Практический обзор воздействия искусственного интеллекта на окружающую среду с точки зрения потребления электроэнергии, воды, выбросов углерода, а также работы центров обработки данных и вычислительной инфраструктуры.
— kWh
Системы искусственного интеллекта зависят от физической инфраструктуры: графических процессоров (GPU), серверов, центров обработки данных, электросетей, систем охлаждения, систем водоснабжения и глобальных сетей. Их воздействие на окружающую среду зависит от объема используемых вычислительных ресурсов, места их размещения, эффективности работы центра обработки данных, а также от доступных на местном уровне ресурсов для энергоснабжения и охлаждения.
Наиболее эффективный способ понять влияние ИИ — выделить основные факторы: спрос на электроэнергию, углеродную интенсивность, водопотребление, циклы обучения, объем вычислений и охлаждение центров обработки данных. На приведенных ниже страницах дается разъяснение каждого из этих аспектов, при этом оценки TheAIMeters не рассматриваются как официальные итоговые данные.
Инфраструктура искусственного интеллекта потребляет огромное количество электроэнергии, охлаждающей воды и вычислительных ресурсов. Эти цифры становятся более понятными, если сравнить их с привычной реальной деятельностью.
Крупные системы искусственного интеллекта постоянно потребляют электроэнергию через центры обработки данных, заполненные графическими процессорами и специализированным оборудованием. Рабочие нагрузки, связанные с обучением и выводами, могут требовать энергии, сопоставимой с энергией тысяч домашних хозяйств.
Выбросы углекислого газа, связанные с искусственным интеллектом, в значительной степени зависят от энергобаланса, питающего центры обработки данных. Электроэнергия на основе ископаемого топлива оказывает гораздо большее воздействие на окружающую среду, чем возобновляемые источники энергии.
Современная инфраструктура ИИ требует значительных мощностей охлаждения. Многие центры обработки данных используют системы охлаждения на основе воды, поэтому потребление воды становится все более важной частью дискуссий об устойчивом развитии ИИ.
Электроэнергия - основа инфраструктуры ИИ. Графические процессоры, серверы, сетевые системы и системы охлаждения - все это способствует росту спроса на электроэнергию.
Читать далееВыбросы CO₂e, связанные с искусственным интеллектом, зависят от используемой электроэнергии и углеродоемкости сетей, питающих центры обработки данных.
Читать далееВ зависимости от региона и инфраструктуры вода может быть задействована непосредственно при охлаждении центров обработки данных и опосредованно при производстве электроэнергии.
Читать далееВлияние ИИ на окружающую среду связано как с обучением больших моделей, так и с обслуживанием миллиардов запросов на вывод данных каждый день. В то время как для обучения требуются огромные всплески вычислительной мощности, рабочие нагрузки, связанные с выводами, создают постоянный долгосрочный спрос на глобальную инфраструктуру.
В центрах обработки данных ИИ огромные вычислительные мощности сосредоточены в плотных кластерах графических процессоров. В связи с этим охлаждение, доступность воды, электроснабжение и пропускная способность местной энергосистемы играют ключевую роль в оценке воздействия инфраструктуры ИИ на окружающую среду.
Исследователи и поставщики инфраструктуры активно повышают эффективность ИИ за счет более совершенных чипов, оптимизированных моделей, центров обработки данных, работающих на возобновляемых источниках энергии, и более эффективных систем охлаждения. Однако глобальное внедрение ИИ также растет очень быстро, что может свести на нет некоторые из этих достижений.
Публикуемые данные носят неполный характер. Размер модели, тип оборудования, степень загрузки, местоположение центра обработки данных, технология охлаждения, структура энергобаланса, а также соотношение между обучением и инференсом — все эти факторы могут повлиять на итоговые показатели энергопотребления. Показатели TheAIMeters следует рассматривать как прозрачные ориентировочные оценки, а не как официальные измерения.
Эти показатели сочетают в себе открытые данные, допущения по инфраструктуре и периодические обновления. Подробные предположения доступны на странице Методология Методология.
В центрах обработки данных ИИ используется вода, поскольку серверы с графическими процессорами высокой плотности выделяют тепло, которое необходимо непрерывно отводить. Водяное охлаждение может быть эффективным, однако его локальное воздействие зависит от климатических условий, конструкции системы охлаждения, производства электроэнергии и доступности воды.
Оценка в реальном времени объема электроэнергии, используемой AI, - на сегодняшний день и год за годом - на основе открытых источников и прозрачных предположений.
Оценка выбросов углекислого газа (CO₂e) ИИ в режиме реального времени - на сегодняшний день и за прошедший год - на основе открытых источников и прозрачных предположений.
Современные системы искусственного интеллекта опираются на массивные центры обработки данных, оснащенные графическими процессорами, сетевым оборудованием, системами охлаждения и инфраструктурой высокой плотности. Эти объекты обеспечивают обучение, вывод, генерацию изображений и крупномасштабные языковые модели ИИ.
ИИ потребляет так много электроэнергии, потому что обучение, инференс и глобальное развертывание зависят от вычислительно интенсивной инфраструктуры.
Модели ИИ обучаются, находя закономерности в больших наборах данных, настраивая внутренние параметры и затем используя эти закономерности для ответа на новые входные данные. Этот процесс обучения лежит в основе работы моделей ИИ.