Великі технологічні компанії не поспішають ділитися інформацією про те, скільки енергії потребують їхні мовні моделі, однак дослідники стверджують, що на ШІ вже припадає до п’ятої частини електрики, яку використовують всі світові ЦОД.
До кінця року цей показник зросте до 50%, і технологія фактично перевершить за “апетитом” майнінг біткоїнів. Такі дані наводить Алекс де Вріс-Гао – фахівець Інституту екологічних досліджень Амстердамського вільного університету, який довгий час відстежував споживання електроенергії криптовалютами та їх вплив на довкілля, публікуючи дані на сайті Digiconomist.
Зважаючи на те, що деякі альткоїни, на кшталт Ethereum, почали переходити на менш енергоємні технології, дослідник збирався потроху згорнути свої розрахунки, аж тут на арену вийшов ChatGPT.
“Я подумав: “Ну ось і почалось”. Це ще одна енергоємна технологія, особливо на надзвичайно конкурентних ринках. Ми бачимо, як великі технологічні компанії постійно збільшують розмір своїх моделей, намагаючись створити щось краще, але тим часом, звичайно, також підвищують потреби в ресурсах цих моделей”, – сказав де Вріс-Гао в інтерв’ю The Verge.
Перегони ШІ призвели до буму в галузі центрів обробки даних, особливо в США, які, напевно, мають наразі найбільшу їх кількість порівняно з іншими країнами (нагадаємо, що в березні президент Дональд Трамп спільно з SoftBank, OpenAI та Oracle презентував проєкт Stargate з будівництва датацентрів для штучного інтелекту на $500 млрд). Дослідники тим часом переймаються, що раптові сплески попиту на електроенергію можуть навантажити енергомережі та зірвати зусилля щодо переходу на чисті джерела енергії – проблеми, аналогічні тим, що створюються фермами майнінгу.
Вріс-Гао використав те, що він називає методом “тріангуляції”: взяв загальнодоступну інформацію про обладнання компаній, оцінки аналітиків та звіти про прибутки, щоб оцінити скільки енергії потребуватиме штучний інтелект. До прикладу, тайванська TSMC, яка виробляє ШІ-чипи для Nvidia та AMD, зафіксувала, що її виробничі потужності для вищезгаданих пристроїв зросли більш ніж удвічі між 2023 та 2024 роками.
Розрахунки де Вріс-Гао показали, що ШІ торік використав стільки ж електроенергії, скільки й рідна країна дослідника, Нідерланди, тоді як прогнози показують, що до кінця 2025 року це число наблизиться до країни розміром з Велику Британію, а попит на електроенергію для ШІ досягне 23 ГВт. Але, очевидно, загадку “точного числа” енергії для ШІ неможливо розгадати без прозорості компаній у звітах щодо екологічності (принаймні окремих даних для технології вони зараз не надають).
Китайська DeepSeek на початку року наробила галасу, зокрема тим, що її ШІ-модель нібито вимагала набагато менше обладнання для створення і може використовувати лише невелику частину електроенергії, потрібну моделі Llama 3.1 від Meta. Це, власне, спричинило обвал акцій ключових компаній в галузі, і разом з тим змусило інвесторів задуматись, а чи потрібні такі великі вкладення для ефективного ШІ? Як власне і така велика енергоємність.
Штучний інтелект навчили розпізнавати справжніх авторів картин. Цей прорив відкриває нові можливості в мистецтвознавстві та боротьбі з підробками.