Энергопотребление дата-центров ИИ достигло уровня целых стран: что это значит

Потребление электроэнергии дата-центрами, работающими на системы искусственного интеллекта, достигло масштабов, сопоставимых с энергопотреблением целых стран. К такому выводу пришли авторы доклада ООН, опубликованного на этой неделе. Исследование показывает, что стремительный рост индустрии ИИ несёт значительные экологические издержки, которые пока не получают должного внимания. Если тенденция сохранится, к 2027 году дата-центры ИИ могут потреблять столько же энергии, сколько вся Япония — одна из крупнейших экономик мира.

Энергопотребление дата-центров ИИ достигло национальных масштабов

Доклад, подготовленный Программой ООН по окружающей среде (UNEP), впервые оценивает глобальное энергопотребление дата-центров, задействованных в обучении и работе моделей ИИ. Согласно данным, совокупное потребление электроэнергии этими объектами уже превышает показатели таких стран, как Ирландия или Дания. Это стало возможным благодаря стремительному развитию крупных языковых моделей и генеративных нейросетей, которые требуют огромных вычислительных ресурсов. Например, обучение одной модели GPT-4, по разным оценкам, потребовало от 50 до 100 ГВт·ч электроэнергии — этого достаточно для обеспечения энергией нескольких тысяч домохозяйств в течение года.

Авторы доклада подчёркивают, что основной причиной такого роста стали именно крупные языковые модели и генеративные нейросети. Ранее основными потребителями энергии в дата-центрах были облачные сервисы, стриминг и криптовалюты, но с 2022 года, после выхода ChatGPT, нагрузка резко возросла. Крупные технологические компании, такие как Google, Microsoft и Amazon, активно строят новые центры обработки данных, часто в регионах с дешёвой электроэнергией, но не всегда возобновляемой. Параллельно растёт и водопотребление: для охлаждения серверов требуются миллионы литров воды ежедневно, что в засушливых регионах создаёт дополнительную нагрузку на местные ресурсы.

Почему дата-центры ИИ потребляют так много энергии?

Основное энергопотребление в дата-центрах ИИ приходится на три этапа: обучение модели, её инференс (работа в реальном времени) и охлаждение оборудования. Обучение — самый энергоёмкий процесс, но он происходит однократно. Инференс, напротив, выполняется постоянно для каждого пользовательского запроса. Например, каждый запрос к ChatGPT потребляет примерно в 10 раз больше энергии, чем обычный поисковый запрос в Google. При миллиардах запросов в день это даёт колоссальную нагрузку. Современные дата-центры используют тысячи GPU, работающих 24/7, а их суммарное тепловыделение требует мощных систем охлаждения — часто жидкостных, которые сами по себе потребляют много энергии. Некоторые компании, как Microsoft, экспериментируют с подводными дата-центрами, чтобы использовать естественное охлаждение, но это пока не стало массовым решением.

Предыстория и контекст

Проблема энергопотребления дата-центров обсуждается не первый год, но именно бум ИИ вывел её на новый уровень. Доклад ООН впервые объединяет аспекты энергопотребления и водопотребления в единую картину, показывая, что экологический след ИИ гораздо шире, чем просто выбросы углекислого газа. Эксперты отмечают, что без регулирования энергопотребление дата-центров ИИ может вырасти в несколько раз к 2030 году. Уже в ближайшие месяцы национальные регуляторы, особенно в Европейском союзе, могут начать вводить требования по энергоэффективности для ИИ-инфраструктуры.

Какие меры предлагаются для снижения энергопотребления?

Эксперты ООН рекомендуют несколько подходов. Во-первых, повышение энергоэффективности самих чипов и архитектур: специализированные процессоры, такие как TPU от Google или собственные разработки NVIDIA, уже показывают лучшую производительность на ватт по сравнению с универсальными GPU. Во-вторых, использование возобновляемых источников энергии для питания дата-центров. В-третьих, оптимизация самих алгоритмов: например, использование более компактных моделей или методов дистилляции знаний, которые требуют меньше вычислений без существенной потери качества. Крупные игроки, такие как Google и Microsoft, уже объявили о планах достичь углеродной нейтральности к 2030 году, но пока их выбросы растут из-за ИИ.

Кого затронет и как

Рост энергопотребления дата-центров ИИ затронет всех: от рядовых пользователей до крупного бизнеса и правительств. Для потребителей это может означать рост цен на облачные сервисы и подписки на ИИ-инструменты, так как компании будут перекладывать затраты на электроэнергию. Для бизнеса, особенно в сфере ИИ, возрастут операционные расходы, что может замедлить внедрение технологий в некоторых отраслях. В России и странах СНГ, где электроэнергия относительно дешёва, но инфраструктура дата-центров развита неравномерно, ситуация может быть двоякой. С одной стороны, есть потенциал для размещения энергоёмких вычислений. С другой — нагрузка на устаревшие энергосети может возрасти. Кроме того, экологические нормы в регионе пока менее строги, что может привлечь операторов дата-центров, но усугубит местные экологические проблемы.

Что будет дальше

Авторы доклада призывают к срочным действиям. Научное сообщество также ищет альтернативы: от квантовых вычислений до нейроморфных чипов, которые имитируют работу мозга и потребляют на порядки меньше энергии. Однако до коммерческого внедрения этих технологий остаются годы. Ожидается, что уже в ближайшие месяцы национальные регуляторы, особенно в Европейском союзе, начнут вводить требования по энергоэффективности для ИИ-инфраструктуры. Крупные игроки, такие как Google и Microsoft, уже объявили о планах достичь углеродной нейтральности к 2030 году, но пока их выбросы растут из-за ИИ.

Итог

Доклад ООН чётко показывает: развитие искусственного интеллекта не может происходить без учёта экологических последствий. Энергопотребление дата-центров уже сопоставимо с потреблением целых стран, и эта тенденция будет усиливаться. Вопрос не в том, стоит ли останавливать прогресс, а в том, как сделать его устойчивым. Читателям стоит следить за этой темой, поскольку от решений, принятых сегодня, зависит не только будущее ИИ, но и состояние планеты.