Искусственный интеллект потребляет больше электроэнергии, чем биткойн.

Согласно исследованию Алекса де Врис-Гао, некоторые модели искусственного интеллекта потребляют столько же электроэнергии, сколько целая страна. Фото: TheVerge .

Согласно новому анализу, искусственный интеллект (ИИ) вскоре может превзойти майнинг биткоинов по энергопотреблению. В исследовании делается вывод, что к концу 2025 года ИИ может потреблять почти половину всей электроэнергии, потребляемой центрами обработки данных по всему миру.

Эти оценки получены от Алекса де Врис-Гао, научного сотрудника Свободного института экологических исследований Амстердамского университета, где он отслеживает потребление электроэнергии и воздействие криптовалют на окружающую среду. Его последняя статья о растущем потреблении электроэнергии искусственным интеллектом была опубликована на прошлой неделе в журнале Joule .

«Чем больше, тем лучше»

В настоящее время, по оценкам, на долю ИИ приходится до 20% электроэнергии, потребляемой центрами обработки данных. Согласно анализу Де Вриса-Гао, основанному на прогнозах поставок специализированных чипов для ИИ (из-за отсутствия конкретных данных от технологических компаний), это потребление быстро растет, несмотря на повышение эффективности.

Де Врис-Гао когда-то считал, что исследования энергоемких технологий могут завершиться с появлением Ethereum The Merge. Однако появление ChatGPT направило его исследования в новое русло. Аналитик видит поразительное сходство между развитием ИИ и энергетическими потребностями криптовалютных рынков.

«Когда появился ChatGPT, я подумал: „О боже, опять“. Это еще одна технология, которая потребляет много энергии, особенно на высококонкурентных рынках», — поделился он с изданием The Verge .

В связи с конкуренцией индустрия искусственного интеллекта будет всё больше потреблять энергии. Фото: SciTechDaily.

Ключевым общим моментом является преобладающий в обеих отраслях принцип «чем больше, тем лучше». «Мы видим, как технологические компании постоянно масштабируют свои модели для создания наилучших возможных приложений. Однако это также увеличивает потребность в ресурсах», — объясняет Де Врис-Гао.

Стремление к этой тенденции подстегнуло бум новых центров обработки данных для искусственного интеллекта, особенно в США. Это привело к планам строительства большего количества газовых электростанций и атомных реакторов для удовлетворения растущего спроса на электроэнергию.

Внезапные скачки спроса на электроэнергию могут оказать значительное давление на энергосеть и затруднить переход к более чистым источникам энергии, подобно проблемам, возникающим при майнинге криптовалют. Еще одно сходство заключается в сложности точной оценки потребления электроэнергии и воздействия этих технологий на окружающую среду. Хотя крупные технологические компании сообщают о выбросах углерода, они редко предоставляют конкретные данные о собственном искусственном интеллекте.

Для решения этой проблемы Де Врис-Гао использовал метод «триангуляции». Он использовал общедоступную информацию об устройствах, оценки аналитиков и отчеты о доходах компаний, чтобы спрогнозировать количество производимых аппаратных единиц и количество потребляемой ими энергии.

Он также отметил, что компания Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), крупный производитель чипов для искусственного интеллекта, более чем вдвое увеличила свои производственные мощности по выпуску чипов для ИИ в период с 2023 по 2024 год.

Прогнозы и неопределенности в будущем

По оценкам Де Врис-Гао, к 2024 году искусственный интеллект будет потреблять электроэнергию, эквивалентную всей электроэнергии Нидерландов. К концу 2025 года эта цифра может сравняться с показателем Великобритании, достигнув 23 гигаватт (ГВт) потребления электроэнергии искусственным интеллектом.

В отдельном отчете консалтинговой фирмы ICF также прогнозируется, что спрос на электроэнергию в США увеличится на 25% к 2030 году. Этот рост в основном обусловлен развитием искусственного интеллекта, центров обработки данных и майнингом биткоинов.

Несмотря на эти прогнозы, дать точные данные об энергопотреблении ИИ по-прежнему сложно. Воздействие на окружающую среду значительно варьируется в зависимости от многих факторов, таких как тип требуемой обработки, размер модели ИИ и электроснабжение местной сети.

Потребление электроэнергии в сети Ethereum снизилось на 99,988% после перехода на более энергоэффективный метод проверки транзакций по сравнению с Bitcoin. Фото: SCMP.

Например, использование инструментов искусственного интеллекта, обрабатываемых центрами обработки данных в Западной Вирджинии, может приводить к выбросам углекислого газа почти вдвое большему, чем в Калифорнии. Это связано с различиями в использовании возобновляемых источников энергии в этих двух штатах.

Де Врис-Гао считает, что технологическим компаниям необходима большая прозрачность. «Необходимость проходить через столько сложных этапов, чтобы получить оценку, поистине абсурдна. Это не должно быть до смешного сложно, но, к сожалению, так оно и есть», — поделился он.

В перспективе вопрос о том, повысится ли энергоэффективность, остается открытым. Хотя некоторые модели ИИ, такие как DeepSeek, заявляют о значительно меньшем энергопотреблении, чем другие, вопрос заключается в том, будут ли компании отдавать приоритет эффективности, а не тенденции «чем больше, тем лучше».

Существует также риск парадокса Джевонса, когда повышение эффективности приводит к увеличению общего потребления энергии из-за расширения ее использования. Без более совершенных показателей и прозрачности управление энергопотреблением ИИ станет серьезной проблемой.

Источник: https://znews.vn/ai-co-the-tieu-thu-dien-nhieu-hon-bitcoin-vao-cuoi-nam-2025-post1556958.html