Колко енергия консумира изкуственият интелект (AI)?

Консумация на енергия от AI: Голям проблем

През последните години бързото развитие на изкуствения интелект (AI) предизвика широка дискусия, като един от основните въпроси е неговата огромна консумация на енергия. Някои хора се шегуват, че AI ще може да замени хората напълно само когато цената на тока стане по-висока от тази на хляба. Но зад тази шега се крие реалност, която не бива да се пренебрегва: високата консумация на енергия може да се превърне в пречка за развитието му. Бившият инженер на Google Кайл Кобит разкри в социалните медии, че Microsoft е имала проблеми с електрозахранването, докато е обучавала GPT-6.

За да обучават големи AI модели, инженерите на Microsoft работят усилено за изграждането на InfiniBand мрежа, която да свърже графични процесори (GPU), разположени в различни региони. Тази задача е толкова сложна, защото ако повече от 100 000 чипа H100 бъдат разположени на едно място, местната електропреносна мрежа ще бъде претоварена и ще бъде изложена на риск от срив.

Защо се получава така? Нека направим проста сметка. Данните на Nvidia показват, че пиковата мощност на всеки чип H100 е 700W, което означава, че пиковата консумация на 100 000 чипа ще достигне 70 милиона вата. Експерти в енергийния сектор посочват, че тази огромна консумация на енергия е еквивалентна на общата мощност на малка соларна или вятърна електроцентрала. Освен това трябва да вземем предвид и консумацията на енергия от сървърите и охлаждащото оборудване. Всички тези консуматори на енергия, разположени в малка площ, оказват огромно напрежение върху електропреносната мрежа.

AI консумация на електроенергия: Върхът на айсберга

Статия в "Ню Йоркър" привлече широко внимание, като се изчислява, че ChatGPT може да консумира повече от 500 000 киловатчаса на ден. Въпреки това, консумацията на енергия от AI в момента е доста по-малка в сравнение с тази на криптовалутите и традиционните центрове за данни. Проблемите, с които се сблъскват инженерите на Microsoft, показват, че развитието на AI е ограничено не само от енергийната консумация на самата технология, но и от консумацията на енергия от спомагателната инфраструктура и капацитета на електропреносната мрежа.

Доклад на Международната агенция по енергетика (IEA) показва, че през 2022 г. глобалната консумация на енергия от центрове за данни, изкуствен интелект и криптовалути е достигнала 460 TWh, което е около 2% от общата глобална консумация на енергия. IEA прогнозира, че в най-лошия случай до 2026 г. потреблението на енергия в тези области ще достигне 1000 TWh, което е еквивалентно на консумацията на енергия на цяла Япония.

Важно е да се отбележи, че в момента консумацията на енергия, директно инвестирана в AI изследвания и разработки, е много по-ниска от тази на центровете за данни и криптовалутите. Nvidia доминира на пазара на AI сървъри, като през 2023 г. е доставила около 100 000 чипа с годишна консумация на енергия от около 7,3 TWh. За сравнение, консумацията на енергия от криптовалути през 2022 г. е достигнала 110 TWh, което е еквивалентно на консумацията на енергия на цяла Холандия.

Енергия за охлаждане: Не бива да се пренебрегва

Енергийната ефективност на центровете за данни обикновено се измерва с коефициент на енергийна ефективност (PUE), който е съотношението на общата консумирана енергия към енергията, консумирана от ИТ натоварването. Колкото по-близко е PUE до 1, толкова по-малко енергия се губи от центъра за данни. Доклад на Uptime Institute показва, че средният PUE за големите центрове за данни по света през 2020 г. е бил около 1,59. Това означава, че за всеки 1 градус електроенергия, консумирана от ИТ оборудването на центъра за данни, спомагателното оборудване консумира 0,59 градуса електроенергия.

Голяма част от допълнителната консумация на енергия в центровете за данни се използва за охлаждащи системи. Проучванията показват, че охлаждащите системи могат да консумират до 40% от общата консумация на енергия в центъра за данни. С непрекъснатото надграждане на чиповете, мощността на едно устройство се увеличава, а плътността на мощността в центровете за данни също се увеличава, което поставя по-високи изисквания към разсейването на топлината. Въпреки това, чрез подобряване на дизайна на центровете за данни, е възможно значително да се намалят енергийните загуби.

