Прогноз потребления энергии ИИ показывает, что отрасль далека от достижения нулевого уровня

Несколько крупных технологических компаний, работающих в сфере искусственного интеллекта, поставили перед собой цель достичь нулевого уровня выбросов к 2030 году, но новый прогноз относительно потребления энергии и воды для работы крупных центров обработки данных показывает, что им вряд ли удастся достичь этих целей.

Поскольку отрасль ИИ стремительно развивается, вопросы воздействия центров обработки данных на окружающую среду выходят на первый план, и новый прогноз предупреждает, что отрасль вряд ли достигнет целевых показателей нулевых выбросов к 2030 году.

Фэнци Ю из Корнеллского университета в Нью-Йорке и его коллеги смоделировали, сколько энергии, воды и углерода могут потреблять ведущие современные серверы искусственного интеллекта к 2030 году, учитывая различные сценарии роста и возможное расположение центров обработки данных в США. Для проведения анализа они объединили прогнозируемые поставки чипов, энергопотребление серверов и эффективность охлаждения с данными об электросетях по штатам. Хотя не каждая компания, занимающаяся разработкой ИИ, поставила перед собой цель достичь нулевого уровня выбросов, некоторые крупные технологические компании, работающие в этой сфере, такие как Google, Microsoft и Meta, поставили перед собой цели со сроком достижения 2030 года.

«Быстрый рост вычислений на основе искусственного интеллекта фактически меняет всё», — говорит Ю. «Мы пытаемся понять, как по мере роста сектора, какое влияние это окажет?»

Реклама

По их оценкам, к 2030 году для строительства серверов искусственного интеллекта в США потребуется от 731 млн до 1,125 млрд кубометров воды, что приведет к выбросам, эквивалентным от 24 до 44 млн тонн углекислого газа в год. Прогноз зависит от темпов роста спроса на ИИ, фактического количества высокопроизводительных серверов, которые можно будет построить, и расположения новых центров обработки данных в США.

Исследователи смоделировали пять сценариев, основанных на скорости роста, и выявили различные способы снижения воздействия. «Главное — это местоположение, местоположение и ещё раз местоположение», — говорит Ю. Размещение центров обработки данных в штатах Среднего Запада, где вода более доступна, а энергосистема использует большую долю возобновляемых источников энергии, может снизить воздействие. Команда также выделяет декарбонизацию энергоснабжения и повышение эффективности вычислительных процессов и охлаждения в центрах обработки данных как основные способы снижения воздействия. В совокупности эти три подхода могут сократить выбросы отрасли на 73%, а её водный след — на 86%.

Однако прогнозы группы могут быть сведены на нет общественным сопротивлением строительству центров обработки данных из-за их потенциального воздействия на окружающую среду. В Вирджинии, где сосредоточено около одной восьмой мировой мощности центров обработки данных, жители начали выступать против дальнейшего запланированного строительства, ссылаясь на воздействие на водные ресурсы и окружающую среду в целом. Аналогичные петиции против центров обработки данных были поданы в Пенсильвании, Техасе, Аризоне, Калифорнии и Орегоне. Данные Data Center Watch, исследовательской компании, отслеживающей развитие центров обработки данных, свидетельствуют о том, что местное сопротивление затормозило реализацию проектов стоимостью 64 миллиарда долларов. Однако даже в тех регионах, где центры обработки данных успешно отказались от строительства, неясно, сколько электроэнергии и воды они могут потреблять.

Именно поэтому новые результаты были встречены с одобрением, хотя и с осторожностью, теми, кто пытался изучить и количественно оценить воздействие ИИ на окружающую среду. «ИИ — настолько быстро развивающаяся область, что делать какие-либо осмысленные прогнозы на будущее крайне сложно», — говорит Саша Луччиони из компании Hugging Face, занимающейся разработкой ИИ. «Как утверждают сами авторы, прорывы в этой отрасли могут кардинально изменить требования к вычислительным мощностям и энергопотреблению, как это произошло с DeepSeek», где использовались различные методы для сокращения объёма вычислений методом прямого перебора.

Крис Прист из Бристольского университета в Великобритании утверждает: «Авторы правы, указывая на необходимость инвестиций в дополнительные мощности возобновляемой энергетики», и добавляет, что местоположение центров обработки данных имеет значение. «Я думаю, их предположения относительно использования воды для непосредственного охлаждения центров обработки данных ИИ довольно пессимистичны», — говорит он, предполагая, что «лучший» сценарий модели скорее соответствует «обычному ходу дел» для современных центров обработки данных.

Луччиони считает, что в статье подчеркивается, чего не хватает в мире искусственного интеллекта: «большей прозрачности». Она объясняет, что это можно исправить, «требуя от разработчиков моделей отслеживать и сообщать о потреблении вычислительных мощностей и энергии, предоставлять эту информацию пользователям и политикам, а также взять на себя твердые обязательства по снижению общего воздействия на окружающую среду, включая выбросы».

Устойчивое развитие природы DOI: 10.1038/s41893-025-01681-y

Источник: www.newscientist.com