Короткий ответ
ИИ потребляет электроэнергию, поскольку современные модели требуют больших объемов вычислений. Графические процессоры, серверы, системы хранения данных, сети, охлаждение и инфраструктура центров обработки данных - все это вносит свой вклад в общую потребность в электроэнергии.
ИИ по своей природе требователен к вычислениям
Системы искусственного интеллекта основаны на математических операциях, выполняемых в очень больших масштабах. Для обучения и работы нейронных сетей требуется специализированное оборудование, способное параллельно обрабатывать огромное количество вычислений. Именно поэтому графические процессоры и другие ускорители заняли центральное место в современной инфраструктуре ИИ.
Обучение больших моделей требует концентрации вычислений
Обучение большой модели искусственного интеллекта может включать в себя обработку огромных массивов данных в течение многих итераций. Во время обучения тысячи ускорителей могут работать в течение длительного времени, непрерывно потребляя электроэнергию. Хотя обучение - не единственный источник энергопотребления ИИ, это один из самых заметных и ресурсоемких этапов.
Умозаключения растут с повседневным использованием
Вывод - это процесс использования обученной модели для ответов на запросы, генерации текста, создания изображений, обобщения документов или выполнения других задач. По мере того как инструменты ИИ будут внедряться миллионами пользователей, вывод может стать одним из основных источников спроса на электроэнергию, поскольку он происходит непрерывно и в глобальном масштабе.
Центры обработки данных увеличивают спрос на электроэнергию
Рабочие нагрузки ИИ выполняются в центрах обработки данных. Помимо самих процессоров, электроэнергия также используется для серверов, памяти, систем хранения данных, сетевого оборудования, электропитания и охлаждения. Эта вспомогательная инфраструктура означает, что общий объем потребления электроэнергии больше, чем потребление только аппаратного обеспечения.
Эффективность повышается, но спрос все еще может расти
Эффективность аппаратного и программного обеспечения и центров обработки данных продолжает расти. Однако повышение эффективности может быть сведено на нет ростом спроса, увеличением количества моделей, ростом числа пользователей и увеличением числа функций ИИ, встроенных в повседневные продукты. Главный вопрос заключается не только в том, становится ли ИИ более эффективным, но и в том, растет ли общий объем использования быстрее, чем повышается эффективность.