Kevin TopolskyРост технологий искусственного интеллекта (ИИ) в последние годы привел к значительному увеличению энергопотребления в различных отраслях. Поскольку компании используют ИИ для выполнения задач, таких как языковое моделирование и генеративные алгоритмы, спрос на мощные серверы и центры обработки данных вырос экспоненциально.
В отличие от традиционных вычислительных процессов, для работы ИИ-моделей требуется огромное количество вычислительной мощности для обработки и обучения на огромных наборах данных. Каждое взаимодействие с платформами ИИ, такими как ChatGPT, инициирует серию энергоемких операций в центрах обработки данных, что приводит к существенному увеличению потребления электроэнергии.
Доклады показывают, что центры обработки данных обычно распределяют около 40% потребляемой электроэнергии на питание серверов и еще 40% на системы охлаждения. Энергия, необходимая для обработки одного запроса в генеративной ИИ-модели, может превышать потребление энергии для базового запроса в Google почти в десять раз, подчеркивая энергоемкую природу операций с ИИ.
По мере роста принятия технологий ИИ, крупные технологические компании, такие как Amazon, Google и Microsoft, вложились в значительное расширение своей инфраструктуры центров обработки данных по всему миру. Это расширение, в сочетании с увеличением потребления энергии операциями, связанными с ИИ, привело к заметному росту выбросов углерода, связанных с строительством и модернизацией центров обработки данных.
Экспоненциальный рост технологий ИИ прогнозируется существенно увеличить потребности в энергии в ближайшие годы, возможно, удвоив потребление электроэнергии центрами обработки данных к 2026 году. Если текущие тенденции сохранятся, энергия, потребляемая исключительно для процессов, связанных с ИИ, может сравняться с потреблением электроэнергии целых стран, что представляет существенные проблемы для устойчивого развития и управления ресурсами.
Для решения нарастающих потребностей в энергии для ИИ, операторы центров обработки данных исследуют инновационные системы охлаждения и дизайн инфраструктуры для оптимизации энергоэффективности. Интеграция передовых механизмов охлаждения и специализированного оборудования необходима для снижения тепла, генерируемого высокопроизводительными серверами, необходимыми для операций с ИИ.
Хотя гиганты технологической индустрии подчеркивают свою приверженность возобновляемым источникам энергии, быстрое расширение технологий ИИ создает существенные вызовы для достижения целей по карбоновому равновесию. Инициативы по снижению выбросов углерода и повышению энергоэффективности в операциях центров обработки данных остаются критически важными по мере роста глобальной зависимости от ИИ.
Потребление энергии технологий искусственного интеллекта: дополнительные углубленные исследования
Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) несомненно революционизировало различные отрасли, но сопровождается значительным следом в потреблении энергии, что ставит важные вопросы и вызовы. Вот некоторые дополнительные факты и аспекты, которые стоит рассмотреть по этому комплексному вопросу:…
Для получения дополнительных данных о устойчивых практиках в сфере технологий и инноваций в энергетическом секторе посетите Международное энергетическое агентство для всесторонней информации и исследований о тенденциях и политиках в области энергетики.
