Згідно з дослідженнями, штучний інтелект (ШІ) вже суттєво впливає на споживання ресурсів. До 2025 року, за прогнозами, ШІ може використовувати до половини всієї електроенергії, що витрачається дата-центрами у світі. Розглянемо глибше вплив штучного інтелекту на енергоспоживання.

Сьогодні цей показник може сягати близько 20%, проте отримання точних даних ускладнене через недостатню прозорість статистики з боку великих ІТ-компаній. Зростаюче споживання енергії штучним інтелектом стає все більш помітною проблемою.

Дослідники проводять паралелі між розвитком штучного інтелекту та криптомайнінгом, оскільки обидва напрямки прагнуть до принципу “більше – значить краще”, що вимагає значного збільшення ресурсів для розширення моделей. Енергоємність штучного інтелекту викликає занепокоєння.

Це зумовлює будівництво нових дата-центрів, особливо у США, де їх зосереджено найбільше. Енергетичні компанії планують введення в експлуатацію газових електростанцій та ядерних реакторів для задоволення попиту, який зростає через потреби штучного інтелекту.

Подібні стрибки у споживанні електроенергії можуть перевантажувати енергетичні системи та уповільнювати перехід до відновлюваних джерел енергії, як це було помічено у випадку з криптомайнінгом. Важливо контролювати споживання енергії штучним інтелектом.

Чому енергоспоживання ШІ залишається в тіні

Ключовою проблемою є недостатня прозорість. Великі компанії декларують екологічні цілі та публікують звіти про викиди парникових газів, але рідко вказують, яка частина цих викидів пов’язана саме з штучним інтелектом. Необхідна більша прозорість у звітності про енергоспоживання штучного інтелекту.

Для оцінок використовується метод “трикутника” – поєднання характеристик обладнання, даних аналітиків та звітів компаній. Виробничі потужності TSMC для компонентів штучного інтелекту подвоїлися лише за рік – з 2023 по 2024. Аналіз енергоспоживання штучного інтелекту вимагає комплексного підходу.

У 2023 році обладнання штучного інтелекту споживало стільки енергії, скільки Нідерланди. До кінця 2025 року цей обсяг може зрівнятися зі споживанням Великої Британії – близько 23 ГВт. Зростаюче енергоспоживання штучним інтелектом викликає занепокоєння в усьому світі.

Що буде далі?

Ethereum вдалося значно скоротити споживання енергії завдяки зміні технології, але інші, зокрема Bitcoin, не змінюють підходи через інвестиції та ідеологічні причини.

У сфері штучного інтелекту ситуація подібна. Деякі компанії просувають більш енергоефективні моделі, але індустрія продовжує гнатися за потужністю. Це може призвести до парадоксу Джевонса: навіть при зростанні ефективності, загальне споживання енергії збільшуватиметься через широке використання технології. Важливо шукати шляхи зменшення енергоспоживання штучного інтелекту.

Необхідно більше відкритих даних, інакше світ ризикує недооцінити реальну вартість штучного інтелекту для планети. Важливість відкритих даних для оцінки впливу штучного інтелекту важко переоцінити.