Роботы против планеты

Энергетический голод

За семь лет до аварии на Чернобыльской АЭС мир получил первое серьезное предупреждение о потенциальной опасности «мирного атома». Весной 1979 года на втором энергоблоке атомной станции «Три-Майл-Айленд» (Three Mile Island) в Пенсильвании в результате утечки теплоносителя произошло расплавление активной зоны реактора. Хотя значительных выбросов радиации удалось избежать, инцидент вызвал массовую панику, эвакуацию тысяч людей и подорвал доверие к атомной энергетике в США. В течение нескольких десятилетий, вплоть до 2012 года, американские власти не выдавали разрешений на строительство новых АЭС.

Аварийный энергоблок на «Три-Майл-Айленд» так и не вернулся в строй, а единственный рабочий остановили в 2019 году. Казалось бы, на этом история станции завершилась, но недавно в дело вмешался искусственный интеллект — точнее, его внушительные энергетические аппетиты.

В сентябре 2024 года Microsoft и Constellation Energy объявили о перезапуске атомного объекта со сложной судьбой. По условиям сделки, Microsoft в течение 20 лет будет выкупать все 835 мегаватт электроэнергии, вырабатываемой на «Три-Майл-Айленд», — этой мощности достаточно для обеспечения электричеством примерно 800 тысяч домохозяйств. Чтобы избавиться от ненужных ассоциаций с аварией почти полувековой давности, станцию переименуют в «Крейновский центр чистой энергии».

Microsoft и другие технологические компании активно ищут новые источники энергии для своих дата-центров, которые обеспечивают работу генеративного ИИ, стриминговых платформ и облачных сервисов. Министерство торговли США прогнозирует, что спровоцированный бумом искусственного интеллекта спрос на дата-центры будет расти на 9% ежегодно до конца десятилетия.

В марте 2024 года облачный провайдер Amazon Web Services (AWS) приобрел 960-мегаваттный центр обработки данных за 650 млн долларов. Этот мощный дата-центр потребляет почти половину энергии, которую производит находящаяся рядом АЭС «Саскуэханна». Сделку в компании объяснили стремлением полностью перейти на низкоуглеродные источники энергии, но растущее энергопотребление инструментов на основе генеративного ИИ, многие из которых полагаются на сервисы AWS, не могло не сыграть роль в принятии решения о покупке.

В 2024 году мировые дата-центры потребили больше 350 тераватт-часов электроэнергии — это сравнимо с половиной годового потребления Германии или третью потребления России. Большая часть стран мира тратит меньше электричества — например, Италия или Великобритания.

Сегодня дата-центрам нужно почти в три раза больше энергии, чем в 2012 году. Правда, значительная часть этого роста произошла еще до появления генеративного ИИ, который начал активно развиваться с запуском ChatGPT в 2022 году. Спрос на энергию во многом связан с популярностью «тяжелых» сервисов, таких как YouTube и Netflix.

(сейчас число просмотров этого видео перевалило за 8,5 млрд).

Еще одна значительная «статья расходов» — майнинг криптовалют. По данным Международного энергетического агентства, на «добычу» биткойна и других виртуальных валют в 2022 году ушло до 110 тераватт-часов.

В будущем энергетические запросы ИТ-индустрии не станут скромнее. По прогнозу Международного энергетического агентства, в 2026 году для работы дата-центров понадобится уже до 1050 тераватт-часов. Особенно быстро увеличивается потребление энергии из-за искусственного интеллекта. Генеративные модели вроде ChatGPT потребуют до 134 тераватт-часов к 2027 году. Если темпы роста сохранятся, уже к 2030 году искусственный интеллект может потреблять от 20 до 25% всей электроэнергии в США. В Великобритании энергопотребление ИИ увеличится на 500% за десять лет.

Конечно, искусственный интеллект — не единственный потребитель электричества, но с его продолжающимся проникновением во все сферы жизни нужно помнить о цене, которую мы платим за каждый запрос к чат-боту и каждую сгенерированную картинку. При этом речь не только о киловатт-часах, но и о серьезных вызовах для окружающей среды.

Экологический след

Зачем нужно такое количество энергии? Чем больше параметров у нейросети, тем лучше она справляется с задачами, но тем больше ресурсов требует для обучения и работы. Например, обучение модели GPT-3 (предшественницы ChatGPT) выбросило в атмосферу 502 тонны углекислого газа — столько же производят 112 бензиновых автомобилей за год. И это всего одна нейросеть из множества существующих, к тому же довольно старая. Более современные модели требуют еще больше ресурсов и, следовательно, обладают более значительным углеродным следом.

