Интеллект в облаке с настоящим “телом”

ИИ может казаться нематериальным, невесомым и даже облачным, но он работает на серверных сетях, которые находятся по всему миру в центрах обработки данных, а они требуют вполне реальных энергии и воды (для охлаждения).

Мощность и “сложность” таких моделей зачастую выше, чем у среднестатического сервера, а значит, они потребляют больше энергии, чем другие формы вычислений. И главное: мы не знаем, сколько именно энергии им нужно.

Компании, такие как OpenAI – создатель ChatGPT, Google, Microsoft, соревнуются в создании все более совершенных моделей искусственного интеллекта. В погоне за самым быстрым ответом на загадку про лампочку, они не разглашают, сколько именно электроэнергии и воды требуется для обучения и работы. Также за кадром остается ответ на вопрос – откуда берется энергия для центров обработки данных. Плюс, местонахождение этих самых центров также может быть засекречено.

Например, Meta в прошлом году объявила, что строит самый быстрый в мире суперкомпьютер, названный AI Research SuperCluster (RSC). Но так и не раскрыла местоположение суперкомпьютера и то, как он питается.

В связи с ускорением интеграции генеративного искусственного интеллекта   практически во все сферы – от электронной почты и поиска, до приложений для доставки еды и услуг по психическому здоровью – эксперты отрасли и исследователи предупреждают, что неконтролируемый рост технологии может обернуться значительными экологическими затратами.

‍

Растет быстрее, чем мы считаем

Необходим ли ИИ онлайн магазину? Нужно ли тостеру уметь выявлять плотность хлеба и идеальный тайминг прожарки? Стоит ли холодильнику определять, что вы забыли купить, а кроссовкам – силу, с которой вы отталкиваетесь от земли? Конечно, все это звучит футуристично и будто бы улучшает качество жизни, но с каждой новой интеграцией ИИ, даже если она сделана ради того, чтобы добавить подпись AI assisted, технология требует все больше затрат. А данных о том, сколько именно требуется ресурсов, просто недостаточно.

До получения точных, публичных данных, исследователи могут только предполагать эффективность использования воды, то есть измерять соотношение энергии, используемой центром обработки данных, и воды, используемой для его охлаждения и обеспечения нормальной работы, на основе средних данных, предоставленных Microsoft.

Фактическое количество литров может сильно варьироваться в зависимости от места и времени обучения GPT. Взять даже одну страну, например, США: в жаркой Аризоне понадобится больше воды, чтобы предотвратить перегрев серверов, чем в Вайоминге, где центр может потреблять меньше воды.

Дизайн конкретных центров обработки данных также может значительно влиять на цифры. Вместо водоемкой системы испарительного охлаждения, центр может использовать традиционное кондиционирование воздуха – это потребляет меньше воды, но больше электроэнергии.

‍

Первые данные

Компания Google стала первой из технологических гигантов, которая опубликовала информацию о своем расходе воды по всему миру. Но даже она предоставила средние данные, скрыв важные детали о местных последствиях работы ее центров. Чтобы вы понимали масштабы: центр обработки данных Google использовал ¼ общего объема водоснабжения города Даллас, Орегон.

Учтите, что компании обычно строят центры обработки данных там, где цена на электроэнергия ниже. Экономия превыше всего! Но там, где больше солнца – меньше воды. И получается, компании необходим ресурс, который в целом  – под угрозой или находится в условной нехватке.

Помните письмо об угрозах, которые есть в ИИ? Кажется, что наиболее очевидная – риск, что компьютер заменит человека, об этом мы писали здесь. Но исследователи предупреждают, что наиболее актуальная угроза – экологическая.

‍

Эффективность на втором месте

Компании должны быть более прозрачными относительно тем потребления природных ресурсов и выбросов углерода при создании и использовании моделей искусственного интеллекта, чтобы общество имело возможность обсуждать необходимость внедрения этой технологии, а также осознавало цену, которую за нее приходится платить.

Возможно, экологическая цена не так высока,  если речь идет об использовании ИИ при лечении рака, но в большинстве других случаев это может оказаться пустой тратой ресурсов. Много вещей отлично работает и без ИИ.

‍