Чи споживають чат-боти зі штучним інтелектом стільки електроенергії, скільки ходять чутки?

Чат-боти зі штучним інтелектом переживають бум, і їх щодня використовують сотні мільйонів користувачів, але за цією зручністю криється величезне енергоспоживання, що викликає занепокоєння щодо сталого розвитку.

Лише за останні кілька років ChatGPT здобув шалену популярність: майже 200 мільйонів користувачів щодня надсилають понад мільярд запитів. Ці відповіді, які, здавалося б, обробляються «з повітря», насправді споживають величезну кількість енергії за лаштунками.

У 2023 році на центри обробки даних, де навчають та використовують штучний інтелект, припадало 4,4% споживання електроенергії в США. У світовому масштабі цей показник становив близько 1,5% від загального попиту на електроенергію. Прогнозується, що споживання подвоїться до 2030 року, оскільки попит на штучний інтелект продовжує зростати.

«Лише три роки тому у нас навіть не було ChatGPT», — сказав Алекс де Вріс-Гао, дослідник сталого розвитку нових технологій у Вільному університеті Амстердама та засновник Digiconomist, платформи, яка аналізує непередбачені наслідки цифрових тенденцій. «А тепер ми говоримо про технологію, яка потенційно може становити майже половину електроенергії, що споживається центрами обробки даних у всьому світі ».

Запитання до моделі великої мови програмування (LLM) споживає приблизно в 10 разів більше електроенергії, ніж типовий пошук у Google. (Зображення: Qi Yang/Getty Images)

Що робить чат-боти зі штучним інтелектом такими енергоємними? Відповідь криється в їхньому величезному масштабі. За словами професора інформатики Мошарафа Чоудхурі з Мічиганського університету, існують дві особливо енергоємні фази: процес навчання та процес логічного висновку.

«Однак проблема полягає в тому, що сучасні моделі настільки великі, що вони не можуть працювати на одному графічному процесорі, не кажучи вже про те, щоб поміститися на одному сервері», – пояснив професор Мошараф Чоудхурі виданню Live Science.

Щоб проілюструвати масштаби, дослідження де Вріс-Гао 2023 року показало, що сервер Nvidia DGX A100 може споживати до 6,5 кіловат електроенергії. Навчання LLM зазвичай вимагає кількох серверів, кожен із яких має в середньому 8 графічних процесорів, що працюють безперервно протягом тижнів або навіть місяців. Загалом споживання електроенергії величезне: лише навчання GPT-4 в OpenAI споживало 50 гігават-годин, що еквівалентно достатній кількості електроенергії для живлення всього Сан-Франциско протягом трьох днів.

Процесу навчання GPT-4 від OpenAI було достатньо, щоб забезпечити енергією весь Сан-Франциско протягом трьох днів. (Зображення: Jaap Arriens/NurPhoto/Rex/Shutterstock)

Процес логічного висновку також є досить енергоємним. Саме тоді чат-бот на базі штучного інтелекту використовує отримані знання для надання відповідей користувачеві. Хоча логічний висновок вимагає менше обчислювальних ресурсів, ніж етап навчання, він все ще є надзвичайно енергоємним через величезну кількість запитів, що надсилаються чат-боту.

Станом на липень 2025 року, за оцінками OpenAI, користувачі ChatGPT щодня надсилають понад 2,5 мільярда запитів. Щоб миттєво відповісти, система повинна мобілізувати багато серверів, що працюють одночасно. І це лише ChatGPT; це не стосується інших платформ, які також стають дуже популярними, таких як Gemini від Google, яка, як очікується, незабаром стане вибором за замовчуванням, коли користувачі звертаються до Пошуку Google.

«Навіть на етапі логічного висновку неможливо реально заощадити енергію», – зауважив Чоудхурі. «Проблема вже не у величезній кількості даних. Модель і так величезна, але більшою проблемою є кількість користувачів».

Такі дослідники, як Чоудхурі та де Вріс-Гао, зараз шукають способи точніше вимірювати споживання енергії, тим самим знаходячи рішення для його скорочення. Наприклад, Чоудхурі веде рейтингову таблицю під назвою ML Energy Leaderboard, яка відстежує споживання енергії на основі моделей з відкритим кодом.

Однак значна частина даних, пов'язаних з комерційно життєздатними платформами штучного інтелекту, залишається «секретною». Великі корпорації, такі як Google, Microsoft та Meta, або зберігають їх у таємниці, або публікують лише дуже розпливчасту статистику, яка не точно відображає вплив на навколишнє середовище. Через це дуже важко визначити, скільки електроенергії насправді споживає штучний інтелект, яким буде попит у найближчі роки та чи зможе світ його задовольнити.

Тим не менш, користувачі, безумовно, можуть чинити тиск на прозорість. Це не лише допомагає людям робити більш відповідальний вибір під час використання штучного інтелекту, але й сприяє просуванню політики, яка забезпечує відповідальність бізнесу.

«Одна з основних проблем цифрових додатків полягає в тому, що їхній вплив на навколишнє середовище завжди прихований», – наголосила дослідниця де Вріс-Гао. «Тепер м’яч у руках політиків: вони повинні заохочувати прозорість даних, щоб користувачі могли вживати заходів».

Нгок Нгуєн (Live Science)

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