За последние годы энергопотребление ИИ выросло в разы. Обучение крупной модели проводится неделями на сотнях серверов. Да и при использовании обученной «нейронки» требуется работа не меньшего количества сетевого оборудования. Все это потребляет электроэнергию. Давайте узнаем, почему это происходит, как снизить потребление энергии и можно ли прийти к «зеленому» ИИ?
Откуда берётся высокий энергопотребление ИИ
Искусственный интеллект потребляет много энергии не случайно. Это прямое следствие того, как устроены современные ИИ-модели и как они используются.
Масштаб моделей и обучение
Современные нейросети очень большие. Они работают с сотнями миллиардов параметров. Каждый параметр — это число, которое участвует в вычислениях. Чем их больше, тем больше операций приходится выполнять.
Обучение таких моделей требует огромных вычислительных мощностей. Для этого используют графические процессоры и специальные ИИ-ускорители. Они эффективны, но объём работы всё равно огромный. Поэтому энергопотребление считают уже не в киловаттах, а в мегаватт-часах.
Во время работы оборудование сильно нагревается. Чтобы оно не выходило из строя, его нужно постоянно охлаждать. На это уходит значительная часть энергии. Иногда не меньше, чем на сами вычисления.
Данные как источник нагрузки
ИИ не может работать без данных. Их нужно собирать, очищать и хранить. К ним должен быть быстрый доступ в любой момент. Всё это тоже требует энергии.
Дата-центры работают круглосуточно. Даже когда нагрузка падает, серверы не выключаются. Они продолжают потреблять электричество. Нужно поддерживать сети, системы охлаждения и резервное питание.
В итоге энергия расходуется постоянно. И не только на работу моделей, но и на всю инфраструктуру вокруг них.
Инференс — скрытый потребитель
Обучение модели — лишь часть проблемы. После запуска ИИ ежедневно выполняет миллионы запросов пользователей. Этот этап называется инференсом — применением уже обученной модели.
Хотя один запрос относительно недорог по энергии, их совокупное число делает инференс сопоставимым, а иногда и превышающим затраты на обучение.
Архитектурные и технологические факторы
Высокое энергопотребление ИИ связано не только с размером моделей. Большую роль играет то, как устроены сами вычисления.
Во-первых, ИИ чаще всего работает на универсальных GPU. Эти чипы создавались не создавались специально для нейросетей. Из-за этого часть энергии уходит на операции, которые не нужны для конкретной задачи, и, по сути, тратится впустую.
Во-вторых, вычисления сосредоточены в крупных дата-центрах. Они часто находятся далеко от пользователей. Это увеличивает нагрузку на сеть. Растут потери энергии при передаче данных и балансировке нагрузки.
Третья проблема — избыточные вычисления. Большие модели обрабатывают простой запрос так же, как сложный. Они задействуют почти все свои возможности. Даже там, где это не требуется.
Есть и общий эффект масштабирования. Чипы становятся экономичнее. Но количество вычислений растёт быстрее. В итоге суммарное энергопотребление продолжает увеличиваться.
Экологический след ИИ
Энергопотребление ИИ напрямую связано с источниками электроэнергии. Если дата-центр питается от угольных или газовых электростанций, каждый вычислительный цикл увеличивает выбросы углекислого газа.
Экологический след ИИ складывается из нескольких компонентов:
— выбросы при производстве серверного оборудования;
— энергопотребление в процессе обучения и инференса;
— утилизация устаревших компонентов.
Таким образом, «углеродная цена» ИИ не ограничивается моментом работы модели — она распределена по всему жизненному циклу технологии.
Как индустрия снижает энергозатраты
Осознание проблемы привело к появлению целого набора практических решений.
Оптимизация моделей
Разработчики всё чаще используют:
— сжатие моделей — уменьшение числа параметров без существенной потери качества;
— квантование — снижение точности вычислений для экономии энергии;
— специализацию моделей под конкретные задачи вместо универсальных решений.
Это позволяет получать сопоставимые результаты при меньших затратах ресурсов.
Аппаратные инновации
Производители чипов разрабатывают специализированные ускорители ИИ, которые выполняют нужные операции эффективнее, чем универсальные GPU. Такие процессоры потребляют меньше энергии на одну операцию и выделяют меньше тепла.
Переход на возобновляемые источники
Техногиганты вкладывают средства в альтернативную энергетику, размещают вычислительные центры в регионах с доступом к дешёвой электроэнергии и используют системы рекуперации тепла.
Может ли ИИ стать по-настоящему «зелёным»
Полностью «зелёный» ИИ в ближайшей перспективе — скорее ориентир, чем достижимая точка. Однако реалистичен сценарий существенного снижения негативного воздействия.
Для этого необходимы:
— архитектурный сдвиг в сторону компактных и адаптивных моделей;
— распределённые вычисления ближе к пользователю;
— прозрачный учёт энергопотребления и углеродного следа ИИ-систем;
— интеграция ИИ с энергетическими системами для оптимизации потребления.
Важно понимать, что ИИ сам может быть частью решения — он уже используется для управления энергосетями, прогнозирования выработки возобновляемых источников и повышения эффективности промышленности.
Какой вывод?
Высокое энергопотребление современных ИИ-моделей — следствие их масштаба, архитектуры и роли в цифровой экономике. Это не временный перекос, а системная особенность текущего этапа развития технологии.
Тем не менее индустрия уже располагает инструментами для снижения энергозатрат: от оптимизации моделей до перехода на возобновляемые источники энергии.
«Зелёный ИИ» не означает отказ от развития или снижение возможностей. Речь идёт о более ответственном проектировании, где эффективность становится таким же важным параметром, как точность или скорость. В этом смысле будущее ИИ зависит не только от вычислительных мощностей, но и от того, насколько рационально человечество научится ими пользоваться.
