По всему миру серверы обработки данных гудят, потребляя как мегаватты, так и драгоценные природные ресурсы, чтобы оживить наш цифровой мир.

Примерно 8000 центров обработки данных на планете являются основой нашего существования в Сети и будут расти еще больше с появлением искусственного интеллекта — настолько, что, по оценкам исследователей, к 2025 году ИТ-индустрия сможет использовать 20% всей производимой электроэнергии и выделять до 5,5% мировых выбросов углерода.

Это ставит реальный — и для некоторых все более актуальный — вопрос об углеродном следе отрасли, поскольку стартапы и компании отстают от последнего прорыва Силиконовой долины.

«Ящик Пандоры открыт», — сказал Арун Айенгар, генеральный директор Untether AI, высокоспециализированной компании по производству чипов, которая стремится сделать ИИ более энергоэффективным.

«Мы можем использовать ИИ способами, которые улучшают климатические требования, или мы можем игнорировать климатические требования и столкнуться с последствиями примерно через десятилетие с точки зрения воздействия».

Перевод мировых серверов данных на уровень готовности к ИИ уже идет полным ходом, что один из руководителей Google назвал «переломным моментом в вычислительной технике, который случается раз в поколение».

Но масштаб миссии огромен.

Создание генеративных инструментов ИИ, таких как GPT-4, которые поддерживают ChatGPT, или Google Palm2, стоящий за bot Bard, можно разбить на два ключевых этапа: фактическое «обучение», а затем выполнение (или «вывод»).

В 2019 году исследователи Массачусетского университета в Амхерсте обучили несколько больших языковых моделей и обнаружили, что обучение одной модели искусственного интеллекта может привести к выбросу CO2, эквивалентному выбросам пяти автомобилей в течение срока их службы.

Более недавнее исследование, проведенное Google и Калифорнийским университетом в Беркли, показало, что обучение GPT-3 привело к 552 тоннам выбросов углерода, что эквивалентно вождению легкового автомобиля на расстоянии 2 миллиона километров.

Модель последнего поколения OpenAI, GPT-4, обучается примерно в 570 раз большему количеству параметров — или входных данных — чем GPT-3, и масштаб этих систем будет только расти по мере того, как ИИ становится более мощным и повсеместным.

Nvidia, гигант по производству микросхем для искусственного интеллекта, выпускает процессоры, которые необходимы для обучения, известные как графические процессоры. И хотя они более энергоэффективны, чем обычные чипы, они остаются огромными потребителями энергии.

«Проблема» ChatGPT

Другой стороной генеративного ИИ является развертывание, или вывод: когда обученная модель применяется для идентификации объектов, ответа на текстовые подсказки или любого другого варианта использования.

Для развертывания необязательно требуется вычислительная мощность чипа Nvidia, но в совокупности бесконечные взаимодействия в реальном мире намного перевешивают обучение с точки зрения рабочей нагрузки.

«Вывод теперь станет еще большей проблемой с ChatGPT, который может использоваться кем угодно и интегрироваться в повседневную жизнь с помощью приложений и веб-поиска», — сказала Линн Каак, доцент кафедры компьютерных наук в школе Hertie в Берлине.

Чиповый гигант Nvidia выпускает процессоры, которые необходимы для обучения ИИ, и, хотя они более энергоэффективны, чем обычные чипы, они остаются огромными потребителями энергии.

Крупнейшие облачные компании настаивают на том, что они стремятся быть максимально энергоэффективными.

Amazon Web Services обещает стать углеродно-нейтральной к 2040 году, в то время как Microsoft обязалась стать углеродно-отрицательной к 2030 году.

Последние свидетельства того, что компании серьезно относятся к энергоэффективности, вселяют уверенность.

В период с 2010 по 2018 год потребление энергии в глобальных центрах обработки данных выросло всего на 6 процентов, несмотря на увеличение рабочих нагрузок и вычислительных инстансов на 550%, по данным Международного энергетического агентства.

Мышление «задом наперед»

Магнаты искусственного интеллекта Кремниевой долины считают, что дискуссии о текущем углеродном следе ИИ неуместны, и недооценивают его революционный потенциал.

Скептики считают все «наоборот», заявил журналистам генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг во время недавнего визита в штаб-квартиру своей компании в Калифорнии.

Массовое внедрение ИИ и более быстрые вычисления в конечном итоге уменьшат необходимость перехода к мировым облакам данных, утверждал он.

«Сверхспособности ИИ превратят ваш ноутбук, автомобиль или устройство в вашем кармане в энергоэффективный суперкомпьютер без необходимости «извлекать» данные из облака. В будущем на вашем телефоне появится маленькая модель, которая будет генерировать 90% пикселей, извлекать 10% вместо 100% — и таким образом вы сэкономите (энергию)», — сказал он.

Тем временем Сэм Альтман из OpenAI считает, что ИИ достаточно скоро сможет построить человечеству совершенно новое будущее.

«Я думаю, что, как только у нас появится действительно мощный суперинтеллект, решение проблемы изменения климата не будет особенно сложным», — недавно сказал Альтман.

«Это иллюстрирует, насколько масштабными должны быть наши мечты. Подумайте о системе, в которой вы могли бы сказать: «Скажите мне, как дешево производить много чистой энергии, скажите мне, как эффективно улавливать углерод, и скажите мне, как построить фабрику, чтобы делать это в планетарном масштабе «.

Но некоторые эксперты обеспокоены тем, что безумный порыв к ИИ развеял опасения по поводу планеты, по крайней мере на данный момент.

«Крупные корпорации прямо сейчас тратят много денег на внедрение ИИ. Я не думаю, что они еще думают о воздействии на окружающую среду», — сказал Айенгар из Unether AI.

Но, добавил он, «я думаю, что это грядет».