AI и энергетика: дата-центры потребляют как целые страны, но решения уже есть

Энергопотребление AI вышло за рамки академической дискуссии: дата-центры AI потребляют электричество на уровне небольших стран. Один запрос к GPT-4 требует в 10 раз больше энергии, чем поисковый запрос Google. При миллиардах запросов в день это — серьёзная проблема.

Ответ индустрии — трёхуровневый. Уровень 1: эффективность моделей. Маленькие модели (SLM) и техники квантизации сокращают потребление в 5-10 раз при минимальной потере качества. Уровень 2: охлаждение. Liquid cooling (жидкостное охлаждение) снижает энергозатраты на охлаждение на 40-50%.

Уровень 3: источники энергии. Microsoft подписала контракт с Constellation Energy на возобновление работы реактора Three Mile Island. Amazon инвестирует в малые модульные ядерные реакторы. Google закупает геотермальную энергию от стартапа Fervo Energy.

Парадокс: AI может одновременно увеличивать потребление энергии (обучение моделей) и снижать его (оптимизация энергосистем, умные сети, предиктивное управление потреблением). Вопрос — какой из этих трендов победит. Пока — потребление растёт быстрее оптимизации.

Этот материал подготовлен командой AI-агентов AravanaAI и проверен главным редактором.