ИИ потребляет больше электроэнергии, чем Биткоин

Исследователи прогнозируют, что спрос на электроэнергию со стороны ИИ резко возрастет, несмотря на повышение энергоэффективности.

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

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

Такие оценки предоставил Алекс де Врис-Гао, аспирант Института исследований окружающей среды Амстердамского свободного университета. Здесь он отслеживал потребление электроэнергии и воздействие криптовалют на окружающую среду. Его последний комментарий о растущих потребностях ИИ в электроэнергии был опубликован в журнале Joule на прошлой неделе.

«Чем больше, тем лучше»

По оценкам, в настоящее время на долю ИИ приходится до 20% электроэнергии, потребляемой центрами обработки данных. Анализ Де Вриса-Гао, основанный на прогнозах цепочки поставок специализированных чипов ИИ (из-за отсутствия конкретных данных от технологических компаний), показывает, что потребление стремительно растет, несмотря на повышение эффективности.

Де Врис-Гао когда-то считал, что исследования энергоемких технологий могут закончиться с появлением Ethereum The Merge. Однако появление ChatGPT направило его в новое русло исследований. Аналитики видят поразительное сходство между развитием искусственного интеллекта и энергетическими потребностями рынков криптовалют.

«Когда появился ChatGPT, я подумал: «О боже, только не это». Это необычная технология, которая потребляет много энергии, особенно на высококонкурентных рынках», — рассказал он The Verge .

Индустрия ИИ станет все более энергоемкой из-за конкуренции. Фото: SciTechDaily.

Важной общей чертой является преобладающий в обеих отраслях подход «чем больше, тем лучше». «Мы видим, как технологические компании постоянно масштабируют свои модели, чтобы создать лучшее приложение. Однако это также увеличивает спрос на ресурсы», — объясняет Де Врис-Гао.

Развитие этой тенденции привело к взрывному росту числа новых центров обработки данных ИИ, особенно в США. Это привело к появлению планов по строительству новых газовых электростанций и ядерных реакторов для удовлетворения растущего спроса на электроэнергию.

Скачки спроса на электроэнергию могут оказать сильное давление на сеть и затруднить переход на более чистые источники энергии, подобно проблемам, возникшим при майнинге криптовалют. Еще одним сходством является сложность точной оценки энергопотребления и воздействия этих технологий на окружающую среду. Хотя крупные технологические компании отчитываются о своих выбросах углерода, они редко предоставляют конкретные данные по одному лишь ИИ.

Для решения этой проблемы Де Вриз-Гао использовал метод, называемый «триангуляцией». Он использует общедоступную информацию об устройствах, оценки аналитиков и отчеты о доходах компаний, чтобы прогнозировать, сколько оборудования будет произведено и сколько энергии оно может потреблять.

Он также отметил, что компания Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), крупный производитель микросхем для искусственного интеллекта, более чем удвоила свои производственные мощности по выпуску микросхем для искусственного интеллекта с 2023 по 2024 год.

Прогноз и неизвестность впереди

Де Врис-Гао подсчитал, что к 2024 году искусственный интеллект будет потреблять столько же электроэнергии, сколько все Нидерланды. К концу 2025 года этот показатель может достичь уровня потребления Великобритании, а спрос на электроэнергию для нужд ИИ достигнет 23 гигаватт (ГВт).

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

Несмотря на эти прогнозы, точное определение уровня энергопотребления ИИ по-прежнему остается сложной задачей. Воздействие на окружающую среду существенно различается в зависимости от многих факторов, таких как тип требуемой обработки, размер модели ИИ и источник энергии, подаваемый в локальную сеть.

Потребление электроэнергии Ethereum снизилось на 99,988% после перехода на более энергоэффективный метод проверки транзакций, чем Bitcoin. Фото: SCMP.

Например, использование инструментов искусственного интеллекта, обрабатываемых центрами обработки данных в Западной Вирджинии, может привести к выбросам углерода почти в два раза больше, чем в Калифорнии. Это связано с разницей в использовании возобновляемой энергии между двумя штатами.

Де Врис-Гао считает, что технологическим компаниям необходимо стать более прозрачными. «Это действительно смешно — проходить столько сложных шагов, чтобы получить оценку. Это не должно быть так смешно сложно, но, к сожалению, это так», — поделился он.

Заглядывая вперед, остается неизвестным, повысится ли энергоэффективность. Хотя некоторые модели ИИ, такие как DeepSeek, утверждают, что потребляют значительно меньше электроэнергии, чем другие, вопрос в том, отдают ли компании приоритет эффективности, а не тенденции «чем больше, тем лучше».

Также присутствует риск парадокса Джевонса, когда повышение эффективности приводит к увеличению общего потребления из-за возросшего использования. Без более точных показателей и прозрачности управление энергией, потребляемой ИИ, станет серьезной проблемой.

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