Различните центрове за данни имат много различни стойности на PUE, в зависимост от фактори като охлаждащата система и структурния дизайн. Доклад на Uptime Institute показва, че PUE в европейските страни е намалял до 1,46, докато в Азиатско-тихоокеанския регион все още има повече от една десета от центровете за данни с PUE над 2,19.

За да се постигнат целите за пестене на енергия и намаляване на емисиите, страните по света предприемат мерки. Например Европейският съюз изисква големите центрове за данни да инсталират оборудване за оползотворяване на отпадна топлина; американското правителство инвестира в изследвания и разработки на по-енергийно ефективни полупроводници; китайското правителство също е въвело политики, изискващи PUE на центровете за данни да не надвишава 1,3 от 2025 г. и постепенно да се увеличава делът на използване на възобновяема енергия до 100% до 2032 г.

Консумация на електроенергия от технологични компании: Трудно е да се намали, още по-трудно е да се увеличи

С развитието на криптовалутите и AI, мащабът на центровете за данни на големите технологични компании непрекъснато се увеличава. Според IEA през 2022 г. САЩ са имали 2700 центъра за данни, които са консумирали 4% от електроенергията на страната и се очаква този процент да достигне 6% до 2026 г. Тъй като поземлените ресурси на източното и западното крайбрежие на САЩ стават все по-оскъдни, центровете за данни постепенно се преместват в централните райони, но електрозахранването в тези райони може да не е в състояние да отговори на търсенето.

Някои технологични компании се опитват да се освободят от ограниченията на електропреносната мрежа, като купуват електроенергия директно от малки атомни електроцентрали, но това изисква сложни административни процедури по одобрение. Microsoft се опитва да използва AI за подпомагане при подаването на заявления, докато Google използва AI за планиране на изчислителни задачи, за да подобри ефективността на работата на електропреносната мрежа и да намали въглеродните емисии. Що се отнася до това кога ще може да се използва контролиран термоядрен синтез, това засега е неизвестно.

Глобалното затопляне: Допълнителен проблем

Развитието на AI изисква стабилна и мощна електропреносна мрежа, но с все по-честите екстремни метеорологични явления, електропреносните мрежи в много региони стават по-уязвими. Глобалното затопляне води до по-чести екстремни метеорологични явления, което не само увеличава търсенето на електроенергия и натоварва електропреносната мрежа, но и пряко засяга електропреносната инфраструктура. Доклад на IEA показва, че поради суша, недостатъчни валежи и ранно топене на снега, делът на глобалното производство на електроенергия от водноелектрически централи през 2023 г. е спаднал до най-ниската си точка от тридесет години, под 40%.

Природният газ обикновено се счита за мост към възобновяема енергия, но неговата стабилност е тревожна при екстремни зимни метеорологични условия. През 2021 г. студена вълна удари Тексас, САЩ, което доведе до широко разпространени прекъсвания на електрозахранването, като някои жители бяха без ток повече от 70 часа. Една от основните причини за тази катастрофа беше замръзването на газопроводите, което доведе до спиране на газовите електроцентрали.

Северноамериканският съвет за надеждност на електроенергията (NERC) прогнозира, че през периода 2024-2028 г. повече от 3 милиона души в САЩ и Канада ще бъдат изложени на все по-голям риск от прекъсване на електрозахранването. За да се гарантира енергийната сигурност, като същевременно се постигне пестене на енергия и намаляване на емисиите, много страни разглеждат атомните електроцентрали като временна мярка. На Конференцията на ООН за изменението на климата (COP 28), проведена през декември 2023 г., 22 държави подписаха съвместна декларация, с която се ангажираха да увеличат капацитета за производство на ядрена енергия до 3 пъти над нивата от 2020 г. до 2050 г. В същото време, тъй като Китай и Индия усилено насърчават изграждането на атомни електроцентрали, IEA прогнозира, че глобалното производство на атомна енергия ще достигне исторически връх до 2025 г.

Докладът на IEA подчертава: "В условията на променящи се климатични модели е изключително важно да се подобри енергийната диверсификация, да се подобри способността за междурегионално планиране на електропреносните мрежи и да се предприемат по-устойчиви на удари методи за производство на електроенергия." Гарантирането на електропреносната инфраструктура е от съществено значение не само за развитието на AI технологиите, но и за благосъстоянието на нацията.