Круглые столы: взгляд по-новому на энергопотребление искусственного интеллекта

Растущий спрос на энергию в эпоху искусственного интеллекта

По мере того, как искусственный интеллект (ИИ) становится все более распространенным и интегрируется в различные аспекты нашей жизни, растет и потребление энергии, необходимой для его работы. Этот растущий "аппетит" Big Tech к энергии вызывает все больше вопросов и опасений относительно его влияния на окружающую среду и устойчивость.

Сколько же энергии потребляет даже один запрос к ИИ? Каковы общие последствия для климата, учитывая экспоненциальный рост использования ИИ? Эти вопросы становятся все более актуальными и требуют тщательного изучения.

Энергопотребление ИИ: ключевые аспекты

Искусственный интеллект требует огромных вычислительных мощностей, которые обеспечиваются крупными центрами обработки данных. Эти центры потребляют значительное количество электроэнергии, что приводит к выбросам парниковых газов и усугубляет проблему изменения климата. Например, обучение больших языковых моделей, таких как GPT-3, требует энергии, сопоставимой с энергопотреблением небольшого города в течение нескольких дней.

Проблема заключается не только в обучении моделей ИИ, но и в их повседневном использовании. Каждый поисковой запрос, сгенерированное изображение или ответ чат-бота требуют вычислительных ресурсов и, следовательно, энергии. Хотя отдельные запросы могут казаться незначительными, их совокупное воздействие огромно.

Непрозрачность и сложность оценки

Одной из проблем является отсутствие прозрачности в отношении энергопотребления ИИ. Компании часто не раскрывают данные о потреблении энергии своими моделями, что затрудняет оценку общего воздействия отрасли на окружающую среду. Кроме того, сложно точно оценить энергопотребление ИИ из-за различных факторов, таких как используемое оборудование, архитектура модели и оптимизация алгоритмов.

Примеры энергозатратных задач ИИ

Рассмотрим несколько примеров: обучение системы распознавания лиц для использования в системах безопасности требует обработки огромных объемов данных и, следовательно, значительного количества энергии. Разработка автономных транспортных средств, способных ориентироваться в сложных условиях, также требует постоянной обработки данных и принятия решений в реальном времени, что приводит к высокому энергопотреблению.

Тенденции и инновации в сфере ИИ

Несмотря на проблемы, существуют и позитивные тенденции. Исследователи и инженеры активно работают над разработкой более энергоэффективных алгоритмов и архитектур ИИ. Например, разрабатываются новые методы сжатия моделей, позволяющие уменьшить их размер и, следовательно, снизить энергопотребление.

Помимо оптимизации алгоритмов, важным направлением является использование более эффективного оборудования. Переход на специализированные чипы, разработанные специально для задач ИИ, такие как графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU), может значительно снизить энергопотребление по сравнению с использованием традиционных центральных процессоров (CPU).

Инвестиции в инфраструктуру и новые разработки

Китай активно инвестирует в создание инфраструктуры для ИИ, однако, в последнее время наблюдается замедление темпов строительства дата-центров из-за спекулятивных инвестиций и недостаточного спроса. Это подчеркивает важность более взвешенного и устойчивого подхода к развитию индустрии ИИ.

Еще одна перспективная область – разработка "bodyoids", искусственных моделей органов и тканей, которые могут сократить количество тестов на животных, ускорить разработку лекарств и решить проблему нехватки органов для трансплантации. Эти инновации не только улучшают здравоохранение, но и могут внести вклад в снижение энергопотребления за счет уменьшения потребности в традиционных методах исследований и разработок.