Штучний інтелект споживає більше електроенергії, ніж біткойн

Згідно з дослідженням Алекса де Вріс-Гао, деякі моделі штучного інтелекту мають споживання електроенергії, еквівалентне споживанню цілої країни. Фото: TheVerge .

Згідно з новим аналізом, штучний інтелект (ШІ) може незабаром перевершити майнінг біткойнів за рівнем споживання енергії. У дослідженні робиться висновок, що до кінця 2025 року ШІ може використовувати майже половину всієї електроенергії, що споживається центрами обробки даних у світі.

Ці оцінки наведені Алексом де Вріс-Гао, аспірантом Інституту екологічних досліджень Вільного університету Амстердама, який відстежує споживання електроенергії та вплив криптовалют на навколишнє середовище. Його останній коментар щодо зростання потреб штучного інтелекту в електроенергії був опублікований минулого тижня в журналі Joule .

«Чим більше, тим краще»

За оцінками, наразі штучний інтелект споживає до 20% електроенергії, що використовується центрами обробки даних, а аналіз Де Вріс-Гао, заснований на прогнозах ланцюга поставок спеціалізованих чіпів штучного інтелекту (через брак конкретних даних від технологічних компаній), показує, що споживання швидко зростає, незважаючи на підвищення ефективності.

Де Вріс-Гао думав, що його дослідження енергоємних технологій завершиться з Ethereum The Merge. Однак поява ChatGPT дала йому новий напрямок. Аналітик бачить разючу схожість між розвитком штучного інтелекту та енергетичними потребами криптовалютних ринків.

«Коли з’явився ChatGPT, я подумав: «О Боже, знову ні». Це незвичайна технологія, яка споживає багато енергії, особливо на висококонкурентних ринках», – сказав він The Verge .

Індустрія штучного інтелекту ставатиме дедалі енергоємнішою через конкуренцію. Фото: SciTechDaily.

Однією з важливих спільних рис є менталітет «чим більше, тим краще», який переважає в обох галузях. «Ми бачимо, як технологічні компанії постійно масштабують свої моделі, щоб створити найкращий додаток, але це також збільшує попит на ресурси», – пояснює Де Вріс-Гао.

Прагнення до цієї тенденції сприяло буму нових центрів обробки даних зі штучним інтелектом, особливо у США, що призвело до планів будівництва нових газових електростанцій та ядерних реакторів для задоволення зростаючого попиту на електроенергію.

Ці сплески попиту на електроенергію можуть створювати навантаження на мережу та перешкоджати переходу на чистіші джерела енергії, подібно до проблем, що виникають у зв'язку з майнінгом криптовалют. Ще однією схожістю є складність точної оцінки споживання енергії та впливу цих технологій на навколишнє середовище. Хоча великі технологічні компанії звітують про свій вуглецевий слід, вони рідко надають конкретні дані лише про штучний інтелект.

Щоб вирішити цю проблему, Де Вріс-Гао використав метод під назвою «тріангуляція». Він використовував загальнодоступну інформацію про пристрої, оцінки аналітиків та звіти про прибутки компаній, щоб передбачити, скільки обладнання буде вироблено та скільки енергії воно споживатиме.

Він також зазначив, що Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), великий виробник чипів штучного інтелекту, з 2023 по 2024 рік більш ніж удвічі збільшила свої виробничі потужності для чипів штучного інтелекту.

Прогноз та невідомі події попереду

Де Вріс-Гао оцінює, що у 2024 році штучний інтелект споживатиме стільки ж електроенергії, скільки й усі Нідерланди. До кінця 2025 року цей показник може зрости до рівня Великої Британії, а попит на електроенергію від штучного інтелекту досягне 23 гігават (ГВт).

В окремому звіті консалтингової компанії ICF також прогнозується, що попит на електроенергію в США зросте на 25% до 2030 року. Це зростання головним чином пов'язане зі штучним інтелектом, центрами обробки даних та майнінгом біткойнів.

Незважаючи на ці прогнози, визначення точної цифри споживання енергії штучним інтелектом залишається складним. Вплив на навколишнє середовище значно варіюється залежно від таких факторів, як тип необхідної обробки, розмір моделі штучного інтелекту та енергія, що постачається до локальної мережі.

Споживання електроенергії Ethereum знизилося на 99,988% після переходу на більш енергоефективний метод перевірки транзакцій, ніж Bitcoin. Фото: SCMP.

Наприклад, використання інструментів штучного інтелекту, що обробляються в центрах обробки даних у Західній Вірджинії, може генерувати майже вдвічі більше викидів вуглецю, ніж у Каліфорнії, через відмінності у використанні відновлюваної енергії між двома штатами.

Де Вріс-Гао вважає, що технологічні компанії повинні бути більш прозорими. «Це справді смішно, що доводиться проходити стільки складних кроків, щоб отримати оцінку. Це не повинно бути так сміховинно складно, але, на жаль, це так», – сказав він.

Заглядаючи в майбутнє, чи зросте енергоефективність, ще належить з'ясувати. Хоча деякі моделі штучного інтелекту, такі як DeepSeek, стверджують, що споживають значно менше електроенергії, ніж інші, питання полягає в тому, чи компанії надаватимуть пріоритет ефективності над тенденцією «чим більше, тим краще».

Також існує ризик парадоксу Джевонса – коли підвищена ефективність призводить до більшого загального споживання через збільшення використання – і без кращого вимірювання та прозорості управління споживанням енергії штучним інтелектом стане серйозною проблемою.

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