Недавно китайские исследователи подсчитали, что выбросы углекислого газа от крупных моделей искусственного интеллекта, выпущенных с 2020 по 2024 годы, достигают 102 миллионов тонн ежегодно. На долю разработанной в Google модели Gemini Ultra приходится больше трети выбросов, а углеродный след GPT-4 вырос в 12 раз по сравнению с предыдущей версией. При этом основная часть выбросов связана не с обучением моделей, а с их последующей работой. Из-за резкого роста спроса на ИИ-сервисы ежегодные выбросы нейросети могут быть в 960 раз больше, чем от ее обучения.

Экологический вред искусственного интеллекта (и современного интернета в целом) не ограничивается углеродными выбросами. Для работы дата-центров нужны литий и кобальт, которые необходимы для производства процессоров и аккумуляторов. Но добыча этих металлов наносит значительный ущерб окружающей среде и часто сопряжена с нарушением прав человека. Добывающая промышленность загрязняет воду и уничтожает леса. Кроме того, в этой отрасли распространен детский труд, а юные шахтеры работают в опасных условиях без какой-либо защиты.

Аппетиты искусственного интеллекта распространяются и на воду, которая нужна для охлаждения серверов в дата-центрах, работы питающих их электростанций и функционирования фабрик по производству чипов.

Дата-центры Microsoft ежегодно требуют 6,4 млрд литров воды для охлаждения — этого хватит, чтобы наполнить 2500 олимпийских бассейнов. Потребление воды в Google растет на 20% в год, во многом из-за работы ИИ. Ученые подсчитали, что каждая сессия в ChatGPT из 20–50 запросов использует примерно 500 миллилитров воды. Во время обучения GPT-4 летом 2022 года дата-центры Microsoft в Айове израсходовали 43,5 млн литров воды, что составило 6% потребления штата. К 2027 году мировой спрос на ИИ может потребовать до 6,6 трлн литров воды в год. Это в шесть раз больше годового потребления воды в Дании.

Что с этим делать?

Один запрос в ChatGPT потребляет в десять раз больше энергии, чем поисковый запрос в Google (и столько же, сколько одна лампочка в течение 20 минут). Очевидно, далеко не все ответы нейросетей оправдывают такие затраты, с ответами на фактические вопросы традиционные поисковики всё равно справляются (пока?) лучше. Похожая ситуация с генерацией изображений: чтобы создать тысячу картинок, нейросети тратят столько же энергии, сколько не очень эффективный электромобиль на десятикилометровую поездку.

Пользователям, которые беспокоятся о своем экологическом следе, стоит задуматься о ценности каждого запроса к ИИ. Эксперты предлагают учитывать «стоимость» любых действий в киловатт-часах наравне с тем, как люди думают о цене продуктов. По сути, речь про своего рода энергетическую валюту: сколько энергии можно потратить на просмотр фильма на стриминговом сервисе, проверку электронной почты (у каждого письма в папке «Спам» тоже есть энергетическая и углеродная «цена») и общение с чат-ботом, чтобы не превысить дневной «бюджет». Возможно, в будущем появится энергетический рейтинг нейросетей и продуктов на их основе — по аналогии с бытовой техникой. Тогда пользователи смогут делать осознанный выбор.

С другой стороны, в энергетических аппетитах и углеродном следе искусственного интеллекта нет повода для паники. Вся история компьютеров — наглядный пример того, как быстро совершенствуются технологии. Компьютерные чипы, необходимые для обучения и работы нейросетей, становятся всё эффективнее. Разработчики тем временем оптимизируют модели, снижая количество ресурсов, необходимых для их работы.

Кроме того, спрос на электричество со стороны технологических компаний стимулирует развитие альтернативных источников энергии. Пока Microsoft и Amazon заключают сделки с атомными электростанциями, Meta и Google инвестируют в геотермальную генерацию. Это может ускорить отказ от ископаемого топлива и поможет замедлить изменение климата. Наконец, поиск новых источников энергии — одна из сфер, где сильный искусственный интеллект может принести действительно ощутимую пользу. Возможно, вкладывая сегодня огромные ресурсы в его развитие, человечество приближает решение насущных проблем.