По всему миру гудят серверы данных, потребляя как мегаватты, так и драгоценные природные ресурсы, чтобы оживить наш цифровой мир.
Около 8 000 центров обработки данных по всему миру — это фундамент нашего онлайн-существования, и их количество будет расти еще больше с появлением искусственного интеллекта — настолько, что, по оценкам исследований, к 2025 году ИТ-индустрия может потреблять 20% всей вырабатываемой электроэнергии и выбрасывать до 5,5% мировых выбросов углерода.
Это ставит реальный — а для некоторых и все более насущный — вопрос об углеродном следе отрасли.
«Ящик Пандоры открыт», — заявил Арун Ийенгар, генеральный директор компании Untether AI, специализирующейся на производстве микросхем и стремящейся сделать искусственный интеллект более энергоэффективным.
«Мы можем использовать ИИ способами, которые повышают климатические требования, или мы можем игнорировать климатические требования и столкнуться с последствиями через десятилетие или около того с точки зрения воздействия».
Преобразование серверов данных в готовность к ИИ уже идет полным ходом, и один из руководителей Google назвал это «переломным моментом в вычислительной технике, который случается раз в поколение».
Но масштабы задачи огромны.
Создание генеративных инструментов ИИ, таких как GPT-4, который стоит за ChatGPT, или Palm2 от Google, стоящий за ботом Bard, можно разделить на два ключевых этапа — непосредственное «обучение» а затем выполнение (или «вывод»).
В 2019 году исследователи из Массачусетского университета в Амхерсте провели обучение нескольких больших языковых моделей и обнаружили, что обучение одной ИИ-модели может выделять эквивалент выбросов CO2 как от пяти автомобилей за весь срок их службы.
Более недавнее исследование Google и Калифорнийского университета в Беркли показало, что обучение GPT-3 привело к выбросам 552 метрических тонн углерода, что эквивалентно проезду легкового автомобиля на расстояние 1,24 миллиона миль (2 миллиона километров).
Последнее поколение модели OpenAI, GPT-4, обучено 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 чипов ИИ, обеспечивает процессоры, незаменимые для обучения, известные как GPU. И хотя они более энергоэффективны, чем обычные чипы, они остаются внушительными потребителями энергии.
«Проблема» ChatGPT
Другая сторона генеративного ИИ — это развертывание или вывод: когда обученная модель применяется для идентификации объектов, ответов на текстовые подсказки или в любом другом случае использования.
Развертывание не обязательно требует вычислительной мощности чипа Nvidia, но в совокупности бесконечные взаимодействия в реальном мире намного превосходят обучение с точки зрения нагрузки.
«Вывод станет еще большей проблемой теперь с ChatGPT, которым может воспользоваться кто угодно и который можно интегрировать в повседневную жизнь через приложения и веб-поиск», — сказала Линн Каак, доцент кафедры информатики в школе управления Херти в Берлине.
Крупнейшие облачные компании настаивают на том, что они привержены максимальной энергоэффективности.
Amazon Web Services обещает стать углеродно-нейтральной к 2040 году, а Microsoft планирует стать углеродно-отрицательной к 2030 году.
Последние свидетельства того, что компании серьезно относятся к энергоэффективности, внушают оптимизм.
В период с 2010 по 2018 год глобальное потребление энергии центрами обработки данных выросло всего на 6% при росте нагрузки и вычислительных мощностей на 550%, согласно данным Международного энергетического агентства.
«Обратное» мышление
Титаны ИИ из Кремниевой долины считают, что обсуждения текущего углеродного следа ИИ — это пустая трата времени и недооценка его революционного потенциала.
Критики смотрят на это «с обратной стороны», заявил генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг во время недавнего визита в штаб-квартиру своей компании в Калифорнии.
Массовое внедрение ИИ и более быстрых вычислений в конечном итоге уменьшит необходимость обращаться к мировым облачным данным, утверждает он.
Суперспособности ИИ превратят ваш ноутбук, автомобиль или устройство в кармане в энергоэффективный суперкомпьютер без необходимости «извлекать» данные из облака.
«В будущем на вашем телефоне будет установлена маленькая крошечная модель, и 90% пикселей будут сгенерированы, и только 10% будут извлечены вместо 100% извлеченных — и таким образом вы сэкономите энергию», — сказал он.
Сэм Альтман из OpenAI, в свою очередь, считает, что ИИ очень скоро сможет построить человечеству совершенно новое будущее.
«Я думаю, что, как только у нас появится действительно мощный сверхразум, решение проблемы изменения климата не будет особо сложным», — недавно заявил Альтман.
«Это иллюстрирует, как масштабно мы должны мечтать… Представьте систему, которой вы можете сказать: «Расскажи мне, как производить много чистой энергии дешево, расскажи мне, как эффективно улавливать углерод, и расскажи мне, как построить завод для этого в планетарном масштабе».
Но некоторые эксперты беспокоятся, что безумная гонка за ИИ вытеснила опасения за планету, по крайней мере, на данный момент.
«Крупные корпорации сейчас тратят много денег на развертывание ИИ. Я не думаю, что они пока задумываются об экологическом воздействии», — сказал Ийенгар из Untether AI.
Однако, добавил он: «Я думаю, это наступит».