По оценкам McKinsey , вклад генеративного искусственного интеллекта в мировую экономику составит от $2,6 до 4,4 трлн. Реализация этого потенциала потребует роста числа центров обработки данных (ЦОД), что сегодня напрямую зависит от доступности электроэнергии. Так, согласно прогнозу Международного энергетического агентства (МЭА) , к 2026 году потребление энергии ЦОД по всему миру более чем удвоится.
На одну Германию больше
Главная причина увеличения спроса на вычислительные мощности в ЦОДах – взрывной рост генеративного искусственного интеллекта. Миллионы людей все чаще используют нейросети для решения самых разных задач, от поиска в интернете и создания музыкальных клипов до оптимизации сложных производственных процессов и научных исследований. Однако мало кто задумывается, что на генерацию тысячи изображений, как посчитали исследователи из Hugging Face и Университета Карнеги-Меллона, понадобится столько же энергии, сколько для зарядки смартфона. Запрос к ChatGPT требует почти в 10 раз больше энергоресурсов, чем обычный поиск. Обучение большой языковой модели GPT-3 потребовало около 1300 МВт*ч — это примерно столько же, сколько расходуют 130 частных домов за весь год.
Согласно прогнозам МЭА, к 2026 году ИИ, ЦОД и инфраструктура, связанная с криптовалютами, могут увеличить мировой спрос на электроэнергию "как минимум на одну Швецию, как максимум – на одну Германию". Более пятой части электроэнергии Ирландии в 2023 году было использовано ЦОД — или больше, чем вся электроэнергия, используемая домами в городах этой страны вместе взятых.
Энергетический сектор быстро становится главным действующим лицом в истории развития искусственного интеллекта. А доступ к электроэнергии – решающим фактором при строительстве новых ЦОДов. На этом фоне все чаще звучат утверждения, что тотальное внедрение ИИ приведет к возрождению использования ископаемого топлива, сорвет "зеленый" переход, усугубит проблему изменения климата… Но так ли все на самом деле? Предлагаю разобраться на фактах.
Новая структура энергопотребления
В историческом плане подобные опасения по поводу новой технологии не новы. Например, как пишет MIT Technology Review , в 1999 году давались оценки, согласно которым на информационные технологии приходилось до 13% спроса на электроэнергию в США, и прогнозировалось, что этот показатель достигнет 50% в течение десятилетия. Сегодня мы видим, что этого не произошло, а на все вычисления приходится около 3%.
Если посмотреть на структуру общемирового спроса на электроэнергию, то доля ЦОД составляет от 1 до 2%. И по оценкам, к 2030 году она вырастет лишь до 3-4%. Кроме того, усугублять ситуацию с увеличением выбросов парниковых газов будут только те ЦОД, которые получают энергию от ископаемого топлива, например, угля или природного газа. То есть ситуация будет зависеть от структуры энергопотребления, доступной в регионе.
Так, если мы построим больше электростанций, работающих на ископаемом топливе, то это будет иметь негативные последствия для климата. Но если использовать растущий спрос на электроэнергию как катализатор для более активного применения возобновляемых источников энергии, то мы сможем выполнить свои "зеленые" цели. Примером этого является "зеленая" политика Microsoft: в 2024 году корпорация подписала два 15-летних договора на покупку электроэнергии от наземных ветроэлектростанций в Техасе с компанией RWE Clean Energy. Ожидается, что к 2050 году солнечные и ветровые электростанции станут самыми дешевыми источниками генерации энергии.
Технология для "зеленого" перехода
Разработчики ИИ постепенно улучшают свои модели – и акцент делается не только на увеличение их производительности, но и на эффективности, снижении затрат в плане энергоресурсов. Один из недавних примеров – учёные Сбера, лаборатории Fusion Brain Института AIRI и Сколтеха обнаружили принципиально новое свойство больших языковых моделей и научились контролировать его. Это позволит существенно оптимизировать архитектуры с точки зрения вычислительных мощностей, снизить нагрузку, быстрее получать результат. Потенциал сокращения вычислительных ресурсов на обучении оценивается до 10% .
Сегодня мы получаем все больше инструментов искусственного интеллекта, которые ускорят глобальный переход к экологически чистой энергетике. Согласно исследованию Boston Consulting Group , при разумном использовании ИИ в экономике можно сократить выбросы парниковых газов на 5-10% к 2030 году. Например, эта технология станет хорошим подспорьем для оптимизации потребления энергии ЦОДами, работы электростанций, сетей и даже отдельных устройств. Так, канадская компания BluWave-ai вывела на рынок интеллектуальное решение EV Everywhere , которое включает прогноз нагрузки, оптимизацию распределения мощности, интернет вещей и систему управления на основе ИИ для баланса работы оборудования. Ожидается, что с ее помощью расходы на электросетевую инфраструктуру Калифорнии сократятся на 70% к 2035 году.
Если смотреть глубже, в научную сферу, ИИ может радикально изменить подход к поиску новых материалов, получению веществ с заданными свойствами, что будет иметь важное значение в борьбе с изменением климата. Так, исследователи из Microsoft и Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории (PNNL) Министерства энергетики США применили систему на основе ИИ , чтобы просканировать 32 млн потенциальных материалов для систем хранения энергии и выделили 150 перспективных. В результате им удалось найти новое соединение для твердотельного электролита на основе ионов лития и натрия, позволяющего снизить содержание лития на 70%. На открытие им понадобилось менее 80 часов, тогда как традиционными методами это заняло бы несколько лет.
Наконец, ИИ может значительно оптимизировать энергоресурсы на вычисления: анализировать текущую загрузку серверов и распределять задачи между ними, контролировать системы охлаждения, подстраиваясь под текущее состояние оборудования и внешние условия, помогать в интеграции ВИЭ в вычислительные процессы, оптимизируя время запуска задач в зависимости от наличия солнечной или ветровой энергии, и так далее.
Таким образом, все "последствия" ИИ для энергетики пока еще слишком сложно спрогнозировать. Но я уверен, что если к увеличению спроса на энергию для ИИ мы подойдем, имея "в уме" зеленые технологии, то мы получим и массу полезных приложений, устройств и изобретений, которые позволят не только эффективно бороться с изменением климата, но и улучшат жизнь миллионов людей.