Штучний інтелект споживає більше електроенергії, ніж біткойн.

Згідно з дослідженням Алекса де Вріс-Гао, деякі моделі штучного інтелекту споживають стільки ж електроенергії, скільки ціла країна. 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 від загального обсягу електроенергії, що споживається центрами обробки даних у світі.

Ці оцінки надав Алекс де Вріс-Гао, науковий співробітник Вільного інституту екологічних досліджень Амстердамського університету, де він відстежує споживання електроенергії та вплив криптовалют на навколишнє середовище. Його останній коментар щодо зростання попиту штучного інтелекту на електроенергію був опублікований минулого тижня в журналі Joule .

«Чим більше, тим краще»

Наразі, за оцінками, штучний інтелект споживає до 20% електроенергії, що використовується центрами обробки даних. Згідно з аналізом Де Вріс-Гао, який базується на прогнозах ланцюга поставок спеціалізованих чіпів штучного інтелекту (через брак конкретних даних від технологічних компаній), це споживання швидко зростає, незважаючи на підвищення ефективності.

Де Вріс-Гао колись вважав, що дослідження енергоємних технологій можуть завершитися з Ethereum The Merge. Однак поява ChatGPT спрямувала його дослідження в новому напрямку. Аналітик бачить разючу схожість між розвитком штучного інтелекту та енергетичними потребами криптовалютних ринків.

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

Індустрія штучного інтелекту потребуватиме дедалі більше енергії через конкуренцію. Фото: SciTechDaily.

Ключовою спільною рисою є панівний підхід «чим більше, тим краще» в обох галузях. «Ми бачимо, як технологічні компанії постійно масштабують свої моделі, щоб створювати найкращі можливі програми. Однак 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. Це призвело до планів будівництва більшої кількості газових електростанцій та ядерних реакторів для задоволення зростаючого попиту на електроенергію.

Раптові сплески попиту на електроенергію можуть створювати значний тиск 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 електроенергії та впливу цих технологій на навколишнє середовище. Хоча великі технологічні компанії звітують про викиди вуглецю, вони рідко надають конкретні дані про власний штучний інтелект.

Щоб вирішити цю проблему, Де Вріс-Гао використав метод «тріангуляції». Він використав загальнодоступну інформацію про пристрої, оцінки аналітиків та звіти про доходи компаній, щоб спрогнозувати кількість вироблених апаратних одиниць та кількість енергії, яку вони можуть споживати.

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 з виробництва чипів штучного інтелекту.

Прогнози та невизначеності попереду

Де Вріс-Гао оцінює, що до 2024 року ШІ споживатиме еквівалент електроенергії всіх Нідерландів. До кінця 2025 року цей показник може зрости до рівня Великої Британії, а попит ШІ на електроенергію досягне 23 гігават (ГВт).

В окремому звіті консалтингової фірми ICF також прогнозується, що попит на електроенергію в США зросте на 25% до 2030 року. Це зростання в основному зумовлене штучним інтелектом, центрами обробки даних та майнінгом біткойнів.

Незважаючи на ці прогнози, отримання точної цифри споживання енергії штучним інтелектом залишається складним завданням. Вплив на навколишнє середовище значно варіюється залежно від багатьох факторів, таких як тип необхідної обробки, розмір моделі штучного інтелекту та джерело живлення локальної мережі.

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

Наприклад, використання інструментів штучного інтелекту, що обробляються центрами обробки даних у Західній Вірджинії, може генерувати майже вдвічі більше викидів вуглецю порівняно з Каліфорнією. Це пов'язано з різницею у використанні відновлюваної енергії між двома штатами.

Де Вріс-Гао вважає, що технологічним компаніям потрібна більша прозорість. «Необхідність проходити стільки складних кроків, щоб отримати оцінку, справді абсурдна. Це не повинно бути надто складно, але, на жаль, це так», – поділився він.

Дивлячись у майбутнє, питання про підвищення енергоефективності залишається відкритим. Хоча деякі моделі штучного інтелекту, такі як DeepSeek, стверджують про значно нижче енергоспоживання, ніж інші, питання полягає в тому, чи надаватимуть компанії пріоритет ефективності над тенденцією «чим більше, тим краще».

Також існує ризик парадоксу Джевонса, коли підвищена ефективність призводить до вищого загального споживання через збільшення використання. Без кращих показників та прозорості управління енергією, що споживається штучним інтелектом, стане серйозною проблемою.

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