Вопросы энергопотребления и влияния на окружающую среду становятся все более актуальными, особенно в контексте быстрого развития и распространения технологий искусственного интеллекта (ИИ).
Недавние исследования показали, что к 2027 году новые ИИ-серверы NVIDIA будут потреблять более 85,4 тераватт-часов* в год, что превышает потребление энергии в таких странах, как Швеция и Аргентина. Это означает, что ИИ уже сейчас требует значительных объемов энергии, и эта тенденция будет только усиливаться в будущем.
Согласно исследованию ученых Массачусетского университета в Амхерсте, обучение одной модели ИИ может привести к выбросу в атмосферу более 284 тонн углекислого газа, что эквивалентно выбросам пяти средних американских автомобилей за весь срок службы. Ежегодно углеродный след ИИ приближается к 1% мировых выбросов, что свидетельствует о значительном влиянии данного технологического направления на окружающую среду.
Стэнфордское исследование указывает на то, что с начала 2010-х годов требования к электропитанию систем ИИ возросли в 300 000 раз. Часть этой энергии получается из ископаемого топлива, при этом центры обработки данных по всему миру потребляют более 1% мировой электроэнергии, причем треть этого объема поступает из угля и природного газа.
Однако, несмотря на проблемы, связанные с высоким энергопотреблением ИИ, существуют также и перспективы для сокращения выбросов парниковых газов и декарбонизации. По данным исследования McKinsey, использование ИИ в производстве может привести к сокращению выбросов парниковых газов на 10–20%. Это связано с тем, что ИИ позволяет оптимизировать процессы и управление ресурсами, что в свою очередь ведет к снижению потребления энергии и выбросов углерода.
Одним из ключевых инновационных подходов в области ИИ для повышения эффективности является градиентное сжатие. Этот метод позволяет сократить потребление энергии, необходимой системам ИИ для обмена и обработки данных. Кроме того, подход Google к охлаждению центров обработки данных, основанный на использовании ИИ, привел к сокращению энергопотребления примерно на 40%, что эквивалентно снятию с дорог 64 000 автомобилей ежегодно.
Также стоит отметить, что развитие ИИ-устройств, таких как интеллектуальные термостаты и более управляемые солнечные батареи, может привести к существенному сокращению выбросов коммунальных предприятий к 2030 году.
Наконец, технологии улавливания и хранения углерода на основе ИИ, по прогнозам, дадут мощный импульс масштабируемым и эффективным решениям по удалению углерода. Это открывает перспективы для создания более устойчивых и экологически чистых систем энергопотребления.
Однако, несмотря на все перспективы, необходимо помнить о том, что эффективность и сокращение выбросов, достигнутые с помощью ИИ, должны превосходить потребление ресурсов самим ИИ. Это означает, что дальнейшее развитие и применение ИИ должно быть сопровождено разработкой и внедрением соответствующих технологий и подходов, направленных на минимизацию его негативного влияния на окружающую среду.
Источник: t.me/EchelonEyes
Недавние исследования показали, что к 2027 году новые ИИ-серверы NVIDIA будут потреблять более 85,4 тераватт-часов* в год, что превышает потребление энергии в таких странах, как Швеция и Аргентина. Это означает, что ИИ уже сейчас требует значительных объемов энергии, и эта тенденция будет только усиливаться в будущем.
Согласно исследованию ученых Массачусетского университета в Амхерсте, обучение одной модели ИИ может привести к выбросу в атмосферу более 284 тонн углекислого газа, что эквивалентно выбросам пяти средних американских автомобилей за весь срок службы. Ежегодно углеродный след ИИ приближается к 1% мировых выбросов, что свидетельствует о значительном влиянии данного технологического направления на окружающую среду.
Стэнфордское исследование указывает на то, что с начала 2010-х годов требования к электропитанию систем ИИ возросли в 300 000 раз. Часть этой энергии получается из ископаемого топлива, при этом центры обработки данных по всему миру потребляют более 1% мировой электроэнергии, причем треть этого объема поступает из угля и природного газа.
Однако, несмотря на проблемы, связанные с высоким энергопотреблением ИИ, существуют также и перспективы для сокращения выбросов парниковых газов и декарбонизации. По данным исследования McKinsey, использование ИИ в производстве может привести к сокращению выбросов парниковых газов на 10–20%. Это связано с тем, что ИИ позволяет оптимизировать процессы и управление ресурсами, что в свою очередь ведет к снижению потребления энергии и выбросов углерода.
Одним из ключевых инновационных подходов в области ИИ для повышения эффективности является градиентное сжатие. Этот метод позволяет сократить потребление энергии, необходимой системам ИИ для обмена и обработки данных. Кроме того, подход Google к охлаждению центров обработки данных, основанный на использовании ИИ, привел к сокращению энергопотребления примерно на 40%, что эквивалентно снятию с дорог 64 000 автомобилей ежегодно.
Также стоит отметить, что развитие ИИ-устройств, таких как интеллектуальные термостаты и более управляемые солнечные батареи, может привести к существенному сокращению выбросов коммунальных предприятий к 2030 году.
Наконец, технологии улавливания и хранения углерода на основе ИИ, по прогнозам, дадут мощный импульс масштабируемым и эффективным решениям по удалению углерода. Это открывает перспективы для создания более устойчивых и экологически чистых систем энергопотребления.
Однако, несмотря на все перспективы, необходимо помнить о том, что эффективность и сокращение выбросов, достигнутые с помощью ИИ, должны превосходить потребление ресурсов самим ИИ. Это означает, что дальнейшее развитие и применение ИИ должно быть сопровождено разработкой и внедрением соответствующих технологий и подходов, направленных на минимизацию его негативного влияния на окружающую среду.
Источник: t.me/EchelonEyes
- Тераватт-час - внесистемная единица измерения энергии и работы, равная работе, совершаемой в течение 1 часа при мощности в 1 тераватт.