Искусственный интеллект
Разработка и использование моделей искусственного интеллекта начинает оказывать влияние на развитие энергетики в отдельных странах. Энергетические и ресурсные потребности, связанные с ИИ, в дальнейшем могут стать одним из сдерживающих факторов развития данной сферы.
2024 год стал довольно значимым в плане текущих тенденций и дальнейших перспектив создания и применения различных моделей искусственного интеллекта. Тематика ИИ не только в целом "вышла из тени", вопросы ее развития активно и часто обсуждаются на высшем государственном уровне во многих странах мира. Крупнейшие компании IT-сектора в этом году объявили о заключении ряда крупных сделок в энергетике для обеспечения растущих потребностей развития технологий ИИ.
В перспективе развитие моделей искусственного интеллекта и необходимой для этого инфраструктуры в виде создания новых центров обработки данных может повлечь за собой ощутимые последствия для энергетических сетей отдельных стран и может привести к росту стоимости электроэнергии как для компаний, так и для потребителей.
Одним из основных итогов года для ИИ стало выявление определенных ограничений развития отрасли – финансовых, энергетических и текстовых.
Финансовые возможности по дальнейшему развитию все более совершенных моделей ИИ в будущем будут доступны лишь небольшому числу крупнейших компаний. В перспективе это может привести к монополизации отрасли.
Увеличение финансовых затрат
По ряду оценок, текущий период в плане повышения интереса на частном и страновом уровнях, а также привлечения средств в развитие ИИ в целом является неким подобием "золотой лихорадки" для отрасли.
В 2024 году США в целом продолжали лидировать в сфере создания и использования моделей ИИ. По данным исследовательской компании Epoch AI, по состоянию на апрель 2024 года, в США были созданы 43 крупномасштабные модели ИИ, в Китае – 19. Среди американских компаний лидирующие позиции по числу созданных ИИ занимали Google, Meta и OpenAI. Лидеры отрасли в 2025 году планируют продолжить увеличение расходов на развитие отрасли: объем капитальных затрат Meta в сфере ИИ в следующем году, как ожидается, превысить $40 млрд, расходы Alphabet, головной компании Google, приблизятся к $60 млрд. Microsoft планирует потратить около $64 млрд.
С 2016 года расходы на создание новых моделей ИИ, по оценкам Epoch AI, в среднем ежегодно увеличиваются в 2,4 раза. При этом создание все более современных моделей генеративного искусственного интеллекта требует серьезного объема средств: в 2023 году на разработку модели GPT-4 компанией OpenAI было потрачено около $78,4 млн. Для создания модели Gemini Ultra, корпорация Google в 2024 году потратила уже $191,4 млн.
Ближе к концу года также появились сообщения о замедлении темпов развития отрасли. По данным портала Information, в компании OpenAI "были вынуждены изменить стратегию" из-за более медленной динамики улучшения возможностей ИИ в новых моделях.
По мере создания и применения новых моделей искусственного интеллекта энергетические и ресурсные затраты на сферу ИИ становятся в целом предметом все более широкой дискуссии.
Рост потребления электроэнергии и ресурсов
Ресурсно-энергетические расходы, связанные с созданием и использованием моделей ИИ, начинают привлекать к себе внимание в глобальном масштабе. Большие центры обработки данных, на основе которых ведется разработка моделей ИИ, в дальнейшем будут потреблять все более существенные объеме электроэнергии.
В 2022 году общий объем энергопотребления функционировавших на тот момент ЦОД в мире составлял 460 ТВт-часов электроэнергии – больше, чем по отдельности потребляют за год Италия, Испания, Австралия и ряд других стран. К 2034 году ежегодный объем потребления электроэнергии ЦОД, по прогнозам, достигнет 1580 ТВт-часов. Фактически, в мире появится еще один крупный пользователь электроэнергии, чьи потребности будут сопоставимы с ежегодными показателями использования электроэнергии в Индии.
Прогноз потребления электричества в 2022 и 2026 годах, ТВт
В 2030 году центры обработки данных в США, по прогнозам McKinsey&Company, будут потреблять в 3 с лишним раза больше электроэнергии, чем в 2023 году. Энергопотребление ЦОД может превысить 600 тераватт-часов, или около 12% от общего потребления электричества в США.
В Goldman Sachs выдвигают чуть менее скромные прогнозы, ожидая, что доля ЦОД в общем объеме энергопотребления США к 2030 году составит около 8%.
Для обеспечения энергетических потребностей новых ЦОД, как отмечалось (https://t.me/worldmarketstudies/815), ряд крупных компаний США в 2024 году начали привлекать возможности ядерной энергетики.
Помимо электроэнергии для работы ЦОД необходимы большие объемы чистой воды. По отдельным прогнозам, центрам обработки данных в 2027 году может потребоваться от 4,4 до 6,6 млрд кубометров воды в год.
Дополнительным фактором роста затрат в сфере ИИ в ближайшие годы может стать обострение торговой войны между США и Китаем. Для производства графических чипов, микросхем, процессоров требуются определенные виды сырья, в частности кремний, кварц и германий. В начале декабря 2024 года власти КНР в качестве ответных мер на американские санкции объявили о запрете на экспорт в США германия и ряда других элементов.
Сравнение выбросов СО2, произведённых моделями ИИ и людьми в 2022 году
Еще более ценным ресурсом, качество которого влияет на возможности создаваемых моделей ИИ, являются текстовые данные. Их объемы ограничены, и в дальнейшем данный фактор также может создать определенные проблемы при развитии ИИ.
По оценкам Epoch AI, компании начнут сталкиваться с трудностями при создании крупных языковых моделей ИИ в период с 2026 по 2032 год. Ситуация с доступными объемами новых данных для "тренировки" моделей искусственного интеллекта будет более сложной, если компании будут прибегать к "перетренировкам" данными – в зависимости от степени увеличения использования данных для обучения новых моделей ИИ нехватка текстовых запасов может проявиться раньше и, скорее всего, потребует изменения подходов в методах создания новых моделей ИИ.