Продвижение искусственного интеллекта (ИИ) радикально изменило способ взаимодействия с технологией. От простых задач, таких как включение света, до сложных голосовых команд, ИИ стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Однако за этими кажущеся легкими взаимодействиями скрывается огромная сеть ресурсов, труда и алгоритмической обработки.
В 2018 году Кейт Кроуфорд и Владан Йолер написали о масштабе ресурсов, необходимых для выполнения даже самых простых задач ИИ-системами. Масштаб энергии и труда, затрачиваемых на операции ИИ, значительно превышает то, что требуется человеку для выполнения тех же задач. Прошло всего несколько лет, и мы видим, насколько экспоненциальным был рост этой индустрии.
Недавний анализ показывает, что объем вычислительной мощности, используемой для обучения больших ИИ-моделей, значительно увеличился за последние шесть лет. Фактически, он увеличился на 300 000 раз быстрее, чем Закон Мура, который описывает скорость удвоения вычислительной мощности каждые два года. Этот огромный рост вычислительной мощности необходим для обработки и «обучения» на огромных объемах данных.
По мере усовершенствования ИИ потребление энергии этих систем также растет. Точные цифры потребления электроэнергии ИИ сложно установить, но сообщается, что ИИ занимает 10-15% от общего потребления электроэнергии Google в 2021 году. Это составляет примерно 2,3 тераватт-часа ежегодно, что эквивалентно потреблению электроэнергии города размером с Атланту.
Голод ИИ к энергии проявляется в прогнозах на будущее. По прогнозам, к 2027 году ведущий производитель серверных чипов для ИИ Nvidia должен будет отгрузить 1,5 миллиона единиц серверов ИИ ежегодно. Если эти серверы работали бы на полную мощность, то они потребляли бы не менее 85,4 тераватт-часов электроэнергии ежегодно, превышая энергопотребление многих малых стран.
Необходимость прорывов в энергетической технологии становится все более срочной. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман указывает, что для удовлетворения энергетических потребностей ИИ требуются прорывы в области технологии ядерного синтеза или значительно более дешевой солнечной энергии в масштабах промышленных мощностей. Сам Альтман инвестировал в стартап Helion Energy, занимающийся ядерным синтезом, с целью достижения этого прорыва.
Тем временем, высокое потребление электроэнергии ИИ продолжит оставаться ограничивающим фактором. Стоимость использования ИИ, как с точки зрения энергии, так и финансов, ограничивает широкий доступ к сложным моделям ИИ. По мере увеличения затрат на вычисления для моделей ИИ становится понятно, почему технологические гиганты, такие как Google, осторожничают в предоставлении доступа к этим моделям общественности.
Будущее ИИ имеет невероятный потенциал, но решение вопросов, связанных с потребностью в энергии и затратами на эти системы, будет критически важно для их устойчивого развития. В поисках прорывов в энергетической технологии мы должны обеспечить, чтобы рост ИИ не привел к ущербу для нашей окружающей среды и ресурсов.
Часто задаваемые вопросы:
1. Какое влияние оказывает искусственный интеллект (ИИ) на технологию?
— ИИ радикально изменил способ взаимодействия с технологией, позволяя выполнять простые задачи, такие как включение света, и сложные голосовые команды.
2. Сколько ресурсов и труда требуется ИИ-системам для выполнения задач?
— Кейт Кроуфорд и Владан Йолер отметили, что ИИ-системы требуют огромного объема ресурсов и труда, даже для простых задач.
3. Насколько быстро выросла вычислительная мощность, используемая для обучения больших ИИ-моделей?
— Недавний анализ показывает, что вычислительная мощность, используемая для обучения больших ИИ-моделей, увеличилась на 300 000 раз быстрее, чем Закон Мура, описывающий скорость удвоения вычислительной мощности каждые два года.
4. Какое потребление электроэнергии у ИИ-систем?
— Точные цифры сложно установить, но сообщается, что ИИ занимает 10-15% от общего потребления электроэнергии Google в 2021 году, что эквивалентно примерно 2,3 тераватт-часов ежегодно.
5. Какой прогнозируется уровень потребления электроэнергии ИИ?
— Предполагается, что к 2027 году Nvidia, ведущий производитель серверных чипов для ИИ, будет отгружать 1,5 миллиона единиц серверов ИИ ежегодно, которые, работая на полной мощности, будут потреблять не менее 85,4 тераватт-часов электроэнергии ежегодно.
6. Какие прорывы в энергетической технологии необходимы для обеспечения потребностей ИИ в энергии?
— Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман указывает на необходимость прорывов в области технологии ядерного синтеза или гораздо более дешевой солнечной энергии в масштабе промышленных мощностей. Сам Альтман инвестировал в стартап Helion Energy, который занимается ядерным синтезом и стремится достичь данного прорыва.
7. Как высокое потребление электроэнергии ИИ влияет на его доступность?
— Высокое потребление электроэнергии моделей ИИ увеличивает затраты на вычисления, что ограничивает широкий доступ к сложным моделям ИИ. Технологические гиганты, такие как Google, осторожно относятся к предоставлению доступа к этим моделям общественности.
Определения:
— Искусственный интеллект (ИИ): Симуляция процессов человеческого интеллекта машинами, обычно включающая такие задачи, как распознавание речи, решение проблем и обучение.
— Вычислительная мощность: Вычислительные возможности компьютерной системы, обычно измеряются количеством вычислений, которые она может выполнить в секунду.
— Закон Мура: Наблюдение, что количество транзисторов на микросхеме удваивается примерно каждые два года, что приводит к экспоненциальному росту вычислительной мощности.
— Тераватт-час: Единица измерения электрической энергии, равная одному триллиону (10^12) ватт-часов.
Связанные ссылки:
— OpenAI: Официальный сайт OpenAI, организации, посвященной развитию искусственного общего интеллекта.
— Nvidia: Официальный сайт Nvidia, ведущего производителя графических процессоров (GPU) и аппаратного обеспечения для ИИ.
— Google: Официальный сайт Google, многонациональной технологической компании, известной своим поисковым движком и инициативами в области ИИ.
The source of the article is from the blog scimag.news