Эммануэль Макрон объявляет об инвестициях в размере 109 миллиардов евро на саммите по искусственному интеллекту в Париже. Спрос на энергию будет расти с расширением инфраструктуры ИИ, но насколько именно — вопрос спорный.

В США гораздо больше центров обработки данных, чем в Европе. Там высокоспециализированные чипы круглосуточно обучают и управляют моделями искусственного интеллекта. Эти центры обработки данных потребляют много электроэнергии. В штате Вирджиния на центры обработки данных уже приходится четверть общего спроса на электроэнергию. Но откуда взять эту энергию наиболее экологически чистым и надежным способом?

ИИ потребляет электроэнергию несколько раз: большие объемы — во время обучения модели ИИ. И каждый раз, когда пользователь делает запрос к модели. В зависимости от того, создается ли текст, изображения или видео, каждый запрос к чат-боту, такому как Chat-GPT, потребляет в десять-тридцать раз больше энергии, чем онлайн-поиск с использованием поисковой системы.

Например, компьютерные чипы, необходимые для обучения и использования искусственного интеллекта, потребляют больше энергии, чем традиционные чипы, необходимые для облачных приложений. Чтобы обучить модель ИИ или обработать запрос, чип должен в первую очередь выполнять вычисления, а не только хранить информацию. Это также генерирует дополнительное тепло. Поэтому центры обработки данных должны иметь специальное охлаждение. Особенно в жарких регионах, таких как Техас или Аризона, это требует большого количества дополнительной электроэнергии.

Это также отражено в прогнозах будущего энергопотребления центров обработки данных. По оценкам исследования консалтинговой компании McKinsey, к 2030 году в США этот показатель достигнет 80 гигаватт. В прошлом году этот показатель составил 25 гигаватт. Boston Consulting Group (BCG) также ожидает, что спрос на энергию утроится. По данным BCG, при расчетах учитывается тот факт, что ИИ становится все более эффективным. Центры обработки данных строятся не только в США; страны и компании по всему миру инвестируют в их расширение. Консалтинговая фирма Bain пишет, что потребление энергии в центрах обработки данных по всему миру выросло на 72 процента с 2019 по 2023 год и, как ожидается, снова удвоится к 2027 году.

Сегодня на центры обработки данных приходится один процент мирового потребления энергии. Если оценки верны, к 2027 году на центры обработки данных будет приходиться 2,6% мирового спроса на энергию. Это все еще может быть небольшой процент, но быстрый рост подчеркивает потребность в надежных источниках энергии.

По сути, в последние годы чипы становятся все более и более эффективными. Однако особенно заметна тенденция к увеличению энергопотребления в случае с чипами искусственного интеллекта. Новейший чип Blackwell от Nvidia потребует 15 киловатт энергии. Если заполнить целый центр обработки данных такими чипами, он легко будет потреблять столько же энергии, сколько город среднего размера. Бабак Фалсафи — профессор EPFL, изучает эффективность центров обработки данных. Он говорит: «С чипами, разработанными специально для ИИ, потребление энергии удваивается с каждым новым поколением».

Год назад Сэм Альтман, генеральный директор Open AI, предупредил, что нехватка энергии поставит под угрозу развитие ИИ.

Успех ИИ китайского стартапа Deepseek поставил под сомнение предположение о том, что ИИ действительно нужно все больше вычислительных мощностей. По данным компании, Deepseek обучила своего чат-бота с использованием меньшего количества и менее мощных чипов и все равно достигла производительности, сопоставимой с топовой моделью Open AI. В исследовательской статье Deepseek объясняет методы, которые они использовали для повышения эффективности ИИ. Другие разработчики ИИ могут использовать эти инновации в своих моделях.

Если можно сэкономить вычислительную мощность, центры обработки данных также будут потреблять меньше электроэнергии. Бабак Фалсафи также говорит: «Усовершенствования алгоритмов могут сделать их более эффективными и, таким образом, сэкономить энергию».

На самом деле алгоритмы, которые обучают ИИ более эффективно, не обязательно снижают общую потребность в энергии для приложений ИИ. Они делают ИИ дешевле и, следовательно, привлекательнее для пользователей. По мере того, как все больше людей и компаний будут использовать ИИ, потребление электроэнергии снова возрастет. Тогда затраты и потребности в энергии переносятся только с обучения на применение.

Вот почему Microsoft делает ставку на ядерную энергетику и финансирует перезапуск атомной электростанции Три-Майл-Айленд, закрытой в 2019 году. Электростанция перестала приносить прибыль. Осенью Amazon и Google объявили о крупных инвестициях в так называемые «малые модульные реакторы». Эти небольшие модульные атомные электростанции генерируют до 300 мегаватт электроэнергии и могут напрямую поставлять электроэнергию в центры обработки данных. Ни одна из этих мини-атомных электростанций пока не подключена к энергосистеме США и даже не близка к вводу в эксплуатацию.

Сам Сэм Альтман полагается на такие стартапы, как Oklo, который разрабатывает небольшие ядерные реакторы, работающие на ядерных отходах в качестве топлива. Он также инвестирует в компанию Helion, специализирующуюся на ядерном синтезе. Альтман вкладывает сотни миллионов долларов в ставки на энергетику в надежде на прорыв.

Но до этого прорыва еще далеко. Могут пройти годы или даже десятилетия, прежде чем новые формы производства энергии начнут обеспечивать достаточное количество электроэнергии. До тех пор центры обработки данных зачастую будут использовать энергию, получаемую из ископаемого топлива. Потому что шумиха вокруг искусственного интеллекта сегодня потребляет электроэнергию.