- 13,849
- 20
- 8 Ноя 2022
В погоне за сверхразумом планета рискует остаться без ресурсов к существованию.
Гонка за созданием всё более крупных, умных и сложных систем искусственного интеллекта (ИИ) сталкивается с серьёзной проблемой: неуклонно растущим энергопотреблением и углеродным следом. В то время как компании позиционируют ИИ как мощный инструмент для спасения планеты, его разработка и развитие требует колоссальных объёмов электроэнергии.
Сэм Альтман, глава OpenAI , компании, создавшей ChatGPT , Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся этой дилеммы в ядерном синтезе — перспективной технологии, считающейся «святым Граалем» чистой энергетики. По мнению Альтмана, только прорыв в освоении управляемого термоядерного синтеза наряду с наращиванием других возобновляемых источников позволит обеспечить энергией следующее поколение ИИ-систем.
Однако большинство экспертов сходятся во мнении, что коммерциализация термоядерного синтеза находится за горизонтом ближайших десятилетий. Акцент Альтмана на будущих энергетических прорывах иллюстрирует нежелание индустрии ИИ отвечать на актуальный вопрос: как утолить растущую энергетическую потребность систем ИИ уже сегодня?
Апеллируя к ядерному синтезу, Альтман демонстрирует общую тенденцию «благих пожеланий» в отношении климатических действий вместо конкретных шагов. Куда разумнее сосредоточиться на текущих доступных решениях.
Привлекательность термоядерного синтеза для индустрии ИИ очевидна: он не производит углеродных выбросов и не оставляет ядерных отходов, открывая перспективы чистого, безопасного и практически неисчерпаемого источника энергии. Однако воссоздать условия, царящие в центре Солнца, но на Земле — огромный вызов.
Проблема заключается в обеспечении достаточным объёмом возобновляемой энергии для удовлетворения растущих потребностей ИИ в ближайшей перспективе, не прибегая к ископаемому топливу. Это особенно актуально на фоне глобальной электрификации транспорта, отопления и прочих сфер, повышающей спрос на чистую энергию.
Недавний анализ Международного энергетического агентства Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся что потребление электричества дата-центрами, криптовалютами и системами ИИ может удвоиться в ближайшие два года. В 2022 году на этот сектор приходилось около 2% мирового энергопотребления. При этом ожидается экспоненциальный рост энергозатрат на ИИ — как минимум в 10 раз уже к 2026 году.
Помимо энергии на производство оборудования, ИИ требует огромных вычислительных мощностей для обучения моделей на массивах данных и генерации ответов пользователям. Компании наращивают вычислительные ресурсы, интегрируя ИИ в приложения и поиск, что многократно увеличивает энергопотребление.
В США энергопотребление колоссально выросло первый раз за 15 лет, отчасти из-за роста числа дата-центров. Ожидается, что электропотребление страны утроится к 2030 году. Отсюда возникает проблема распределения ограниченных энергоресурсов между домохозяйствами и ИИ-инфраструктурой.
Корпорации отмечают, что сами ИИ-системы вполне могут помочь в борьбе с изменением климата. Уже сейчас технология применяется для прогнозирования погоды, отслеживания загрязнений, мониторинга лесов и ледников. ИИ также может сыграть роль в развитии вышеупомянутого термоядерного синтеза. Кроме того, компании работают над повышением энергоэффективности ИИ.
Однако эксперты предупреждают, что повышение эффективности необязательно приведёт к снижению энергопотребления ввиду растущего спроса на более мощные системы в рамках гонки за лучший ИИ.
Гонка за созданием всё более крупных, умных и сложных систем искусственного интеллекта (ИИ) сталкивается с серьёзной проблемой: неуклонно растущим энергопотреблением и углеродным следом. В то время как компании позиционируют ИИ как мощный инструмент для спасения планеты, его разработка и развитие требует колоссальных объёмов электроэнергии.
Сэм Альтман, глава OpenAI , компании, создавшей ChatGPT , Для просмотра ссылки Войди
Однако большинство экспертов сходятся во мнении, что коммерциализация термоядерного синтеза находится за горизонтом ближайших десятилетий. Акцент Альтмана на будущих энергетических прорывах иллюстрирует нежелание индустрии ИИ отвечать на актуальный вопрос: как утолить растущую энергетическую потребность систем ИИ уже сегодня?
Апеллируя к ядерному синтезу, Альтман демонстрирует общую тенденцию «благих пожеланий» в отношении климатических действий вместо конкретных шагов. Куда разумнее сосредоточиться на текущих доступных решениях.
Привлекательность термоядерного синтеза для индустрии ИИ очевидна: он не производит углеродных выбросов и не оставляет ядерных отходов, открывая перспективы чистого, безопасного и практически неисчерпаемого источника энергии. Однако воссоздать условия, царящие в центре Солнца, но на Земле — огромный вызов.
Проблема заключается в обеспечении достаточным объёмом возобновляемой энергии для удовлетворения растущих потребностей ИИ в ближайшей перспективе, не прибегая к ископаемому топливу. Это особенно актуально на фоне глобальной электрификации транспорта, отопления и прочих сфер, повышающей спрос на чистую энергию.
Недавний анализ Международного энергетического агентства Для просмотра ссылки Войди
Помимо энергии на производство оборудования, ИИ требует огромных вычислительных мощностей для обучения моделей на массивах данных и генерации ответов пользователям. Компании наращивают вычислительные ресурсы, интегрируя ИИ в приложения и поиск, что многократно увеличивает энергопотребление.
В США энергопотребление колоссально выросло первый раз за 15 лет, отчасти из-за роста числа дата-центров. Ожидается, что электропотребление страны утроится к 2030 году. Отсюда возникает проблема распределения ограниченных энергоресурсов между домохозяйствами и ИИ-инфраструктурой.
Корпорации отмечают, что сами ИИ-системы вполне могут помочь в борьбе с изменением климата. Уже сейчас технология применяется для прогнозирования погоды, отслеживания загрязнений, мониторинга лесов и ледников. ИИ также может сыграть роль в развитии вышеупомянутого термоядерного синтеза. Кроме того, компании работают над повышением энергоэффективности ИИ.
Однако эксперты предупреждают, что повышение эффективности необязательно приведёт к снижению энергопотребления ввиду растущего спроса на более мощные системы в рамках гонки за лучший ИИ.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
