ООН: ИИ к 2030 году будет потреблять столько же воды, сколько нужно 1,3 миллиарду человек
Новый доклад Института ООН по водным ресурсам, окружающей среде и здоровью (UNU-INWEH) бьёт тревогу – экологический след ИИ будет куда масштабнее, чем принято считать. Проблема в том, что отрасль традиционно измеряет вред ИИ только углеродными выбросами при обучении моделей, полностью игнорируя расход воды и земли.
По данным доклада, к 2030 году дата-центры, обслуживающие ИИ, будут потреблять 945 тераватт-часов электроэнергии в год. Это втрое больше, чем суммарное потребление электроэнергии Пакистана, Бангладеша и Нигерии, где в совокупности живут более 650 миллионов человек.
Водный след оказывается не менее устрашающим. К тому же году ИИ-инфраструктура будет расходовать 9,3 триллиона литров воды ежегодно на охлаждение и питание серверов. Это сравнимо с базовым годовым потребностям в воде всего населения Африки к югу от Сахары, то есть 1,3 миллиарда человек.
Ключевой вывод доклада касается соотношения затрат на обучение и на работу моделей. Обучение GPT-4 потребило около 70 гигаватт-часов электроэнергии, тогда как ежедневная работа ChatGPT, отвечающего на миллиарды запросов, съедает около 383 ГВт·ч. На инференс, то есть непосредственный запуск модели в ответ на запросы пользователей, приходится от 80% до 90% всего энергопотребления ИИ.
Простой переход на возобновляемые источники энергии не решает проблему, а в ряде случаев только усугубляет её. Замена угля на биоэнергетику действительно сократит углеродный след на 70%, однако водный след при этом вырастет в 30 раз, а земельный – в 100 раз.
Нас больше всего удивило то, как часто решения, выглядящие наиболее зелёными с точки зрения углерода, оказываются хуже для воды или для земли. Если мы продолжим оценивать устойчивость ИИ только по углероду, то можем решить, что возобновляемые источники делают ИИ-инфраструктуру чистой – но это решение одной проблемы за счёт создания других, нередко там, где их никто не ждал.
– ООН
В Китае заработал первый в мире подводный дата-центр на морской ветроэнергии с 2000 серверами и пассивным охлаждением океанской водой
SpaceX получила полное освобождение от налога на имущество для завода Terafab за 55 миллиардов долларов
Существует и ещё один парадокс, который исследователи называют "отскоком эффективности". Повышение энергоэффективности ИИ-систем делает их дешевле в использовании, что стимулирует рост спроса и в итоге увеличивает совокупный экологический ущерб.
Многие думают, что экологический след ИИ сокращается по мере совершенствования технологий и роста эффективности процессов. Но это лишь часть общей картины. Более эффективный и доступный ИИ означает большее его потребление, так что совокупный след оказывается значительно больше того, что мы экономим за счёт повышения эффективности.
– ООН
В ряде стран расширение объектов ИИ влечет значительные затраты на водоснабжение, иногда в условиях засухи, поэтому эксперты призвали к созданию "ответственной экосистемы искусственного интеллекта".
Об авторе
