Действительно ли чат-боты с искусственным интеллектом потребляют столько электроэнергии, сколько говорят слухи?

Чат-боты с искусственным интеллектом стремительно развиваются, ими ежедневно пользуются сотни миллионов человек, но за этим удобством скрывается огромное энергопотребление, вызывающее опасения по поводу устойчивого развития.

За последние несколько лет популярность ChatGPT резко возросла: почти 200 миллионов пользователей ежедневно отправляют более миллиарда запросов. Эти ответы, которые, казалось бы, обрабатываются «из ниоткуда», на самом деле потребляют огромное количество энергии в фоновом режиме.

В 2023 году на центры обработки данных, где обучается и работает искусственный интеллект, приходилось 4,4% потребления электроэнергии в США. В глобальном масштабе этот показатель составлял около 1,5% от общего спроса на электроэнергию. Прогнозируется, что к 2030 году потребление удвоится, поскольку спрос на ИИ продолжает расти.

«Всего три года назад у нас даже не было ChatGPT», — говорит Алекс де Врис-Гао, исследователь устойчивости новых технологий из Амстердамского свободного университета и основатель Digiconomist, платформы, анализирующей непредвиденные последствия цифровых трендов. «А теперь мы говорим о технологии, которая потенциально может составлять почти половину электроэнергии, потребляемой центрами обработки данных по всему миру ».

Задание вопроса большой языковой модели (LLM) потребляет примерно в 10 раз больше электроэнергии, чем обычный поиск в Google. (Изображение: Qi Yang/Getty Images)

Что делает чат-боты с искусственным интеллектом такими энергозатратными? Ответ кроется в их огромных масштабах. По словам профессора информатики Мошарафа Чоудхури из Мичиганского университета, существуют две особенно энергозатратные фазы: процесс обучения и процесс вывода.

«Однако проблема в том, что современные модели настолько велики, что не могут работать на одном графическом процессоре, не говоря уже о том, чтобы поместиться на одном сервере», — объяснил профессор Мошараф Чоудхури в интервью Live Science.

Чтобы проиллюстрировать масштаб, исследование де Вриса-Гао 2023 года показало, что сервер Nvidia DGX A100 может потреблять до 6,5 киловатт электроэнергии. Для обучения LLM обычно требуется несколько серверов, каждый из которых имеет в среднем 8 графических процессоров, работающих непрерывно в течение недель или даже месяцев. В общей сложности потребление электроэнергии огромно: только обучение GPT-4 в OpenAI потребило 50 гигаватт-часов, что эквивалентно электроэнергии, достаточной для обеспечения электроснабжением всего Сан-Франциско в течение трех дней.

Процесс обучения GPT-4 от OpenAI оказался достаточным для обеспечения электроэнергией всего Сан-Франциско в течение трёх дней. (Изображение: Jaap Arriens/NurPhoto/Rex/Shutterstock)

Процесс вывода также довольно энергозатратен. На этом этапе чат-бот с искусственным интеллектом использует полученные знания для предоставления ответов пользователю. Хотя для вывода требуется меньше вычислительных ресурсов, чем для этапа обучения, он все еще чрезвычайно энергозатратен из-за огромного количества запросов, отправляемых чат-боту.

По оценкам OpenAI, по состоянию на июль 2025 года пользователи ChatGPT отправляют более 2,5 миллиардов запросов в день. Для мгновенного ответа системе необходимо задействовать множество серверов, работающих одновременно. И это только ChatGPT; здесь не учитываются другие платформы, которые также набирают популярность, такие как Gemini от Google, которая, как ожидается, вскоре станет выбором по умолчанию при доступе пользователей к поиску Google.

«Даже на этапе вывода данных экономить энергию практически невозможно», — заметил Чоудхури. «Проблема уже не в огромном объеме данных. Модель и так уже огромная, но более серьезная проблема — это количество пользователей».

Исследователи, такие как Чоудхури и де Врис-Гао, сейчас ищут способы более точного измерения энергопотребления, чтобы найти решения для его снижения. Например, Чоудхури ведет таблицу лидеров под названием ML Energy Leaderboard, которая отслеживает энергопотребление в результатах вычислений моделей с открытым исходным кодом.

Однако большая часть данных, касающихся коммерчески жизнеспособных платформ искусственного интеллекта, остается «секретной». Крупные корпорации, такие как Google, Microsoft и Meta, либо держат их в секрете, либо публикуют лишь очень расплывчатые статистические данные, которые неточно отражают воздействие на окружающую среду. Это значительно затрудняет определение того, сколько электроэнергии на самом деле потребляет ИИ, каким будет спрос в ближайшие годы и сможет ли мир его удовлетворить.

Тем не менее, пользователи, безусловно, могут оказывать давление в целях обеспечения прозрачности. Это не только помогает людям принимать более ответственные решения при использовании ИИ, но и способствует продвижению политики, которая привлекает предприятия к ответственности.

«Одна из главных проблем цифровых приложений заключается в том, что их воздействие на окружающую среду всегда скрыто», — подчеркнул исследователь де Врис-Гао. «Теперь мяч в руках политиков: они должны поощрять прозрачность данных, чтобы пользователи могли принимать соответствующие меры».

Нгок Нгуен (Live Science)

Источник: https://vtcnews.vn/chatbot-ai-co-ngon-dien-nhu-loi-don-ar965919.html