Нейросети выходят на потребление энергии Швецией и Ирландией

Искусственный интеллект - уже настоящий герой нашего времени. Он стремительно входит в жизнь, завоевывая все новые сферы деятельности, а из некоторых уже вытесняет человека. Как все кардинально новое, он вызывает и восторги, и страхи. Оптимистам, которые видят в ИИ наше все, оппоненты предлагают посмотреть на эту технологию более реалистично. Например, бурные споры вызвало опубликованное в журнале Joule исследование голландца Алекса де Вриса. Он показал, что системы искусственного интеллекта, особенно большие языковые модели, потребляют колоссальное количество энергии. Только один запрос требует 2,9 Вт-ч. энергии. Автор утверждает, что при таких темпах развития нейросетей к 2027 году их энергопотребление выйдет на уровень таких стран, как Нидерланды, Аргентина, Швеция и Ирландия.

Неоднократно об энергетическом аспекте систем типа ChatGPT высказывался президент НИЦ "Курчатовский институт" Михаил Ковальчук. Он утверждает, что они увеличивают темпы роста энергопотребления, обостряя проблему мирового энергокризиса. Ученый подчеркивает, что, несмотря на увеличение за последние 80 лет в три миллиона раз мировую электрогенерацию, государства находятся в кризисе, так как потребление энергии растет быстрее ее производства.

В этом с ним согласен известный эксперт, член президиума Совета по внешней и оборонной политике Александр Лосев. Кроме того, он подчеркнул, что безвредность цифровых технологий для окружающей среды - это иллюзия. В частности, он приводит такие цифры. Уже сейчас цифровые технологии потребляют 12% всей вырабатываемой в мире энергии, на них приходится уже 3% выбросов СО2 в атмосферу, в то время как мировая авиационная отрасль ответственна только за 2% выбросов. А ведь общественность уверена, что в глобальном потеплении виноваты почти все отрасли, но только не нейросети и не "цифра". Что они вне подозрения. Но похоже, что это не так.

А ведь помимо электричества, много воды требуется для охлаждения серверов. Например, корпорация Google за 2022 год потратила на это астрономические 21 миллиард литров, что на 20% больше, чем годом ранее.

Так, может, притормозить стремительное наступление ИИ? Оптимисты уверены, что подобные мнения - это нормальное явление. Опасения по поводу роста потребления энергии сопровождают развитие любой новой технологии. На ранних этапах они неэффективны, однако по мере их масштабирования обязательно появляются улучшения. Также будет и с нейросетями. Нет сомнений, что будут найдены креативные решения, которые значительно сократят потребление энергии, а значит, развеют панику вокруг ее чрезмерного расхода. Словом, энтузиасты "цифры" и нейросетей полны оптимизма.

Комментарий

Игорь Пивоваров, главный аналитик Центра искусственного интеллекта МФТИ

Игорь, есть оценки, на что нейросети расходуют энергию?

Игорь Пивоваров: Около 20 процентов идет на их обучение, 80 процентов - на использование, когда они "выходят в люди". Скажем, чат ChatGPT обучался на 10 тысячах серверов в течение полугода, а когда стал решать задачи, то их число выросло до 30 тысяч. Отсюда и резкий рост потребления.

Многие специалисты смотрят на энергетические аппетиты нейросетей довольно спокойно. Считается, что их польза существенно перекрывает проблемы большого расхода энергии.

Игорь Пивоваров: Все зависит от ситуации в данный момент времени. Когда я был активным программистом, то мы работали так, чтобы вписаться в имеющиеся ресурсы, в том числе и по вычислительной мощности компьютеров. Они были ограничены, и мы знали, что новых нам никто не даст. Поэтому изощрялись в программах, искали варианты эффективной работы.

Сейчас парадигма в корне поменялась. "Железо" сильно подешевело, и вполне естественно, что программисты "обленились". Они уже не обращают внимания, сколько памяти нужно для решения задачи. Если не хватает, добавим еще процессоров. Тоже сейчас и с нейронными сетями. Они стали гигантскими, потому что, если переписывать код, сделать их оптимальными, это потеря времени. А конкуренция огромная, простой тебя отбросит назад. Надо прийти первыми. Словом, переписывать программы дольше и дороже, чем просто нарастить процессоры. Что, конечно, ведет к дополнительному расходу энергии.

Так сегодня движется прогресс: безумная конкуренция диктует правила игры. Но время все расставит по своим местам. Когда проблема энергии в нейросетях станет критической, найдут способы ее экономить.